一种驾驶员疲劳检测方法及检测系统

1.本发明涉及驾驶辅助技术领域，尤其涉及一种驾驶员疲劳检测方法及检测系统。


背景技术：

2.随着汽车产业的发展，产业结构升级，车辆运输的利润空间正被逐渐压缩，许多司机选择延长工作时间来维持收入，但是疲劳驾驶导致的事故也随之增加。及时对驾驶人做出提醒，减少疲劳驾驶带来的损失迫在眉睫。
3.目前，尽管许多研究致力于疲劳检测，但是现有技术往往仅从一个角度去决策驾驶员是否疲劳，例如仅通过驾驶员是否低头的动作来进行判断，这样的做法大多不够准确有效，并且，有时错误的提示反而会对驾驶人的正常行车带来问题。
4.因此，如何综合、多角度的准确判断驾驶人的疲劳状态是一个亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，有必要提供一种驾驶员疲劳检测方法，用以解决现有技术中疲劳驾驶的判别标准过于单一的问题。
6.为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：
7.第一方面，本发明提供了一种驾驶员疲劳检测方法，包括：
8.获取车辆的行驶速度；
9.获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述刹车特征数据包括刹车后跟车距离和刹车时间；
10.获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述转向特征数据包括转向角度和转向时间。
11.进一步的，所述获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，包括：
12.根据所述行驶速度判断车辆的行驶工况，若车辆属于正常减速工况，则获取所述刹车特征数据；
13.判断所述刹车后跟车距离是否超出预设跟车距离范围，若是则判定驾驶员疲劳。
14.进一步的，所述根据所述行驶速度判断车辆的行驶工况，包括：
15.获取车辆刹车开度，并得到所述刹车开度随时间的变化率；
16.若所述车辆行驶速度大于设定行驶阈值，并且所述刹车开度随时间的变化率小于设定变化率阈值，则判定车辆属于正常减速工况。
17.进一步的，所述获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，还包括：
18.将所述刹车后跟车距离存储为历史刹车后跟车距离；
19.根据所有所述历史刹车后跟车距离，得到跟车距离平均值和跟车距离标准差；
20.根据所述跟车距离平均值和所述跟车距离标准差，得到所述预设跟车距离范围。
21.进一步的，所述获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，还包括：
22.判断所述刹车时间是否连续多次大于预设时间阈值，若是侧判定驾驶员疲劳。
23.进一步的，所述获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，包括：
24.获取所述转向角度和转向时间；
25.根据所有历史行驶速度、历史转向角度和历史转向时间，得到不同行驶速度下的转向角度-转向时间关系曲线；
26.根据所述行驶速度、所述转向角度和所述转向时间，基于所述转向角度-转向时间关系曲线判断驾驶员是否疲劳。
27.进一步的，还包括：
28.根据所述行驶速度，得到车辆的多个加速度值；
29.判断多个所述加速度值的标准差是否大于设定阈值，若是则判定驾驶员疲劳。
30.进一步的，还包括：
31.获取驾驶员面部图像；
32.根据所述驾驶员面部图像，得到驾驶员眼部参数，所述驾驶员眼部参数包括驾驶员闭眼帧数；
33.根据所述驾驶员眼部参数，基于perclos算法判断驾驶员是否疲劳。
34.进一步的，还包括：
35.获取驾驶员的呼吸频率和哈欠频率；
36.根据所述呼吸频率和所述哈欠频率判断驾驶员是否疲劳。
37.第二方面，本发明还提供了一种驾驶员疲劳检测系统，包括：
38.速度采集单元，用于获取车辆的行驶速度；
39.刹车特征决策单元，用于获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述刹车特征数据包括刹车后跟车距离、刹车时间和刹车距离；
