疲劳驾驶检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本公开涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶检测方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着汽车的普及程度越来越高，由汽车驾驶因素而带来的安全隐患也越来越多。
[0003]驾驶人员在驾车过程中，因身体疲劳而引发交通意外事故的情况时有发生，如何能够对驾驶人员的是否处于困倦乏力等状态进行掌握并及时提醒驾驶人员已成为亟待解决的问题，现有技术中有以法律形式规定驾驶人员在连续行车几个小时后停车休息一段时间再开车，但这种法律约束力有限，还有通过检测驾驶人员脉搏的仪器对驾驶人员的身体状况进行监控，但因体质的个体差异，检测的准确性很难保证，告警效果甚微。
【发明内容】
[0004]本公开提供一种疲劳驾驶检测方法及装置，通过对驾驶人员的实时影像进行获取并分析，可以准确根据驾驶人员的行为表征判断出驾驶员的驾驶状态，提高了对驾驶状态判断的准确性、快速性，能够及时对处于疲惫状态下的驾驶员进行预警，以提高驾驶安全性。
[0005]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种疲劳驾驶检测方法及装置，所述技术方案如下:
[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供一种疲劳驾驶检测方法，包括:
[0007]获取包含有驾驶员体征的视频图像；
[0008]对所述视频图像进行检测，定位所述视频图像中的特征图像；
[0009]对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息；
[0010]根据所述特征信息，确定所述驾驶员的驾驶状态。
[0011]可选的，所述对所述视频图像进行检测，定位所述视频图像中的特征图像包括:
[0012]对所述视频图像进行预设步长帧图像划分，得到待检测帧图像；
[0013]对待检测帧图像进行特征图像检测，确定所述特征图像在所述待检测帧图像中的位置信息。
[0014]可选的，所述根据所述特征信息，确定所述驾驶员的驾驶状态包括:
[0015]将所述特征图像的特征信息与预设统计模型进行比对，确定所述驾驶员的驾驶状
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[0016]可选的，所述特征图像包括:头部图像;相应的，所述对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息包括:
[0017]对所述头部图像进行轮廓检测，确定所述头部图像的定位坐标；
[0018]记录所述定位坐标的移动轨迹，确定所述头部图像的特征信息。
[0019]可选的，所述将所述特征图像的特征信息与预设统计模型进行比对，确定所述驾驶员的驾驶状态包括:
[0020]所述预设统计模型包括:驾驶员头部移动范围阈值；
[0021]判断所述定位坐标的移动轨迹是否超出所述驾驶员头部移动范围阈值，若超出阈值的持续时长大于第一预设时长，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状态。
[0022]可选的，所述特征图像包括:眼部图像;相应的，所述对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息包括:
[0023]对所述眼部图像进行轮廓检测，确定所述眼部图像中眼睛开度特征参数。
[0024]可选的，所述将所述特征图像的特征信息与预设统计模型进行比对，确定所述驾驶员的驾驶状态包括:
[0025]所述预设统计模型包括:眼睛开度阈值；
[0026]判断所述眼睛开度特征参数是否小于预设眼睛开度阈值，若小于预设眼睛开度阈值的持续时长大于第二预设时长，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状态。
[0027]可选的，所述特征图像包括:方向盘图像;相应的，所述对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息包括:
[0028]对所述方向盘图像进行检测，确定所述方向盘图像区域是否包含有驾驶员手部图像；
[0029]相应的，所述根据所述特征信息，确定所述驾驶员的驾驶状态包括:
[0030]若未包含所述驾驶员手部图像的持续时长超过第三预设时长，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状态。
[0031]可选的，所述方法还包括:
[0032]将所述驾驶员的驾驶状态与预设驾驶警告等级进行比对，发出与所述预设驾驶警告等级对应的警告。
[0033]可选的，所述方法还包括:
[0034]采集预设数量的特征图像作为样本数据，根据预设算法对所述样本数据进行分析后得到所述预设统计模型。
[0035]根据本公开实施例的第二方面，提供一种疲劳驾驶检测装置，包括:
[0036]获取模块，用于获取包含有驾驶员体征的视频图像；
[0037]定位模块，用于对所述视频图像进行检测，定位所述视频图像中的特征图像；
[0038]分析模块，用于对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息；
[0039]确定模块，用于根据所述特征信息，确定所述驾驶员的驾驶状态。
[0040]可选的，所述定位模块包括:
[0041]划分子模块，用于对所述视频图像进行预设步长帧图像划分，得到待检测帧图像；
[0042]检测子模块，用于对待检测帧图像进行特征图像检测，确定所述特征图像在所述待检测帧图像中的位置信息。
[0043]可选的，所述确定模块包括:
[0044]比对子模块，用于将所述特征图像的特征信息与预设统计模型进行比对，确定所述驾驶员的驾驶状态。
[0045]可选的，所述特征图像包括:头部图像;相应的，所述分析模块包括:
[0046]第一检测子模块，用于对所述头部图像进行轮廓检测，确定所述头部图像的定位坐标；
[0047]第一确定子模块，用于记录所述定位坐标的移动轨迹，确定所述头部图像的特征
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[0048]可选的，所述预设统计模型包括:驾驶员头部移动范围阈值;所述比对子模块包括:
[0049]第一判断子模块，用于判断所述定位坐标的移动轨迹是否超出所述驾驶员头部移动范围阈值；
[0050]第二判断子模块，用于当所述第一判断子模块判断所述定位坐标的移动轨迹超出所述驾驶员头部移动范围阈值的时长大于第一预设时长时，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状态。
[0051 ]可选的，所述特征图像包括:眼部图像;相应的，所述分析模块包括:
[0052]第二检测子模块，用于对所述眼部图像进行轮廓检测；
[0053]第二确定子模块，用于确定所述眼部图像中眼睛开度特征参数。
[0054]可选的，所述预设统计模型包括:眼睛开度阈值;所述比对子模块包括:
[0055]第三判断子模块，用于判断所述眼睛开度特征参数是否小于预设眼睛开度阈值；
[0056]第四判断子模块，用于当所述第三判断子模块判断所述眼睛开度特征参数小于预设眼睛开度阈值的持续时长大于第二预设时长时，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状
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[0057]可选的，所述特征图像包括:方向盘图像;相应的，所述分析模块包括:
[0058]第三检测子模块，用于对所述方向盘图像进行检测，确定所述方向盘图像区域是否包含有驾驶员手部图像；
[0059]所述确定模块包括:
[0060]确定子模块，用于当所述第三检测子模块检测到未包含所述驾驶员手部图像的持续时长超过第三预设时长时，判断驾驶员的驾驶状态为疲劳驾驶状态。
[0061 ] 可选的，所述装置还包括:
[0062]警告模块，用于将所述驾驶员的驾驶状态与预设驾驶警告等级进行比对，发出与所述预设驾驶警告等级对应的警告。
[0063]可选的，所述装置还包括:
[0064]采集模块，用于采集预设数量的特征图像作为样本数据；
[0065]模型建立模块，用于根据预设算法对所述样本数据进行分析后得到所述预设统计模型。
[0066]根据本公开实施例的第三方面，提供一种疲劳驾驶检测装置，包括:
[0067]处理器；
[0068]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0069]其中，所述处理器用于:
[0070]获取包含有驾驶员体征的视频图像;对所述视频图像进行检测，定位所述视频图像中的特征图像；
[0071 ]对所述特征图像进行分析，确定所述特征图像的特征信息；
[0072]根据所述特征信息，确定所述驾驶员的驾驶状态。
[0073]本公开的实施例提供的方法及装置可以包括以下有益效果:
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