一种疲劳驾驶预警系统及方法与流程

1.本发明涉及车辆监测技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶预警系统及方法。


背景技术：

2.疲劳驾驶极易引起交通事故，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。疲劳后继续驾驶车辆，会感到困倦瞌睡，四肢无力，注意力不集中，判断能力下降，甚至出现精神恍惚或瞬间记忆消失，出现动作迟误或过早，操作停顿或修正时间不当等不安全因素，极易发生道路交通事故。
3.随着汽车越来越普及，疲劳驾驶产生的交通事故越来越多。疲劳驾驶增加了事故发生的概率，使得对疲劳驾驶的研究也越来越多。如何快速、准确的检测到驾驶员的疲劳状况，给予提醒，对减少因疲劳驾驶而产生的事故有重大的意义。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种疲劳驾驶预警系统及方法，用以快速、准确的检测驾驶员的疲劳状况，给予提醒。
5.根据本发明实施例的第一方面，提供一种疲劳驾驶预警系统，包括摄像头、arm处理器和mcu；
6.所述摄像头的输出端连接arm处理器的输入端，用于拍摄驾驶员头部的视频数据，并将所述视频数据发送至arm处理器；
7.所述arm处理器的输出端连接所述mcu的输入端，用于采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，若识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息并发送至mcu；
8.所述mcu的输出端连接汽车can总线，用于将所述疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线。
9.可选的，所述摄像头还用于采集驾驶员头部的图像数据作为训练集，训练基于神经网络的疲劳驾驶识别算法模型。
10.可选的，所述摄像头为红外摄像头，所述红外摄像头的波长为850nm。
11.可选的，所述摄像头使用cvbs数据线连接所述arm处理器，所述arm处理器采用linux操作系统。
12.根据本发明实施例的第二方面，提供一种根据第一方面所述疲劳驾驶预警系统的疲劳驾驶预警方法，包括：
13.101，通过摄像头拍摄驾驶员头部的视频数据，并将所述视频数据发送至arm处理器；
14.102，arm处理器采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，若识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息并发送至mcu；
15.103，mcu将所述疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线。
16.可选的，该方法还包括：
17.将摄像头采集的驾驶员头部的图像数据作为训练集，训练基于神经网络的疲劳驾驶识别算法模型。
18.可选的，所述疲劳驾驶识别算法模型可识别的疲劳驾驶动作包括但不限于闭眼、打哈欠、眼睛左顾右盼、低头、抽烟和打电话。
19.可选的，步骤102具体包括：
20.arm处理器采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，获得给定时段内的疲劳驾驶动作发生次数；
21.若所述疲劳驾驶动作发生次数超过预设次数阈值，则产生疲劳驾驶报警信息，并将所述疲劳驾驶报警信息发送至mcu。
22.可选的，该方法还包括：
23.104，汽车仪表通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息，发出疲劳驾驶报警。
24.可选的，在汽车仪表通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息后，该方法还包括：
25.若汽车仪表检测到转向灯开启，则忽略车身转向方向的转头报警信息；
26.若检测到车速为0，则忽略疲劳驾驶报警信息，不发出疲劳驾驶报警。
27.本发明实施例提供的疲劳驾驶预警系统及方法，使用人工智能来识别驾驶员的头部动作和表情，来达到判断驾驶员是否疲劳驾驶的目的，当识别到驾驶员疲劳驾驶以后，通过can总线广播，汽车仪表接收到can总线的报文后，发出疲劳驾驶报警来提醒驾驶员，减少因疲劳驾驶而产生的事故。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。
29.图1为本发明实施例提供的疲劳驾驶预警系统的结构示意图；
30.图2为本发明实施例提供的疲劳驾驶预警方法流程图。
具体实施方式
31.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.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技术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。
33.图1为本发明实施例提供的疲劳驾驶预警系统的结构示意图，如图1所示，本发明
实施例提供的疲劳驾驶预警系统包括摄像头、arm处理器和mcu；
34.所述摄像头的输出端连接arm处理器的输入端，用于拍摄驾驶员头部的视频数据，并将所述视频数据发送至arm处理器；
35.所述arm处理器的输出端连接所述mcu的输入端，用于采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，若识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息并发送至mcu；
36.所述mcu的输出端连接汽车can总线，用于将所述疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线。
37.具体地，本发明实施例提供了图1所示的疲劳驾驶预警系统，用以快速、准确的检测驾驶员的疲劳状况，给予提醒。在采用该系统检测驾驶员的疲劳状况之前，首先，确定摄像头在车厢中的安装位置角度，以使摄像头对准驾驶员头部。
