一种疲劳驾驶检测方法及应用其的运输管理系统与流程

1.本发明涉及交通运输技术领域，尤其是指一种疲劳驾驶检测方法及应用其的运输管理系统。


背景技术：

2.物流业的繁荣以及国家管控物流行业的决心共同促进了无车承运人的出现，它们通过提供第三方平台的方式，将货主与司机联系起来，解决了货找车、车找货的信息不通畅的问题。但随着物流行业的兴旺发达，它衍生的交通事故越来越引起人们重视。权威部门调查表明，每年因为恶性交通意外大概有60多万的人丧生，恶性交通意外造成的各种损失约一百二十五亿美元，这些不必要的经济损失让人十分痛心，而疲劳驾驶是恶性交通意外的罪魁祸首。它常常以惊人的力量给人们带来不可估量的后果。货车司机的疲劳驾驶会给自身带来安全问题、以及公共设施的损坏和巨大的经济损失。当司机处于疲劳状态时，应急反应能力和对路况的掌控力都会大幅下降。
3.但现有无车承运人提供的运输管理系统，缺乏运输过程对司机疲劳驾驶的监控，所以，需要一种能够监测司机驾驶状态的运输管理系统来快速而准确地识别司机的驾驶状态，以减少不必要的损失。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种疲劳驾驶检测方法及应用其的运输管理系统，其能够快速而准确地识别司机的驾驶状态，以减少不必要的损失。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种疲劳驾驶检测方法及应用其的运输管理系统，包括s1、采集司机在驾驶状态下的脸部图像，并对所述脸部图像中的背景进行虚化处理；s2、获取所述脸部图像中的眼部相关点和嘴部相关点；根据所述眼部相关点和嘴部相关点计算司机的眼睛纵横比、嘴部纵横比和眼睑遮住瞳孔的比值；s3、建立离线模型，并基于所述离线模型，根据司机的实时眼睛纵横比、嘴部纵横比和眼睑遮住瞳孔的比值，实时识别司机的驾驶状态；s4、若司机的驾驶状态被判定为疲劳驾驶状态，则对司机发送提示信息。
6.作为优选的，所述s2和所述s3之间还包括：获取数据集{x，y}，x＝{x
1，i
，x
2，i
，x
3，i
}，y＝{y
1，i
，y
2，i
}；其中：x
1，i
，x
2，i
，x
3，i
分别表示司机的眼睑遮住瞳孔的比值、眼睛纵横比以及嘴部纵横比数据；y
1，i
，y
2，i
分别表示司机的疲劳驾驶状态和非疲劳驾驶状态的数据，i是数据的长度。
7.作为优选的，所述所述s3中“实时识别司机的驾驶状态”具体包括：对数据集{x，y}中出现的空值以及异常值进行剔除；按预设的比例，将所述数据集{x，y}分为训练集以及测试集两部分，并根据所述训练集中的数据，建立离线模型；设定初始离线模型参数，基于所述离线模型，使所述测试集数据在所述初始离线模型参数下运行，得到所述离线模型的准确度；搜寻所述离线模型的新的模型参数以替换所述初始模型参数，得到新的离线模型；使所述测试集数据在所述新的离线模型下运行，并判断所述新的模型参数能否满足离线模型
的准确度指标，保存满足所述准确度指标的离线模型为最优离线模型；在驾驶过程中，获取司机的实时眼睑遮住瞳孔的比值、眼睛纵横比以及嘴部纵横比数据，调用得到的所述最优离线模型，实时识别司机的驾驶状态。
8.作为优选的，所述建立离线模型的方法包括：多元线性回归法、决策树法、随机森林法或xgboost法。
9.作为优选的，所述s1中对所述脸部图像进行虚化处理的方法包括：分量法、最大值法、平均值法、加权平均法、几何变换法或点运算算法。
10.作为优选的，所述s4中，提示信息包括语音信息和短信信息。
11.一种应用疲劳驾驶检测方法的运输管理系统，作为优选的，包括调度中心模块、运力池模块和运输监控模块；所述调度中心模块用于调度车辆以进行货物运输并生成货物运单；所述运力池模块与所述调度中心模块连接，所述运力池模块对所述车辆信息以及司机信息进行管理；所述运单管理模块与所述调度中心模块连接，所述运单管理模块用以监控所述货物运单的状态、车辆运输的轨迹以及司机的驾驶状态；所述运输监控模块对司机的驾驶状态进行检测时，包括所述的疲劳驾驶检测方法。
12.作为优选的，所述的应用疲劳驾驶检测方法的运输管理系统，还包括下单管理模块和审核中心模块；所述下单管理模块与所述调度中心模块连接，所述下单管理模块用于管理被托运货物的订单信息；所述审核中心模块与所述下单管理模块和调度中心模块均连接，所述审核中心模块用于审核被托运货物是否到达目的地，并审核货主是否支付运费。
13.作为优选的，所述审核中心模块审核被托运货物是否到达目的地的方法包括：比对车辆运输时间，查看车辆的运输时间是否合理；比对车辆的运输轨迹，查看车辆的运行轨迹是否为从出发点到达目的地。
14.作为优选的，所述应用疲劳驾驶检测方法的运输管理系统还包括订单完成模块；所述订单完成模块与所述审核中心模块连接，所述订单完成模块将完成审核的所述订单信息进行存储以便于后续查验。
15.本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
16.1、本发明的疲劳驾驶检测方法在对司机驾驶状态进行检测时，通过采集司机在驾驶状态下的脸部图像，并根据司机的眼睛纵横比、嘴部纵横比和眼睑遮住瞳孔的比值，实时识别司机的驾驶状态。能够在没有额外接触的情况下实时检测司机的驾驶状态，检测效果好、效率高，且不会对司机造成任何损伤。
