一种疲劳驾驶预警系统的验证方法及验证装置与流程

1.本发明涉及汽车驾驶领域，更具体地，涉及一种疲劳驾驶预警系统的验证方法及验证装置。


背景技术：

2.在开发车载疲劳驾驶预警系统时，面临着经常修改疲劳驾驶识别算法，经常需要测试新的算法的识别准确率，目前主要是通过人工对算法的识别准确率进行计算，效率低下，且不准确。


技术实现要素：

3.本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种疲劳驾驶预警系统的验证方法及验证装置。
4.根据本发明的第一方面，提供了一种疲劳驾驶预警系统的验证方法，包括：在车辆上安装疲劳驾驶预警系统，其中，所述疲劳驾驶预警系统中集成有录像回放测试软件；开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保存；将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
5.在上述技术方案的基础上，本发明还可以做出如下改进。
6.可选的，所述开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，包括：启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，录取驾驶员在驾驶中做出的相应的疲劳驾驶动作的视频流；将视频流中的每帧图片保存为jpg图片，并进行保存。
7.可选的，所述启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，录取驾驶员在驾驶中做出的相应的疲劳驾驶动作的视频流，包括：通过所述疲劳驾驶预警系统的linux v4l2视频采集接口采集摄像头视频流每一帧yuv图像，其中，所述疲劳驾驶预警系统使用linux系统。
8.可选的，所述通过所述疲劳驾驶预警系统的linux v4l2视频采集接口采集摄像头视频流每一帧yuv图像，包括：基于open函数打开”/dev/video0”疲劳驾驶预警系统，基于ioctl函数设置采集模式为capture模式，并设置采集帧率以及分辨率；基于ioctl设置输出格式为yuv格式。
9.可选的，所述将视频流中的每帧图片保存为jpg图片，并进行保存，包括：基于opencv中视频转换接口cvtcolor将yuv图像转换为jpg图片，并调用opencv接口imwrite将该图片保存在硬盘中。
10.可选的，所述将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果，包括：启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，录像回放测试软件使用
opencv接口imread读取每一张jpg图片，使用opencv中图片转yuv接口cvtcolor将每一张jpg图片转换为对应的yuv图像；将每一张yuv图像输入疲劳驾驶预警系统的识别算法，获取疲劳驾驶识别结果，所述疲劳驾驶识别结果为疲劳驾驶或不疲劳驾驶。
11.可选的，所述将每一张yuv图像输入疲劳驾驶预警系统的识别算法，获取疲劳驾驶识别结果，之后还包括：将每一张yuv图像对应的疲劳驾驶识别结果标注在yuv图像上。
12.可选的，所述根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率，之后还包括：基于所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率，对所述疲劳驾驶预警系统的识别算法进行改进，不断验证疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率，直到所述识别准确率达到设定准确率。
13.根据本发明的第二方面，提供一种疲劳驾驶预警系统的验证装置，包括：录取模块，用于开启录像回放测试软件，录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保存；获取模块，用于将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；判定模块，用于根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
14.根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现疲劳驾驶预警系统的验证方法的步骤。
15.根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现疲劳驾驶预警系统的验证方法的步骤。
16.本发明提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证方法及验证装置，在疲劳驾驶预警系统中集成录像回放测试软件，利用录像回放测试软件录取不同测试场景下驾驶员的驾驶动作，并将录取的图片输入到疲劳驾驶预警系统的识别算法中，输出疲劳驾驶识别结果，将识别结果和实际结果进行对比，进而得出疲劳驾驶预警系统识别算法的识别准确率，根据识别准确率不断对疲劳驾驶预警系统的识别算法进行改进，使得疲劳驾驶预警系统的识别算法达到最佳。
附图说明
17.图1为本发明提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证方法流程图；
18.图2为视频流图像录取流程图；
19.图3为疲劳驾驶预警系统的识别算法准确率获取流程图；
20.图4为本发明提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证装置结构示意图；
21.图5为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
22.图6为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
23.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
24.图1为本发明提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证方法流程图，如图1所示，方法包括：101、在车辆上安装疲劳驾驶预警系统，其中，所述疲劳驾驶预警系统中集成有录像回
放测试软件；102、开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保存；103、将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；104、根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
25.可以理解的是，基于背景技术中的缺陷，本发明实施例提出了一种疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件实现方法，用于在开发疲劳驾驶预警系统时快速测试算法的识别率，从而提高疲劳驾驶预警系统算法的识别率，降低测试人力和时间。
26.其中，首先将疲劳驾驶预警系统安装到车辆最终量产时的安装位置，疲劳驾驶预警系统集成有录像回放测试软件。启动录像回放测试软件，对不同测试场景下，驾驶员的驾驶动作进行录像，获取视频流，将视频流的每一张图片进行保存。将保存的每一张图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取每一张图片对应的疲劳驾驶识别结果，根据每一张图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定疲劳驾驶预警系统识别算法对这一批图片的识别准确率。
27.本发明将疲劳驾驶预警系统安装在车上时，获取疲劳驾驶预警系统摄像头的视频流并保存为图片，更改新的疲劳驾驶预警系统算法后，将保存的图片给到算法处理，根据算法是否识别成功来判断算法识别率，然后不断更新算法来提高算法识别率。
28.在一种可能的实施例方式中，所述开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，包括：启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，录取驾驶员在驾驶中做出的相应的疲劳驾驶动作的视频流；将视频流中的每帧图片保存为jpg图片，并进行保存。