38.接着，在摄像头安装完成后，将摄像头上电，采集驾驶员头部的视频数据。参照图1，摄像头使用cvbs数据线连接所述arm处理器，arm处理器采用linux操作系统。摄像头将采集到的每一帧yuv格式的视频数据发送至arm处理器。arm处理器通过预先导入的疲劳驾驶识别算法模型，对驾驶员头部的每一帧视频数据进行识别，如果识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息。其中，疲劳驾驶识别算法模型可识别的疲劳驾驶动作包括但不限于闭眼、打哈欠、眼睛左顾右盼、低头、抽烟和打电话。在一种可能的实施例方式中，arm处理器统计给定时段内的疲劳驾驶动作发生次数，若所述疲劳驾驶动作发生次数超过预设次数阈值，则产生疲劳驾驶报警信息。以疲劳驾驶识别算法模型从驾驶员头部的视频数据中识别到低头动作为例，arm处理器获得给定时段内的低头动作发生次数，如果2秒内低头动作大于或等于5次，那么arm处理器生成低头报警信息。
39.进一步地，参照图1，arm处理器的输出端连接mcu的输入端，arm处理器将疲劳驾驶报警信息发送给mcu。mcu接收到疲劳驾驶报警信息后，将疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线上。汽车仪表能够通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息，发出疲劳驾驶报警，来提醒驾驶员，避免驾驶员因疲劳驾驶而产生事故。
40.在一种可能的实施例方式中，在将疲劳驾驶识别算法模型导入arm处理器之前，本实施例通过摄像头采集驾驶员头部的图像数据作为训练集，训练基于神经网络的疲劳驾驶识别算法模型。
41.在一种可能的实施例方式中，本发明实施例采用的摄像头为红外摄像头，所述红外摄像头的波长为850nm。
42.本实施例中，疲劳驾驶预警系统使用波长为850nm的红外摄像头，在夜晚能清晰成像，且不发出可见光，不影响司机驾驶。
43.图2为本发明实施例提供的疲劳驾驶预警方法流程图，参照图1和图2，本实施例提供了一种疲劳驾驶预警系统的疲劳驾驶预警方法，包括：
44.101，通过摄像头拍摄驾驶员头部的视频数据，并将所述视频数据发送至arm处理器；
45.102，arm处理器采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，若识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息并发送至mcu；
46.103，mcu将所述疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线。
47.104，汽车仪表通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息，发出疲劳驾驶报警。
48.在执行步骤101之前，首先确定摄像头在车厢中的安装位置角度，以使摄像头对准驾驶员头部。在摄像头安装完成后，执行步骤101，将摄像头上电，采集驾驶员头部的视频数据。摄像头将采集到的每一帧yuv格式的视频数据发送至arm处理器。
49.在步骤102中，arm处理器通过预先导入的疲劳驾驶识别算法模型，对驾驶员头部的每一帧视频数据进行识别，如果识别到疲劳驾驶动作，则产生疲劳驾驶报警信息。其中，疲劳驾驶识别算法模型可识别的疲劳驾驶动作包括但不限于闭眼、打哈欠、眼睛左顾右盼、低头、抽烟和打电话。
50.在步骤103中，arm处理器将疲劳驾驶报警信息发送给mcu。mcu接收到疲劳驾驶报警信息后，将疲劳驾驶报警信息广播到汽车can总线上。在步骤104中，汽车仪表通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息，发出疲劳驾驶报警，来提醒驾驶员，避免驾驶员因疲劳驾驶而产生事故。
51.可选的，该方法还包括：
52.将摄像头采集的驾驶员头部的图像数据作为训练集，训练基于神经网络的疲劳驾驶识别算法模型。
53.在一种可能的实施例方式中，步骤102具体包括：arm处理器采用预设的疲劳驾驶识别算法模型对所述视频数据进行识别，获得给定时段内的疲劳驾驶动作发生次数；若所述疲劳驾驶动作发生次数超过预设次数阈值，则产生疲劳驾驶报警信息，并将所述疲劳驾驶报警信息发送至mcu。
54.具体地，以疲劳驾驶识别算法模型从驾驶员头部的视频数据中识别到低头动作为例，arm处理器获得给定时段内的低头动作发生次数，如果2秒内低头动作大于或等于5次，那么arm处理器生成低头报警信息。
55.在一种可能的实施例方式中，在步骤104汽车仪表通过汽车can总线接收疲劳驾驶报警信息后，该方法还包括：
56.若汽车仪表检测到转向灯开启，则忽略车身转向方向的转头报警信息；
57.若检测到车速为0，则忽略疲劳驾驶报警信息，不发出疲劳驾驶报警。
58.本实施例针对汽车自身的状态可以实现一些疲劳驾驶报警的组合逻辑，例如在转向时，忽略该方向转头报警等。在车速为0时忽略所有疲劳驾驶报警等，以避免疲劳驾驶的错误报警，提高疲劳驾驶报警的准确率。
59.综上所述，本发明实施例提供了一种疲劳驾驶预警系统及方法，使用人工智能来识别驾驶员的头部动作和表情，来达到判断驾驶员是否疲劳驾驶的目的，当识别到驾驶员疲劳驾驶以后，通过can总线广播，汽车仪表接收到can总线的报文后，发出疲劳驾驶报警来提醒驾驶员，减少因疲劳驾驶而产生的事故。
60.本发明的各实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。
61.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者
从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid statedisk)等。
62.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：rom或随机存储记忆体ram、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
63.需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
64.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
65.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。