一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统的制作方法

本发明涉及辅助驾驶领域，具体涉及一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统。

背景技术：

随着社会的发展，人们生活水平越来越高，汽车也已经变成是普及率很高的交通工具，因此，行车安全也变得越来越重要。驾驶疲劳，是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，容易出现疲劳。疲劳驾驶容易造成车祸。因此我们需要实时检测司机是否处于疲劳驾驶的状态，避免车祸的发生。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供了一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统，其包括摄像模块、识别模块、提示模块；

所述摄像模块用于获取包含司机的脸部的待检测图像，并传输到识别模块；

所述识别模块用于根据所述待检测图像识别司机是否出现疲劳驾驶的症状，若检测到司机出现疲劳驾驶的症状，则所述识别模块向所述提示模块发送启动信号；

所述提示模块用于接收所述启动信号，通过预设的提示方式对司机进行预警提示。

本发明的有益效果为：

本发明通过获取司机的脸部图像来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，并在检测到司机处于疲劳驾驶状态时对司机进行预警提示，可以有效地避免车祸的发生。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1，为本发明一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统的一种示例性实施例图。

附图标记：

摄像模块1、识别模块2、提示模块3。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明的一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统，其包括摄像模块1、识别模块2、提示模块3；

所述摄像模块1用于获取包含司机的脸部的待检测图像，并传输到识别模块2；

所述识别模块2用于根据所述待检测图像识别司机是否出现疲劳驾驶的症状，若检测到司机出现疲劳驾驶的症状，则所述识别模块2向所述提示模块3发送启动信号；

所述提示模块3用于接收所述启动信号，通过预设的提示方式对司机进行预警提示。

在一种实施方式中，所述摄像模块1包括拍摄单元和判断单元；

所述拍摄单元用于采用固定的拍摄间隔对司机的脸部进行拍摄，获得包含司机的脸部的待检测图像；

所述判断单元用于对所述待检测图像进行皮肤识别，并计算所述待检测图像中属于司机的脸部的像素点的总数占待检测图像中的像素点总数的比例，若所述比例大于预设的比例阈值，则将所述待检测图像发送到识别模块2，否则，直接将所述待检测图像进行丢弃。

通过在拍摄环节就对待检测图像进行质量的检测，将脸部的像素点的总数占待检测图像中的像素点总数的比例小于预设的比例阈值的待检测图像进行丢弃，可以有效地避免质量差的图像进入后续的识别环节，导致系统做无用功。

在一种实施方式中，所述对所述待检测图像进行皮肤识别，包括：

使用椭圆皮肤模型对所述待检测图像进行皮肤识别。

在一种实施方式中，所述拍摄单元包括摄像机。

在一种实施方式中，所述识别模块2包括调节单元、降噪单元，脸部提取单元、提取单元、比对单元；

所述调节单元用于对所述待检测图像进行光照调节，得到调节图像；

所述降噪单元用于对所述调节图像进行降噪处理，得到降噪图像；

所述脸部提取单元用于对所述降噪图像进行肤色检测，识别出属于司机的脸部的像素点，并将所述像素点从所述降噪图像总提取出来，组成脸部图像；

所述提取单元用于对所述脸部图像进行特征数据的提取，并将所述特征数据发送到比对单元；

所述比对单元用于将所述特征数据与预设的不同的疲劳驾驶症状的标准特征数据模板进行对比，从而判断司机是否出现疲劳驾驶的症状。

对待检测图像进行光照调节处理，可以增强待检测图像的光照一致性，降低图像的暗部像素点对后续的特征数据的提取造成影响。在提取司机的脸部区域时，先进行降噪处理，可以降低噪声点对后续的脸部区域的识别的影响。在特征提取前先将属于司机脸部的部分从降噪图像中提取出来，这样，可以避免在特征提取环节，脸部提取单元对不属于司机脸部的区域进行特征数据的提取，从而加快特征提取的速度。

在一种实施方式中，所述对所述待检测图像进行降噪处理，得到降噪图像，包括：

将所述待检测图像转换为灰度图像；

使用降噪算法对所述灰度图像进行降噪处理，得到降噪图像。

在一种实施方式中，所述使用降噪算法对所述灰度图像进行降噪处理，得到降噪图像，包括：

对所述灰度图像进行nonsubsampledcontourlet分解，获得高频子带图像和低频子带图像；

对所述高频子带图像使用下述方式进行处理：

式中，agpt表示处理后的第t个高频子带图像，gpt表示处理前的第t个高频子带图像，fd表示预设的幅度系数，magpt表示t个高频子带图像中的灰度值均值，φ表示高频子带图像的平均噪声估计方差的值，γ表示预设的滤波形态调整系数；

对低频子带图像进行如下处理：

式中，(x，y)表示低频子带图像中像素点的位置，sx，y表示位置为(x，y)的像素点的预设大小的邻居像素点的位置的集合，(i，j)表示所述邻居集合中的元素的位置，gass表示高斯降噪的标准差，dp(i，j)表示位置为(i，j)的像素点的灰度值，dp(x，y)表示低频子带图像中，位置为(x，y)的像素点的灰度值，tz表示预设的调节系数，adp表示处理后的低频子带图像，nois表示低频子带图像的噪声估计的值，r表示尺度系数；

将处理后的高频子带图像和处理后的低频子带图像进行重构，从而得到降噪图像。

本发明上述实施方式，通过对灰度图像进行nonsubsampledcontourlet分解，获得高频子带图像和低频子带图像，然后分别对高频子带图像和低频子带图像进行降噪处理，然后进行重构处理，从而获得降噪图像，可以有效地降低灰度图像的噪声，避免图像噪声对后续识别的影响。而在对高频子带图像进行降噪处理时，考虑了幅度系数、灰度值均值、平均噪声估计方差的值、滤波形态调整系数等参数，可以在保留图像的信息的同时有效地平滑噪声点，避免图像失真，而幅度系数和滤波形态调整系数则是可以对滤波函数的形态作出调整，避免所述滤波函数的形态出现过多的波峰和波谷，进而达到更好的滤波效果。在对低频子带图像进行滤波时，考虑了当前正在滤波的像素点的邻居像素点对其的影响，使得滤波的效果更为准确，设置调节系数，可以避免滤波后的图像出现边缘不清晰的情况。

在一种实施方式中，所述对所述待检测图像进行光照调节，得到调节图像，包括：

使用retinex算法对所述待检测图像进行光照调节，得到调节图像。

在一种实施方式中，所述提示模块3包括语音提示单元、图像提示单元和振动提示单元；

所述语音提示单元包括喇叭，所述喇叭用于播放预先设定的提示语音，提示司机注意自身已经处于疲劳驾驶状态；

所述图像提示单元包括显示屏，所述显示屏设置在汽车的中控台上，用于通过显示预设的警示文字的方式提示司机注意自身已经处于疲劳驾驶状态；

所述振动提示单元设置在方向盘上，所述振动提示单元用于通过振动的方式提示司机注意自身已经处于疲劳驾驶状态。

本发明通过获取司机的脸部图像来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，并在检测到司机处于疲劳驾驶状态时对司机进行预警提示，可以有效地避免车祸的发生。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。