29.可以理解的是，当在车辆上安装疲劳驾驶预警系统和录像回放测试软件后，对不同测试场景下，驾驶员的疲劳驾驶动作进行视频录像。具体的，车辆启动，启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，司机做出疲劳驾驶动作，对司机的疲劳驾驶动作进行视频录取。
30.采集视频流并保存为图片的步骤可参见图2，具体包括如下：
31.步骤21：程序开启，疲劳驾驶预警系统使用linux系统，使用linux v4l2视频采集接口采集摄像头视频流每一帧yuv数据。先使用open函数打开”/dev/video0”设备，然后使用ioctl函数设置采集模式为capture模式，并设置采集帧率以及分辨率，再使用ioctl设置输出格式为yuv格式。
32.步骤22：分配视频缓冲区为3帧，开启循环采集视频帧。
33.步骤23：使用opencv中视频转换接口cvtcolor将yuv数据转换为jpg图片，并调用opencv接口imwrite将该图片保存在硬盘中。
34.步骤24：保存完成后，插入usb设备，挂载u盘，将数据拷入到u盘中。
35.步骤25：重复步骤21
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步骤22
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步骤23，将各种场景中视频流转换为jpg图片并保存到u盘中。
36.在一种可能的实施例方式中，将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果，包括：启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，录像回放测试软件使用opencv接口imread读取每一张jpg图片，使用opencv中图片转yuv接口cvtcolor将每一张jpg图片转换为对应的yuv图像；将每一张yuv图像输入疲劳驾驶预警系
统的识别算法，获取疲劳驾驶识别结果，所述疲劳驾驶识别结果为疲劳驾驶或不疲劳驾驶。
37.可以理解的是，根据前述步骤s21～步骤s25对不同测试场景下的驾驶员的疲劳驾驶动作进行录取，下面对获取疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率进行说明，可参见图3，主要包括如下步骤：
38.步骤31：在疲劳驾驶预警系统设备上插入保存有图片的u盘。
39.步骤32：启动疲劳驾驶预警系统的录像回放测试软件，软件先使用opencv接口imread从u盘中读取jpg图片，然后使用opencv中图片转yuv接口cvtcolor将jpg图片转换为yuv图像。
40.步骤33：调用疲劳驾驶识别算法，将该yuv图像传给算法，算法处理完成后得到疲劳驾驶识别结果。
41.步骤34：将该疲劳驾驶识别结果绘制在该yuv图像上，使用v4l2接口输出yuv图像到屏幕。
42.步骤35：根据通过疲劳驾驶识别系统的识别算法对该张yuv图像的疲劳识别结果和实际结果判断识别算法对该张yuv图像是否识别正确，进而计算出疲劳驾驶系统的识别算法对该批yuv图像的识别结果是否正确。
43.步骤36：修改算法后，重复步骤31
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步骤32
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步骤33
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步骤34
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步骤35，不断验证疲劳驾驶系统的识别算法的识别准确率。对疲劳驾驶预警系统的识别算法不断进行改进，不断验证疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率，直到所述识别准确率达到设定准确率。
44.图4为本发明实施例提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证装置结构图，如图4所示，一种疲劳驾驶预警系统的验证装置，包括录取模块41、获取模块42和判定模块43，其中：
45.录取模块41，用于开启录像回放测试软件，录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保存；获取模块42，用于将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；判定模块43，用于根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
46.可以理解的是，本发明提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证装置与前述各实施例提供的疲劳驾驶预警系统的验证方法相对应，疲劳驾驶预警系统的验证装置的相关技术特征可参考疲劳驾驶预警系统的验证方法的相关技术特征，在此不再赘述。
47.请参阅图5，图5为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图5所示，本发明实施例提了一种电子设备500，包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序511，处理器520执行计算机程序511时实现以下步骤：开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保存；将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
48.请参阅图6，图6为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图6所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质600，其上存储有计算机程序611，该计算机程序611被处理器执行时实现如下步骤：开启录像回放测试软件，通过摄像头录取不同测试场景下，驾驶员在驾驶中做出的相应驾驶动作的视频流，将视频流中的每一帧图片进行保
存；将每一帧图片输入疲劳驾驶预警系统的识别算法中，获取疲劳驾驶识别结果；根据每一帧图片对应的疲劳驾驶识别结果和实际结果，判定所述疲劳驾驶预警系统的识别算法的识别准确率。
49.本发明实施例提供的一种疲劳驾驶预警系统的验证方法及验证装置，在疲劳驾驶预警系统中集成录像回放测试软件，利用录像回放测试软件录取不同测试场景下驾驶员的驾驶动作，并将录取的图片输入到疲劳驾驶预警系统的识别算法中，输出疲劳驾驶识别结果，将识别结果和实际结果进行对比，进而得出疲劳驾驶预警系统识别算法的识别准确率，根据识别准确率不断对疲劳驾驶预警系统的识别算法进行改进，使得疲劳驾驶预警系统的识别算法达到最佳。
50.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。
51.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
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rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
52.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
53.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
54.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
55.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，则可对这些实施例做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。
56.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。