一种疲劳预警的方法和设备与流程

本发明涉及汽车驾驶检测领域，特别涉及一种疲劳预警的方法和设备。

背景技术

一直以来，出行安全始终是一个颇受关注的重要问题，尤其是随着滴滴、uber等专车平台的陆续上线。运营车辆的安全问题缘由之一为驾驶员的驾驶状态，是否疲劳等，成为运营车辆的安全问题。

由于长时间的驾驶，或者驾驶员本身的身体状况，在驾驶过程中出现疲劳的现象较普遍，对乘客以及驾驶员的安全存在很大的威胁。

但是目前没有相应的方案来解决这个问题。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种疲劳预警的方法和设备，通过进行图像识别，进而确定睁眼时间与闭眼时间，以此与正常清醒状态下的时间进行比对，可以有效识别驾驶者是否处于疲劳瞌睡的状态，提高了行车的安全性。

以此，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种疲劳预警的方法，应用于车辆，该方法包括：

采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；

若判断结果为是，则基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；

若判断结果为否，则生成报警信号。

在一个具体的实施例中，所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态”，包括：

采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为是，则通过所述汽车外的摄像头所拍摄的图像判断所述汽车是否处于行驶状态。

在一个具体的实施例中，所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人眼部分，并对所述人眼部分进行虹膜图像提取；

将所提取的虹膜图像与预先存储的与所述汽车对应的驾驶员的虹膜图像进行比对；

若判断结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

在一个具体的实施例中，所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人脸图像，并在预设数据库中提取与所述汽车对应的驾驶员的驾驶员人脸图像；

比对所提取的人脸图像与所述驾驶员人脸图像是否一致；

若比对结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若比对结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

在一个具体的实施例中，还包括：

当确定所述用户不是所述汽车的驾驶员时，存储所述图像，并将所述图像传送至预设服务器。

在一个具体的实施例中，该方法还包括：

当接收到所述预设服务器的控制锁死汽车的指令时，启动所述汽车上的锁定装置，以使所述汽车无法启动。

在一个具体的实施例中，在生成报警信号之后，还包括：

基于所述报警信号触发所述汽车上的报警装置发出预设的警报声。

在一个具体的实施例中，在生成报警信号之后，该方法还包括：

将所述报警信号上传预设服务器；其中，所述报警信号中存储有预设时间段内所述用户的睁眼时间与闭眼时间。

本发明实施例还提出了一种疲劳预警的设备，应用于车辆，该设备包括：

采集模块，用于采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；

判断模块，用于当判断结果为是时，基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；

生成模块，用于当判断结果为否时，生成报警信号。

在一个具体的实施例中，所述采集模块，用于：

采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为是，则通过所述汽车外的摄像头所拍摄的图像判断所述汽车是否处于行驶状态。

以此，本发明实施例提出了一种疲劳预警的方法和设备，应用于车辆，其中，该方法包括：采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；若判断结果为是，则基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；若判断结果为否，则生成报警信号。通过进行图像识别，进而确定睁眼时间与闭眼时间，以此与正常清醒状态下的时间进行比对，可以有效识别驾驶者是否处于疲劳瞌睡的状态，提高了行车的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提出的一种疲劳预警的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提出的一种疲劳预警的方法所涉及汽车上的装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提出的具体应用场景下的一种疲劳预警的方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提出的一种疲劳预警的设备的结构示意图。

具体实施方式

在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。

在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

本发明实施例1公开了一种疲劳预警的方法，应用于车辆，如图1所示，该方法包括：

步骤101、采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；

具体的，在一个实施例中，步骤101中的所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态”，包括：

采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为是，则通过所述汽车外的摄像头所拍摄的图像判断所述汽车是否处于行驶状态。

具体的，也即首先判断位于驾驶座上的用户是否为驾驶员，只有当确认该用户为驾驶员时，才进行汽车是否处于行驶状态的判断。

而具体的识别是否当前的用户是否为驾驶员，可以有以下几种方式：

方式一、所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人眼部分，并对所述人眼部分进行虹膜图像提取；

将所提取的虹膜图像与预先存储的与所述汽车对应的驾驶员的虹膜图像进行比对；

若判断结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

具体的，该方法采用虹膜图像进行比对，具体的，在预设的数据库中，会存储有该汽车对应的驾驶员的虹膜图像，以此，与实时提取到的进行两相对比，进行识别。

此外，还有别的方式进行识别，如方式二：

方式二，所述“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人脸图像，并在预设数据库中提取与所述汽车对应的驾驶员的驾驶员人脸图像；

