疲勞駕駛檢測方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001 ]本公開涉及安全駕駛技術領域，尤其涉及一種疲勞駕駛檢測方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著汽車的普及程度越來越高，由汽車駕駛因素而帶來的安全隱患也越來越多。
[0003]駕駛人員在駕車過程中，因身體疲勞而引發交通意外事故的情況時有發生，如何能夠對駕駛人員的是否處于困倦乏力等狀態進行掌握并及時提醒駕駛人員已成為亟待解決的問題，現有技術中有以法律形式規定駕駛人員在連續行車幾個小時后停車休息一段時間再開車，但這種法律約束力有限，還有通過檢測駕駛人員脈搏的儀器對駕駛人員的身體狀況進行監控，但因體質的個體差異，檢測的準確性很難保證，告警效果甚微。

【發明內容】

[0004]本公開提供一種疲勞駕駛檢測方法及裝置，通過對駕駛人員的實時影像進行獲取并分析，可以準確根據駕駛人員的行為表征判斷出駕駛員的駕駛狀態，提高了對駕駛狀態判斷的準確性、快速性，能夠及時對處于疲憊狀態下的駕駛員進行預警，以提高駕駛安全性。
[0005]為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種疲勞駕駛檢測方法及裝置，所述技術方案如下:
[0006]根據本公開實施例的第一方面，提供一種疲勞駕駛檢測方法，包括:
[0007]獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像；
[0008]對所述視頻圖像進行檢測，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0009]對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0010]根據所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態。
[0011]可選的，所述對所述視頻圖像進行檢測，定位所述視頻圖像中的特征圖像包括:
[0012]對所述視頻圖像進行預設步長幀圖像劃分，得到待檢測幀圖像；
[0013]對待檢測幀圖像進行特征圖像檢測，確定所述特征圖像在所述待檢測幀圖像中的位置信息。
[0014]可選的，所述根據所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態包括:
[0015]將所述特征圖像的特征信息與預設統計模型進行比對，確定所述駕駛員的駕駛狀
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[0016]可選的，所述特征圖像包括:頭部圖像;相應的，所述對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0017]對所述頭部圖像進行輪廓檢測，確定所述頭部圖像的定位坐標；
[0018]記錄所述定位坐標的移動軌跡，確定所述頭部圖像的特征信息。
[0019]可選的，所述將所述特征圖像的特征信息與預設統計模型進行比對，確定所述駕駛員的駕駛狀態包括:
[0020]所述預設統計模型包括:駕駛員頭部移動范圍閾值；
[0021]判斷所述定位坐標的移動軌跡是否超出所述駕駛員頭部移動范圍閾值，若超出閾值的持續時長大于第一預設時長，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀態。
[0022]可選的，所述特征圖像包括:眼部圖像;相應的，所述對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0023]對所述眼部圖像進行輪廓檢測，確定所述眼部圖像中眼睛開度特征參數。
[0024]可選的，所述將所述特征圖像的特征信息與預設統計模型進行比對，確定所述駕駛員的駕駛狀態包括:
[0025]所述預設統計模型包括:眼睛開度閾值；
[0026]判斷所述眼睛開度特征參數是否小于預設眼睛開度閾值，若小于預設眼睛開度閾值的持續時長大于第二預設時長，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀態。
[0027]可選的，所述特征圖像包括:方向盤圖像;相應的，所述對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0028]對所述方向盤圖像進行檢測，確定所述方向盤圖像區域是否包含有駕駛員手部圖像；
[0029]相應的，所述根據所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態包括:
[0030]若未包含所述駕駛員手部圖像的持續時長超過第三預設時長，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀態。
[0031]可選的，所述方法還包括:
[0032]將所述駕駛員的駕駛狀態與預設駕駛警告等級進行比對，發出與所述預設駕駛警告等級對應的警告。
[0033]可選的，所述方法還包括:
[0034]采集預設數量的特征圖像作為樣本數據，根據預設算法對所述樣本數據進行分析后得到所述預設統計模型。
[0035]根據本公開實施例的第二方面，提供一種疲勞駕駛檢測裝置，包括:
[0036]獲取模塊，用于獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像；
[0037]定位模塊，用于對所述視頻圖像進行檢測，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0038]分析模塊，用于對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0039]確定模塊，用于根據所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態。
[0040]可選的，所述定位模塊包括:
[0041]劃分子模塊，用于對所述視頻圖像進行預設步長幀圖像劃分，得到待檢測幀圖像；
[0042]檢測子模塊，用于對待檢測幀圖像進行特征圖像檢測，確定所述特征圖像在所述待檢測幀圖像中的位置信息。
[0043]可選的，所述確定模塊包括:
[0044]比對子模塊，用于將所述特征圖像的特征信息與預設統計模型進行比對，確定所述駕駛員的駕駛狀態。
[0045]可選的，所述特征圖像包括:頭部圖像;相應的，所述分析模塊包括:
[0046]第一檢測子模塊，用于對所述頭部圖像進行輪廓檢測，確定所述頭部圖像的定位坐標；
[0047]第一確定子模塊，用于記錄所述定位坐標的移動軌跡，確定所述頭部圖像的特征
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[0048]可選的，所述預設統計模型包括:駕駛員頭部移動范圍閾值;所述比對子模塊包括:
[0049]第一判斷子模塊，用于判斷所述定位坐標的移動軌跡是否超出所述駕駛員頭部移動范圍閾值；
[0050]第二判斷子模塊，用于當所述第一判斷子模塊判斷所述定位坐標的移動軌跡超出所述駕駛員頭部移動范圍閾值的時長大于第一預設時長時，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀態。
[0051 ]可選的，所述特征圖像包括:眼部圖像;相應的，所述分析模塊包括:
[0052]第二檢測子模塊，用于對所述眼部圖像進行輪廓檢測；
[0053]第二確定子模塊，用于確定所述眼部圖像中眼睛開度特征參數。
[0054]可選的，所述預設統計模型包括:眼睛開度閾值;所述比對子模塊包括:
[0055]第三判斷子模塊，用于判斷所述眼睛開度特征參數是否小于預設眼睛開度閾值；
[0056]第四判斷子模塊，用于當所述第三判斷子模塊判斷所述眼睛開度特征參數小于預設眼睛開度閾值的持續時長大于第二預設時長時，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀
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[0057]可選的，所述特征圖像包括:方向盤圖像;相應的，所述分析模塊包括:
[0058]第三檢測子模塊，用于對所述方向盤圖像進行檢測，確定所述方向盤圖像區域是否包含有駕駛員手部圖像；
[0059]所述確定模塊包括:
[0060]確定子模塊，用于當所述第三檢測子模塊檢測到未包含所述駕駛員手部圖像的持續時長超過第三預設時長時，判斷駕駛員的駕駛狀態為疲勞駕駛狀態。
[0061 ] 可選的，所述裝置還包括:
[0062]警告模塊，用于將所述駕駛員的駕駛狀態與預設駕駛警告等級進行比對，發出與所述預設駕駛警告等級對應的警告。
[0063]可選的，所述裝置還包括:
[0064]采集模塊，用于采集預設數量的特征圖像作為樣本數據；
[0065]模型建立模塊，用于根據預設算法對所述樣本數據進行分析后得到所述預設統計模型。
[0066]根據本公開實施例的第三方面，提供一種疲勞駕駛檢測裝置，包括:
[0067]處理器；
[0068]用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
[0069]其中，所述處理器用于:
[0070]獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像;對所述視頻圖像進行檢測，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0071 ]對所述特征圖像進行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0072]根據所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態。
[0073]本公開的實施例提供的方法及裝置可以包括以下有益效果:
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