40.转向特征决策单元，用于获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述转向特征数据包括转向角度和转向时间。
41.本发明提供的一种驾驶员疲劳检测方法及检测系统，其通过获取车辆的行驶速度、刹车特征数据及转向特征数据，并将行驶速度分别与刹车特征数据及转向特征数据相结合，从刹车及转向零个角度同时对驾驶员是否疲劳进行判断。相比于现有技术，本发明能够从多个角度对驾驶员是否疲劳进行检测，更加具备精准性。
附图说明
42.图1为本发明提供的驾驶员疲劳检测方法一实施例的方法流程图；
43.图2为本发明提供的驾驶员疲劳检测方法一实施例中步骤s102的方法流程图；
44.图3为本发明提供的驾驶员疲劳检测方法一实施例中的转向角度-转向时间关系曲线；
45.图4为本发明提供的驾驶员疲劳检测系统的结构示意图。
具体实施方式
46.下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
47.在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
48.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
49.本实施例中的驾驶员疲劳检测方法及检测系统，通过获取与车辆车速、转向、制动刹车等多个角度有关的数据，结合起来共同对驾驶员是否疲劳进行检测，达到更加精准的目的。
50.本发明提供了一种驾驶员疲劳检测方法及检测系统，以下分别进行说明。
51.结合图1所示，本发明的一个具体实施例，公开了一种驾驶员疲劳检测方法，包括：
52.s101、获取车辆的行驶速度；
53.s102、获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述刹车特征数据包括刹车后跟车距离和刹车时间；
54.s103、获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述转向特征数据包括转向角度和转向时间。
55.实施时，可以通过车辆本身的车机与传感系统，获取车辆的车速、刹车及转向特征数据，通过获取车辆的行驶速度、刹车特征数据及转向特征数据，并将行驶速度分别与刹车特征数据及转向特征数据相结合，从刹车及转向零个角度同时对驾驶员是否疲劳进行判断。相比于现有技术，本发明能够从多个角度对驾驶员是否疲劳进行检测，更加具备精准性。
56.需要说明的是，本实施例中通过刹车特征数据判断是否疲劳与通过转向特征数据判断是否疲劳二者均具有决定权，即两种决策手段仅需有一个手段得出驾驶员疲劳的结果，便可以认定驾驶员是处于疲劳状态。实际中，根据具体需要，也可以将两种手段得到的结果相结合共同进行决策，例如，可以为通过刹车特征数据得到的检测结果，与通过转向特征数据得到的检测结果分别分配一个权重，按照预设的判定公式计算，以决策驾驶员是否疲劳。
57.结合图2所示，作为优选的实施例，本实施例中的步骤s102、获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，具体包括：
58.s201、根据所述行驶速度判断车辆的行驶工况，若车辆属于正常减速工况，则获取所述刹车特征数据；
59.s202、判断所述刹车后跟车距离是否超出预设跟车距离范围，若是则判定驾驶员疲劳。
60.具体地，上述过程中的步骤s201、根据所述行驶速度判断车辆的行驶工况，包括：
61.获取车辆刹车开度，并得到所述刹车开度随时间的变化率；
62.若所述车辆行驶速度大于设定行驶阈值，并且所述刹车开度随时间的变化率小于设定变化率阈值，则判定车辆属于正常减速工况。
63.本实施例中，当车辆行驶速度大于设定行驶阈值时，可以认为车辆属于正常行驶工况，即不处于跛行或堵车排队的道路工况下，此时，可检测车辆刹车的开度信号，当车辆刹车开度随时间变化率小于设定变化率阈值时，可以认为车辆为正常减速，不处于紧急刹车状态。此时再进行后续的检测判断等步骤，便可以排除外在客观因素的影响，使判断结果更加准确。
64.步骤s202、判断所述刹车后跟车距离是否超出预设跟车距离范围，若是则判定驾驶员疲劳中，所述刹车后跟车距离是指车辆在刹车动作结束后其与前车之间的剩余距离，所述预设跟车距离范围可以人为指定，也可以根据驾驶员的驾驶习惯进行调整，例如：