比对所提取的人脸图像与所述驾驶员人脸图像是否一致；

若比对结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若比对结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

具体的，还可以采用人脸识别的方式来进行识别，与虹膜识别类似的，事先可以存储有该汽车对应的驾驶员的人脸图像，以便在需要对比时，进行比较，判断当前的用户是否为驾驶员。

以上，若是当前的用户确定为该汽车对应的驾驶员，则执行步骤102；而若是当确定所述用户不是所述汽车的驾驶员时，存储所述图像，并将所述图像传送至预设服务器，以便后续服务器进行识别出来。

以此，进一步的，当接收到所述预设服务器的控制锁死汽车的指令时，启动所述汽车上的锁定装置，以使所述汽车无法启动。

具体的，还可以接收预设服务器发送的其他指令，并执行接收到的指令，具体的，例如还可以包括报警指令，触发报警器的指令等。

通过对驾驶员的判断，可以进一步提高驾驶的安全性，核验了驾驶员的驾驶合法性，核对了驾驶员是否为该专车指定驾驶员，是否拥有相应的驾驶执照以及是否经过专车平台的背景调查等。进一步的，驾驶员的合法性也在劫车、被盗车等事故发生时起到一定的约束作用。

步骤102、若判断结果为是，则基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；

具体的，例如获取到当前之前的10分钟的图像(具体的图像可以为连续的视频图像，或者也可以为周期性拍摄的图像，例如每秒拍摄一次的图像)，并基于图像的识别(具体的，可以基于睁眼和闭眼对应的图像是不一致的来进行识别睁眼与闭眼)确定该段时间内的睁眼时间与闭眼时间，以睁眼时间为例，包括在什么时间开始第一次睁眼，持续时间，第二次睁眼的时间点，持续时间等等以此类推。

后续基于睁眼时间与闭眼时间与预设清醒状态下的睁闭眼时间范围对应，具体的例如包括睁眼时间是否超过正常值，闭眼时间是否超过正常值，以及睁闭眼的频率是否与在正常范围等。

若是确定在正常范围，则继续进行监控若是确定不在正常范围，则执行步骤103、

步骤103、若判断结果为否，则生成报警信号。

在一个实施例中，进一步的，在生成报警信号之后，还可以包括：

基于所述报警信号触发所述汽车上的报警装置发出预设的警报声。

具体的报警装置可以直接利用汽车上的报警装置，例如喇叭，麦克风等等。

在另一个实施例中，在生成报警信号之后，还包括：

将所述报警信号上传预设服务器；其中，所述报警信号中存储有预设时间段内所述用户的睁眼时间与闭眼时间。

具体的，将报警信息进行上报，以便服务器进行判断，以更好的实现联动，更好的进行预警，避免驾驶出现危险，保障驾驶的安全。

实施例2

为了对本发明进行进一步的说明，本发明实施例2基于具体的应用场景，对本方案进行说明，如图2以及图3所示。汽车上对应的装置包括：镜头、图像处理模块、虹膜识别模块、瞌睡状态识别模块、存储模块、警报模块以及无线连接的监控后台。

此外，可在现有的运营车辆行车记录仪中，一前一后的镜头基础上加入一个专门采集驾驶员人眼的镜头。如图1所示，镜头1、镜头2为两个面向车辆内部的镜头，分别用于采集车内人像以及驾驶员人眼部分；镜头3为面向车辆外部的镜头，用于采集车辆前进时的道路情况。同时此方案也可通过专门采集车内人像的镜头(镜头1或镜头2)来采集驾驶员人眼部分；其中所述镜头为采用广角镜头，需要通过图像处理采集驾驶员人眼部分。

所述图像处理模块有两种模式，其中，图像处理模块得到从镜头1机票镜头2输入的图像后，从中采集驾驶员的人眼图像，并将所采集的人眼图像传输给虹膜识别模块做虹膜识别，以及瞌睡状态识别模块做驾驶员状态识别。另一方面，图像处理器对镜头3输入的图像进行处理，判断车辆是否处于前进的状态，并将得到的影响输入存储模块以便记录。

