基于人眼状态检测的疲劳驾驶安全监测方法

摘要

本发明涉及一种基于人眼状态检测的疲劳驾驶安全监测方法。本发明充分考虑了驾驶过程中的各种复杂因素，首先排除了偶然因素导致的人眼数据不可靠的情况，准确定位人眼，然后从人眼视觉层面判断人眼当前的状态。本发明不需要复杂的眼球分析以及轨迹分析等技术。

主权项

基于人眼状态检测的疲劳驾驶安全监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1.利用红外摄像头采集人脸图像；步骤2.将人脸图像灰度化，通过人脸检测算法，检测人脸位置；步骤3.利用检测到的人脸位置或者前一帧可信的人脸特征点检测的人脸位置，将人脸归一化；步骤4.利用基于LBF的人脸特征点定位算法，定位人脸特征点；分别计算左右眼中心点到鼻尖点的距离，然后选取离鼻尖点较近的眼睛中心点，得到可信人眼的位置；步骤5.在RGB彩色图上，以选取的可信人眼为中心截取人眼局部区域图片，针对当前人眼局部区域图片，分别统计RGB三个颜色通道的颜色直方图，并进行颜色直方图归一化；步骤6.对当前人眼局部区域进行灰度直方图统计，计算灰度值占整个灰度图的比例超过50%的灰度值，如果该灰度值低于设定的阈值，则认为人眼为不透光的墨镜，并给出非人眼状态，且不再进行网络判定；步骤7.将归一化图像加入深度神经网络模型中，输出当前人眼的状态，共分三种：睁眼、闭眼以及非人眼；步骤8.根据当前帧的人眼检测状态设置反馈值，供下一帧人眼特征点检测使用；如果为非人眼，则设置当前人脸特征点定位结果为不可信，则下一帧则需要重新利用人脸检测算法提供的人脸区域；如果为睁闭眼，则设置反馈值为可信，同时更新当前的睁闭眼状态的状态池；步骤9.统计当前帧下的睁闭眼状态池的闭眼率，如果当前闭眼率超过预设的阈值，则输出报警状态；如果当前状态为异常，则给出异常警报。