65.请再参阅图2，作为优选的实施例，本实施例中的步骤s102、获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，还包括：
66.s203、将所述刹车后跟车距离存储为历史刹车后跟车距离；
67.s204、根据所有所述历史刹车后跟车距离，得到跟车距离平均值和跟车距离标准差；
68.s205、根据所述跟车距离平均值和所述跟车距离标准差，得到所述预设跟车距离范围。
69.实施时，本实施例中将每次进行检测所获取的刹车后跟车距离均存储为历史刹车后跟车距离，通过下式得到跟车距离平均值l
平
和跟车距离标准差σ：
[0070][0071][0072]
式中，n代表当前收集到的历史刹车后跟车距离的总数，li表示第i个历史刹车后跟车距离。在此情形下，能够实现定向收集特定驾驶人的跟车距离数据，根据驾驶人的驾驶习惯，对预设跟车距离范围进行调整，从而更准确地利用刹车时的跟车距离来检测驾驶人的反应灵敏度。
[0073]
可以理解的是，实际中根据具体需要，上述步骤s203～s205在步骤s202之前或之后均可以执行，并不限制于本实施例。
[0074]
进一步的，请再参阅图2，本发明还提供一优选的实施例，该实施例中的步骤s102、所述获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，还包括：
[0075]
s206、判断所述刹车时间是否连续多次大于预设时间阈值，若是侧判定驾驶员疲劳。
[0076]
上述步骤可以通过刹车时间及刹车距离来判断驾驶员的反应灵敏度，当驾驶人连续多次的刹车时间长于预设时间阈值，便可以认为驾驶员疲劳。同样地，上述刹车后跟车距离也可以采用同样的方式进行判断，即检测到刹车后跟车距离连续多次超出预设跟车距离范围时，可以判定驾驶员疲劳。
[0077]
在一个优选的实施例中，步骤s103、所述获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，包括：
[0078]
获取所述转向角度和转向时间；
[0079]
根据所有历史行驶速度、历史转向角度和历史转向时间，得到不同行驶速度下的转向角度-转向时间关系曲线；
[0080]
根据所述行驶速度、所述转向角度和所述转向时间，基于所述转向角度-转向时间关系曲线判断驾驶员是否疲劳。
[0081]
上述过程中，将检测到的转向角度和转向时间及对应的行驶速度存储为历史转向角度、历史转向时间和历史行驶速度，并建立不同行驶速度下的转向角度-转向时间关系曲线，如图3所示，以表示驾驶人转向反应的正常水平。当驾驶人疲惫，反应变慢时，其转向时间与转向角度会和与建立的转向角度-转向时间关系曲线形成差异，根据该差异便可以判断驾驶员是否疲劳，在没有采集足够的样本数据之前，可以采用默认的转向角度-转向时间关系曲线。
[0082]
在一个优选的实施例中，本方法还包括：
[0083]
根据所述行驶速度，得到车辆的多个加速度值；
[0084]
判断多个所述加速度值的标准差是否大于设定阈值，若是则判定驾驶员疲劳。
[0085]
多个加速度值配合标准差可以反应出行驶时车速的稳定性，以便判断车速是否忽快忽慢，进而判断驾驶员的疲劳状态。
[0086]
作为优选的实施例，本实施例中的驾驶员疲劳检测方法还包括根据驾驶员面部信息进行检测：
[0087]
获取驾驶员面部图像；
[0088]
根据所述驾驶员面部图像，得到驾驶员眼部参数，所述驾驶员眼部参数包括驾驶员闭眼帧数；
[0089]
根据所述驾驶员眼部参数，基于perclos算法判断驾驶员是否疲劳。
[0090]
上述过程可通过车内的摄像头采集驾驶人的脸部信息，利用图像识别技术识别驾驶人的眼部：先将车内摄像头采集的彩色图像进行灰度化，经过减背景算法后，利用最大连通域，基于轮廓特征确定人的头部区域。之后，再利用hough变换法进行人眼定位，并对驾驶人人眼的变化进行跟踪，根据perclos值确定驾驶人是否处于疲劳状态，perclos值的计算方法如下式：
[0091]
perclos值＝(闭眼帧数
÷
总帧数)
×
100％
[0092]
本发明还提供一优选的实施例，该实施例中的驾驶员疲劳检测方法还包括：