所述瞌睡状态识别模块通过判断驾驶员的睁眼时间与闭眼时间，对两者之间比例随着时间的变化而进行分析，来判断驾驶员当前清醒状态。

所述警报模块用于发出警报声，提醒处于疲惫状态的司机以及乘客当前的状况。

所述监控后台与存储模块、警报模块以及瞌睡状态识别模块无线连接。监控后台可控制警报模块是否运作，并可在异常状况下读取存储模块中的信息，由后台人工操作做出相应判断。

具体的整个装置由车辆本身提供电源。

后续的实现过程，可以包括：对图像的采集，具体的图像采集的频率为每十秒一次。具体的图像采集的触发条件可以为向车内的镜头采集到的图像中驾驶位上检测到有人像。

以此，当触发条件满足后，开始采集驾驶员图像，并对所采集的图像做处理，获取人眼部分。利用所获取人眼部分做驾驶员虹膜识别，若是识别结果未通过，则存储当前获取的驾驶员图像，并通过无限网络，通知监控后台。监控后台根据情况决定是否需要关闭当前车辆系统，若是需要，则限制当前车辆油门，使得车辆无法前行；若是不需要，则取消警报，继续对驾驶员进行识别。

若是虹膜识别结果通过，则进行下一步，对车辆当前是否处于前行的状态，通过前置摄像头进行判断，其是否处于前行状态。若是不处于前行状态，则重复采集车辆当前状态直至有改变；若是处于前行状态，则开始采集当前驾驶员图像，对其当前状态进行判断。当车辆在前行时，若是系统判断驾驶员状态正常，则重复流程；若是驾驶员状态异常，则通过无线网络通知监控后台，并在车内发出警报声，试图唤醒驾驶员，通知车内人员当前状况。监控后台可判断驾驶员状态后，做出相应的举动，可取消警报。

实施例3

本发明实施例2还公开了一种疲劳预警的设备，应用于车辆，如图4所示，该设备包括：

采集模块201，用于采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；

判断模块202，用于当判断结果为是时，基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；

生成模块203，用于当判断结果为否时，生成报警信号。

在一个具体的实施例中，所述采集模块201，用于：

采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为是，则通过所述汽车外的摄像头所拍摄的图像判断所述汽车是否处于行驶状态。

在一个具体的实施例中，所述采集模块201“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人眼部分，并对所述人眼部分进行虹膜图像提取；

将所提取的虹膜图像与预先存储的与所述汽车对应的驾驶员的虹膜图像进行比对；

若判断结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若判断结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

在一个具体的实施例中，采集模块201“采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并对所述图像进行识别比对，以判断所述用户是否为所述汽车的驾驶员”，包括：

当检测到汽车上驾驶座有用户坐下时，采集所述用户的图像；

提取所述图像中的人脸图像，并在预设数据库中提取与所述汽车对应的驾驶员的驾驶员人脸图像；

比对所提取的人脸图像与所述驾驶员人脸图像是否一致；

若比对结果为一致，则确定所述用户为所述汽车的驾驶员；

若比对结果为不一致，则确定所述用户不是所述汽车的驾驶员。

在一个具体的实施例中，该设备还包括：

处理模块，用于当确定所述用户不是所述汽车的驾驶员时，存储所述图像，并将所述图像传送至预设服务器。

在一个具体的实施例中，所述处理模块，还用于：

当接收到所述预设服务器的控制锁死汽车的指令时，启动所述汽车上的锁定装置，以使所述汽车无法启动。

在一个具体的实施例中，还包括，警示模块，用于：在生成报警信号之后，基于所述报警信号触发所述汽车上的报警装置发出预设的警报声。

在一个具体的实施例中，还包括，上传模块，用于在生成报警信号之后，将所述报警信号上传预设服务器；其中，所述报警信号中存储有预设时间段内所述用户的睁眼时间与闭眼时间。

以此，本发明实施例提出了一种疲劳预警的方法和设备，应用于车辆，其中，该方法包括：采集位于汽车上驾驶座的用户的图像，并判断所述汽车是否处于行驶状态；若判断结果为是，则基于预设时间段内连续采集的所述图像判断所述用户的睁眼时间与闭眼时间是否处于预设清醒状态下的睁闭眼时间范围；若判断结果为否，则生成报警信号。通过进行图像识别，进而确定睁眼时间与闭眼时间，以此与正常清醒状态下的时间进行比对，可以有效识别驾驶者是否处于疲劳瞌睡的状态，提高了行车的安全性。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。