一种高灵敏收发一体红外检测驾驶员疲劳度的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种高灵敏收发一体红外检测驾驶员疲劳度的方法及装置，具体的说就是利用高灵敏收发一体红外传感器发射红外光，通过接收照射在人眼部反射后的红外光线值的变化来检测驾驶员的眼动特征，根据眼动于疲劳的关系分析并计算出行驶过程中驾驶员疲劳的方法，及基于此方法实现的可穿戴设备。
【背景技术】
[0002]随着社会经济的发展，机动车辆与日俱增，随之而来的人身安全越来越受到人们的关注。最近的研宄表明:造成汽车碰撞事故的原因25?30%产生于驾驶疲劳。驾驶疲劳可能影响驾驶员的警觉和安全驾驶能力。因此，许多国家都积极开展有关驾驶疲劳的研宄工作，也取得了一定的进展。但目前仍然缺乏一款可以评估并量化精神状态的穿戴式设备。因此，我们认为:开发一款可以记录用户的精神状态，并在必要时刻提醒用户打起精神的主动安全预警系统，能够大大减少交通事故的发生，这也是智能交通领域的一个重要发展方向。
[0003]针对目前国内交通行业缺少对驾驶员行驶过程中疲劳检测的有效手段和方法，行驶在路上的驾驶员多数以听音乐、开窗通风等方式来减轻疲劳，而通过设备或仪器来检测和干预的方式价格又相对很贵，同时佩戴不方便、车内需要加装车载不便利等不足。因此，需要一款价格低、佩戴方便、功能多、检测预警效率高的穿戴设备作为驾驶员安全行驶的一部分。
[0004]国内外对驾驶员疲劳检测预警的众多技术中，基于眼动分析判断疲劳的技术最受欢迎并且效果最好，而国内外对此技术的研宄和开发都是基于摄像头实时采集人面部图像，然后由DSP进行图像分析判断眼部特征即眨眼频率和眼皮覆盖眼球的面积，并根据p80和阈值分析人的疲劳状态，虽然此技术已经得到验证和应用，但由于对图像处理和分析的数据量大并且受外界光线的影响处理结果也各异，同时高速分析需要的硬件配置较高自然价格相对昂贵，因此很难投向大众市场。
[0005]许多超时工作的人都认为自己不累，但是身体信息是不会骗人的。本发明提供一种会收集用户眨眼、身体动作的数据，并评价用户的精神状态的装置。
【发明内容】
[0006]本发明要解决的问题是提供一种基于高灵敏收发一体红外采集单元对眨眼变化特征进行实时采集，并将采集的数据传给智能检测数据处理单元分析处理，计算出眼皮覆盖眼球的面积，根据p80和阈值分析人的疲劳状态。
[0007]为解决现有技术中的问题，本发明一个目的是提供一种采用高灵敏度收发一体红外技术通过接收照射在人眼部反射后的红外光线值的变化来检测驾驶员的眼动特征，本发明的反应速度快、处理数据简单、效率高、稳定性好、高精度等特点适合做成穿戴产品来满足大众的使用。
[0008]本发明的另一个目的是一种基于高灵敏收发一体红外检测驾驶疲劳度的方法及实现装置对驾驶员疲劳状态进行实时检测监控并作出有效的预警和干预，有效的降低因疲劳驾驶造成的交通事故和人员伤亡，对社会、对企业、家庭来说都有重要意义。
[0009]为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是:
[0010]本发明一种高灵敏收发一体红外检测驾驶员疲劳度的方法:包括以下步骤:
[0011]系统启动进行初始化后，由疲劳参数检测识别单元检测眼部变化信息，并将数据传送给智能检测数据处理单元进行处理，通过对实时数据的计算分析得到驾驶员当前的眼部特征信息。
[0012]因为眼睛变化特征与事故发生的是时间关系，眼睛闭合时间的长短与疲劳程度有密切的关系，驾驶员眼睛闭合的时间越长，疲劳程度越严重。因此，通过测量眼睛闭合的时间能够确定疲劳驾驶的程度。
[0013]疲劳参数检测识别单元实时发射和接收经人眼反射回来的红外信息，经由智能检测数据处理单元对信息进行分析并计算在一定的时间内眼睛闭合时间所占的比例；根据眼睛闭合时间的长短与疲劳程度之间的密切关系，进而得出驾驶员是否进入疲劳或疲劳程度。
