一种基于机器视觉的驾驶员疲劳驾驶检测系统及检测方法

摘要

本发明提出一种基于机器视觉的驾驶员疲劳驾驶检测系统及检测方法，属于机器视觉、机器学技术领域，该系统属于非侵入式检测系统，在检测时通过摄像头采集所需信息，不影响驾驶员的正常驾驶，且设备价格低、体积小，仅需在车内安装蓝牙摄像头，在手机内安装app软件，便可实现对驾驶员的疲劳检测；本系统采集信息方便易行，使用时仅需外加摄像头即可适应任何车型及路况，拥有一致的疲劳判断标准和较高的疲劳判断准确率；本系统综合眼部、嘴部和脸部疲劳特征，提高了在复杂的驾驶环境下疲劳判断的准确率，并结合机器学根据驾驶员的反馈来快速更新系统自身参数以适应不同驾驶员自身的不同特点，系统训练时间短，计算速度快，实时性强。

主权项

一种基于机器视觉的驾驶员疲劳驾驶检测系统，其特征在于，该系统包括五官及面部的定位与追踪模块、疲劳特征状态判断及综合疲劳判断模块和基于驾驶员反馈的在线学习模块，其中，五官及面部的定位与追踪模块：用于接收摄像头所拍摄的追踪图像，并对追踪图像中人物的五官及面部进行定位，将五官及面部图像截取出来发送至疲劳特征状态判断及综合疲劳判断模块中；疲劳特征状态判断及综合疲劳判断模块：初始化时，用于获得截取后图像像素和人工标定疲劳特征所属分类的训练集，基于极限学习机对疲劳特征状态分类器进行训练；再获得多组追踪图像的五官及面部疲劳特征状态向量和对应人物的疲劳状态形成训练集，并基于极限学习机对疲劳状态分类器进行训练；实际检测时，用于获得截取后图像的像素矩阵，并将上述像素矩阵转换为特征向量，根据转换后的特征向量，采用疲劳特征状态分类器和疲劳状态分类器判断驾驶员是否属于疲劳状态，若是则发出警告提醒驾驶员并判断驾驶员是否有发送反馈信号，否则继续检测；若有驾驶员反馈信号，则将反馈信号发送至基于驾驶员反馈的在线学习模块中；基于驾驶员反馈的在线学习模块：用于根据驾驶员反馈信号进行在线学习，重新对疲劳状态分类器进行训练。