[0093]
获取驾驶员的呼吸频率和哈欠频率；
[0094]
根据所述呼吸频率和所述哈欠频率判断驾驶员是否疲劳。
[0095]
上述过程可通过车内的录音器实时采集车内声音，并通过预训练模型，对采集到的声音进行特征分析，提取驾驶人的声音，获得驾驶人的呼吸频率和哈欠频率。当驾驶人的呼吸频率明显变慢，说明驾驶人注意力下降，可能处于疲劳导致的放松状态中，或者驾驶人哈欠频率过高，驾驶员可能处于疲劳的状态中，在这两种情况下，均可以认定为驾驶员疲劳。
[0096]
优选的是，上述决策过程可以与时间相结合。例如当车辆在晚上九点之后，早上六点之前行驶时，驾驶人更易发生疲劳，同时道路视野变暗受限，驾驶人声音检测系统的检测阈值便会自动调整。
[0097]
为了更好实施本发明实施例中的驾驶员疲劳检测方法，在驾驶员疲劳检测方法基
础之上，对应的，请参阅图4，图4为本发明提供的驾驶员疲劳检测系统的一实施例的结构示意图，本发明实施例提供的一种驾驶员疲劳检测系统400，包括：
[0098]
速度采集单元410，用于获取车辆的行驶速度；
[0099]
刹车特征决策单元420，用于获取刹车特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述刹车特征数据包括刹车后跟车距离、刹车时间和刹车距离；
[0100]
转向特征决策单元430，用于获取转向特征数据，并结合所述行驶速度判断驾驶员是否疲劳，所述转向特征数据包括转向角度和转向时间。
[0101]
具体地，本实施例中的速度采集单元410包括车速检测器，例如车内的传感器，其具有连续检测并记录车速变化的性能，其与刹车特征决策单元420以及转向特征决策单元430连接。
[0102]
本实施例中的刹车特征决策单元420包括图像处理模块、决策模块以及储存器，图形处理模块可以为车上设置的摄像头，决策模块及存储器可以为车辆自带的车机、行车电脑等，或者单独设置的计算机。利用图像处理模块可以实现对前车或前方障碍物的测距，利用决策模块及储存器可以实现对历史刹车特征数据的存储、预设跟车距离范围的运算处理以及是否疲劳的决策。
[0103]
转向特征决策单元430包括转向检测器及决策模块、存储器。转向检测器可以为车辆内置的传感器，转向特征决策单元430中的决策模块及存储器可以与刹车特征决策单元420中的决策模块、存储器共用。用于进行历史行驶速度、历史转向角度和历史转向时间的存储、不同行驶速度下的转向角度-转向时间关系曲线的运算以及是否疲劳的决策。
[0104]
进一步的，本实施例中的驾驶员疲劳检测系统400还包括驾驶员面部特征决策单元440，用于获取驾驶员面部图像，并根据上述实施例的方法基于驾驶员面部图像检测驾驶员是否疲劳。驾驶员面部特征决策单元440包括图像采集装置，如车内的摄像头等，其也可以和上述其他单元共同使用决策模块及存储器，也可以独立配置。
[0105]
本实施例中的驾驶员疲劳检测系统400还包括驾驶员声音特征决策单元450，用于获取驾驶员的呼吸频率和哈欠频率，并根据上述实施例的方法基于驾驶员面部图像检测驾驶员是否疲劳。驾驶员声音特征决策单元450包括声音采集装置，如车内的麦克风等，其也可以和上述其他单元共同使用决策模块及存储器，也可以独立配置。
[0106]
这里需要说明的是：上述实施例提供的对应驾驶员疲劳检测系统400可实现上述各方法实施例中描述的技术方案，上述各模块或单元具体实现的原理可参见上述方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。
[0107]
进一步的，为了更加具体地说明本发明中的驾驶员疲劳检测方法及检测系统，本发明还提供一优选的实施例，该实施例具体为一种具有疲劳检测功能的流媒体后视镜摄像系统，该系统包括：
[0108]
车内的内后视镜、车辆内的传感器、一个位于后视镜镜面的车内摄像头、一个位于后视镜背面的前摄像头、一个位于车尾的后摄像头、两个分别位于车辆左右的外后视镜以及一个图形处理模块，一个分析决策模块，一个执行模块构成。其中车内摄像头采用ccd摄像头，前摄像头及后摄像头采用高清广角摄像头。
[0109]
车辆内的传感器即为上述速度采集单元410中的车速检测器、以及转向特征决策单元430中的转向检测器，其具体类型可根据实际要求灵活使用，例如车轮转速传感器、红