[0014]眼皮覆盖眼球面积的比例指标如下:
[0015]P70:指眼睑遮住瞳孔的面积超过70%就计为眼睛闭合，统计在一定时间内眼睛闭合时所占的时间比例；
[0016]P80:指眼睑遮住瞳孔的面积超过80%就计为眼睛闭合，统计在一定时间内眼睛闭合时所占的时间比例；
[0017]EM:指眼睑遮住瞳孔的面积超过一半就计为眼睛闭合，统计在一定时间内眼睛闭合时所占的时间比例；
[0018]美国国家公路交通安全局对该方法作了实验，实验结果表明该方法中的P80与疲劳发展程度的相关性较好，其他研宄人员也得出了类似的结论。
[0019]定义眼睑遮住瞳孔的面积超过80%就计为眼睛闭合，但是在实际中瞳孔的闭合程度不容易测量，可行的简化方法是计算眼睛的闭合百分比。
[0020]计算公式如下:
[0021]C = l_ml/m2
[0022]式中ml——当前的人眼睁开高度:
[0023]m2一一人眼睁开最大高度；
[0024]对于人眼睁开时的大小的定义是存在难度的，因为这个数据是因人而异的，所以需要对每个使用的驾驶员进行自学习并建立属于该驾驶员的眼部变化特征常模数据库，因此需要对驾驶员进行周期性的数据采集并建模。
[0025]然后对一个测量周期进行分析，选择5s为一个测量周期，每秒的检测频率为12帧，也就是一个测量周期会选取60帧。
[0026]统计在一定时间内眼睛闭合时所占的时间比例；P80大于0.4，也就是一个测量周期中有超过20帧被判定为闭合状态时，则认为驾驶员处于疲劳状态；当？80处在0.1和0.4之间时，判定为精神不饱满状态；当P80处在0.1以下时，判定其为精神饱满状态。
[0027]本发明一种基于高灵敏收发一体红外检测驾驶疲劳的方法及实现装置包括以下步骤:
[0028]系统启动进行初始化后，首先进入该驾驶员的自学习模式，由疲劳参数检测识别单元对眼部变化信息进行周期性采集，其采集频率满足>2fsm,并通过信号放大器将采集信号放大。
[0029]疲劳参数检测识别单元将放大了的眼部特征变化电信号转换为数字信号，并向智能检测数据处理单元传输数据。
[0030]智能检测数据处理单元对该驾驶员的眼部变化特征数据进行建模和分析，若经过周期性分析后得到该驾驶员的眼部特征变化模型，表示自学习成功即；
[0031]通过学习得到了该驾驶员的ml:当前的人眼睁开高度，m2:人眼睁开最大高度，mf:眨眼频率范围等信息。
[0032]智能检测数据处理单元对自学习成功的驾驶员眼部特征信息进行本地化数据保存，作为疲劳实时检测的数据模型判断的依据。
[0033]如果自学习过程不成功需要重置疲劳参数检测识别单元的位置重新自学习，对于人眼睁开时的大小的定义这个数据是因人而异因，为此必须成功自学习后才可以在行驶中使用。
[0034]智能检测数据处理单元通过疲劳参数检测识别单元采集的驾驶员眼部特征变化信息，通过光感检测单元采集环境光照度数据做线性插补，通过插补公式Y=-0.094X+269.810 ;R2= 0.977计算后得出检测数据，与自学习后的眼部变化特征数据做比较，并通过P80计算该驾驶员的当前疲劳状态。
[0035]智能检测数据处理单元对疲劳参数检测识别单元传送的用于记录该驾驶员的眼睛正常睁开高度、眼睛正常闭合、眨眼频率信息的数组，并将正常状态下自学习检测的数据作为常规特征模型建立数据库。
[0036]通过数组对比的方式计算出该驾驶员的P80状态值，当P80在安全阀值范围内时驾驶员状态良好，若P80的状态值超出了安全阀值则驾驶员出现疲劳状态，疲劳的等级由P80于阀值之间的偏差得到。
[0037]疲劳参数检测识别单元采集用于记录该驾驶员驾驶员的红外和光感的检测信息建立的数组为:
[0038]以该驾驶员眼动采集帧信息为名称建立五个数组，该五个数组均有24个元素，对应每秒钟高灵敏收发一体红外单元采集的帧数和光感检测单元采集的帧数。
[0039]智能检测数据处理单元对疲劳参数检测识别单元传送的用于记录该驾驶员的眼部特征变化信息的数