疲劳驾驶检测方法和装置

摘要

本发明提供了一种疲劳驾驶检测方法，包括以下步骤：定位驾驶员眼睛；采用具有红外发射装置的图像采集系统捕获驾驶员的眼睛图像数据；根据捕获的眼睛图像数据计算出单位时间内眼睛闭合的次数及时间；根据计算出的单位时间内眼睛闭合的次数及时间判断驾驶员是否处于疲劳状态。本发明还公开了一种疲劳驾驶检测装置。本发明的疲劳驾驶检测方法和装置能够在不同光照强度下对疲劳驾驶进行检测，并且得到较为准确的检测结果，避免出现误判。

主权项

一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：定位驾驶员眼睛；以眼睛区域为跟踪对象，计算眼睛的质心，若眼睛的质心变化超过一定的阈值，则重新定位眼睛，反之，则保持不变；采用具有红外发射装置的图像采集系统捕获驾驶员的眼睛图像数据；根据捕获的眼睛图像数据计算出单位时间内眼睛闭合的次数及时间；其中，计算出单位时间内眼睛闭合的次数及时间通过眼睛张合分类器来实现，眼睛张合分类器的建立包括：使用自适应提升算法选择基于单个特征的弱分类器构成7层结构从简单到复杂的强分类器，由强分类器级联构成一个完整的眼睛张合分类器；和/或，对输入的眼睛张开和闭合两种不同状态的眼睛区域图像采用支持向量机进行学习，获得分类函数f(x)，其中，x为对眼睛图像区域提取的特征向量，sign(f(x))值的正负分别对应表示眼睛的张开和闭合状态；根据计算出的单位时间内眼睛闭合的次数及时间判断驾驶员是否处于疲劳状态；其中，眼睛的质心(x_c，y_c)的计算公式如下：$x_c=\frac{{\Sigma }_i{\Sigma }_j{x}_{ij}I(i,j)}{{\Sigma }_i{\Sigma }_{j}I(i,j)}$$y_c=\frac{{\Sigma }_i{\Sigma }_j{y}_{ij}I(i,j)}{{\Sigma }_i{\Sigma }_{j}I(i,j)}$其中I(i,j)为眼睛图像在第i行第j列的灰度值，x_ij和y_ij为眼睛图像在第i行j列对应的位置值。