外位移传感器、电位器等。
[0110]
前摄像头主要提供行车记录仪的功能，实时采集车前方图像并记录，为交通事故裁定提供依据，其具体为上述实施例中刹车特征决策单元420的图像处理模块，在车辆正常减速中采集前车图像，由图像处理模块对前车进行测距。
[0111]
分析决策模块包括了上述驾驶员疲劳检测系统400中的决策模块和存储器。另一方面，本实施例中图形处理模块处上述驾驶员疲劳检测系统400中的功能外，其还可以根据所述后摄像头图像分析是否有后方来车，并且划定了图形中的危险警示范围，若车辆位于图像的危险警示范围内，则控制系统判定车辆后方的设定检测区域内存在车辆，若图像的危险警示范围内不存在车辆，则控制系统判定车辆后方的设定检测区域内不存在车辆。
[0112]
车后摄像头提供了倒车影像，减少了驾驶人的视野盲区。同时，车后摄像头检测了车辆后部图像的危险警示范围，则控制系统判定车辆后方的设定检测区域内存在车辆；若图像的危险警示范围内不存在车辆，则控制系统判定车辆后方的设定检测区域内不存在车辆。决策模块根据该信息决策后视镜显示器采用后视镜镜面模式或是防眩目模式。
[0113]
在后视镜玻璃前后各安装有一个光敏二极管，在防眩目模式下，在当所述光敏二极管由于车辆前后方环境光强度差异而发生电压差时，镜面可根据该电压差改变反射率，以达到防眩目。
[0114]
左右外摄像头能够提供额外视角，减少驾驶人的视野盲区。
[0115]
车内摄像头安装在后视镜显示器面，实时采集驾驶人的图像信息，即为上述驾驶员面部特征决策单元440包括图像采集装置。其可将图像信息传输至图像处理模块，进行接收和处理，分析驾驶人眼睛的横宽比以实现对驾驶人的疲劳检测。
[0116]
驾驶人可以通过后视镜上的按钮，来自主选择显示屏中出现的摄像头影像。也可以依靠后视镜自动判断影像，当汽车挂入倒挡并开始移动，后视镜会自动切到后车摄像头影像；当汽车转向时，后视镜会自动切到分屏模式，转弯方向一侧的半个显示屏将显示该方向的外摄像头影像，另外半个显示屏将显示后车摄像头影像。当驾驶人选择的摄像头图像信号，与后视镜自动判断的摄像头图像信号冲突时，将显示驾驶人自主选择的图像。
[0117]
为了保证各摄像头图像信息的实时有效，本实施例中使用fpd-linkiii标准传输线束来连接各个摄像头和后视镜，采用传输lvds信号的同轴电缆传输。
[0118]
本实施例提供了一种疲劳驾驶提醒的执行模块，包括一个安装在流媒体后视镜背面的蜂鸣器，一个安装在流媒体后视镜镜面旁的闪光灯，在驾驶人手机app登录的前提下，还包括发送到驾驶人手机的文字提示或声音提示功能。该执行模块对各决策模块所做的决策进行执行。
[0119]
根据驾驶人疲劳特征的明确程度，执行模块的行为是有所区别的。闪光灯，蜂鸣器与手机app依照决策系统决策来决定闪光的颜色，当所述多个检测系统中仅有一个决策为疲劳时，认定为疑似疲劳，闪烁黄光，蜂鸣器声音较小，手机app仅发送文字提示。当所述多个检测系统中两个及以上决策为疲劳时，确认驾驶人疲劳，闪烁红光，蜂鸣器声音大，手机app启用文字提示功能和声音提示功能。
[0120]
优选的是，本实施例提出一种通过调节座椅来实现疲劳提醒的功能。当确认驾驶人疲劳时，流媒体后视镜决策系统发出座椅调节信号,由于流媒体后视镜与车身电子系统电性连接，自动以慢速调直座椅靠背，防止驾驶人瘫坐在座位上，发生睡着导致的严重交通
事故。同时，推起座椅时驾驶人后背的触感，可以很好的对驾驶人进行疲劳提醒，也不容易对驾驶人的正常行驶造成干扰。
[0121]
本实施例还提供了的流媒体后视镜具备视频导出模块，用于通过流媒体后视镜上的传输接口，导出各摄像头的影像，可以作为交通事故时的取证，或者检查摄像头的拍摄角度，易于驾驶人手动调整。
[0122]
本发明提供的一种驾驶员疲劳检测方法及检测系统，其通过获取车辆的行驶速度、刹车特征数据及转向特征数据，并将行驶速度分别与刹车特征数据及转向特征数据相结合，从刹车及转向零个角度同时对驾驶员是否疲劳进行判断。相比于现有技术，本发明能够从多个角度对驾驶员是否疲劳进行检测，更加具备精准性。
[0123]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。