17.2、本发明提出的运输管理系统包括调度中心模块、运力池模块和运输监控模块。运输监控模块内包括上述疲劳驾驶检测方法，通过设置上述调度中心模块、运力池模块和运输监控模块，能够在检测司机驾驶状态的同时，提高运输过程的系统化、标准化以及规范化。
附图说明
18.为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
19.图1为本发明的运输管理系统的功能模块组成示意图；
20.图2为本发明的运输管理系统的具体操作流程示意图；
21.图3为本发明的疲劳驾驶检测方法的流程示意图；
22.图4为本发明的s3中“实时识别司机的驾驶状态”的流程示意图。
具体实施方式
23.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
24.参照图1
‑
图4所示，本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法及应用其的运输管理系统。
25.其中，疲劳驾驶检测方法用于实时检测司机的驾驶状态，其中，司机的驾驶状态分为疲劳驾驶状态和非疲劳驾驶状态。
26.如图3
‑
图4所示，司机疲劳驾驶检测方法包括以下步骤：
27.步骤一、通过摄像头采集司机在非疲劳驾驶状态下的脸部图像，并对采集到的脸部图像进行处理，虚化图片背景。
28.对图像进行处理时，处理方法包括但不限于分量法、最大值法、平均值法、加权平均法、几何变换法、点运算算法、邻域去噪算法、灰度级校正、灰度变换、直方图修正、均值滤波、中值滤波、空域滤波、梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模匹配法。
29.步骤二、获取脸部图像中的的眼部相关点和嘴部相关点。根据所眼部相关点和嘴部相关点计算司机的眼睛纵横比、嘴部纵横比和眼睑遮住瞳孔的比值。
30.获取数据集{x，y}，x＝{x
1，i
，x
2，i
，x
3，i
}，y＝{y
1，i
，y
2，i
}；其中，x
1，i
，x
2，i
，x
3，i
分别表示司机的眼睑遮住瞳孔的比值、眼睛纵横比以及嘴部纵横比数据；y
1，i
，y
2，i
分别表示司机的疲劳驾驶状态和非疲劳驾驶状态的数据，i是数据的长度。
31.步骤三、建立离线模型，根据司机的所述眼睛纵横比、嘴部纵横比和眼睑遮住瞳孔的比值实时识别司机的驾驶状态。
32.建立离线模型时，建模方法包括不限于多元线性回归、决策树、随机森林、xgboost等方法。
33.具体的，将数据集中的字符串类型转换成数据类型，即，将疲劳驾驶状态和非疲劳状态的数据将s3步骤中疲劳驾驶状态和非疲劳状态的数据y
1，i
，y
2，i
分别用1和0代替。
34.对数据集{x，y}中出现的空值以及异常值进行处理和剔除。
35.按预设的比例，将数据集{x，y}分为训练集以及测试集两部分，并根据训练集中的数据，对训练集建立离线模型。
36.设定初始离线模型参数，基于上述离线模型，使测试集数据在初始离线模型参数下运行，评估得到离线模型的准确度。
37.不断搜寻离线模型的新的模型参数以替换初始模型参数，得到新的离线模型。使测试集数据在新的离线模型下运行，并判断新的模型参数能否满足离线模型的准确度指标，保存满足准确度指标的离线模型为最优离线模型。
38.在驾驶过程中，获取司机的实时眼睑遮住瞳孔的比值、眼睛纵横比以及嘴部纵横比数据，调用得到的最优离线模型，实时识别司机的驾驶状态。
39.步骤四、若司机的驾驶状态被判定为疲劳驾驶状态，则对司机发送提示信息，提示信息包括语音信息和短信信息。
40.本发明通过实时监测司机的面部表情，对司机的疲劳状态进行预警和监控，以提高驾驶安全。
41.基于上述疲劳驾驶检测方法，本发明还公开了一种应用疲劳驾驶检测方法的运输管理系统，系统内的具体功能模块包括：下单管理模块、调度中心模块、运力池模块、运输监控模块、审核中心模块和订单完成模块。
42.上述下单管理模块，用于管理所有货主托运货物的订单信息，每个订单信息包括收货人、发货人、收货人与发货人的手机号、送货地址、货名、货物长宽高、总重量、总体积以及运输合同，其中运输合同是货主和运输公司签订的合同。具体地，运输合同是一种电子合同，需要货主和运输公司的电子签名。
43.上述调度中心模块用于调度车辆以进行货物运输并生成货物运单，货物运单可以是一个或多个。其中，所用车辆的车主必须是与货主签订运输合同的公司的员工。具体地，所用车辆和司机的审核状态必须是通过。如果货物不多，只需调度一辆运输车辆，产生一个运单；如果货物过多，则需要调度多个运输车辆，则会产生多个运输订单。
44.上述运力池模块与调度中心模块连接，运力池模块对上述车辆信息以及司机信息进行管理。包括司机管理和车辆管理，其中，司机管理用于管理司机的姓名、性别、手机号、身份证号、身份证照片、驾驶证照片以及公司名称的信息。车辆管理用于审核和管理运输车辆的信息，包括车主、行驶证、道路运输证、车辆类型、车辆尺寸信息、以及审核状态。其中审核状态分为通过与未通过两种，司机提交信息后由人工审核完成。
45.上述运输监控模块与调度中心模块连接，运输监控模块用以监控货物运单的状态、车辆运输的轨迹以及司机的驾驶状态。运输监控模块对司机的驾驶状态进行检测时，包括上述的疲劳驾驶检测方法。
46.上述审核中心模块与下单管理模块和调度中心模块均连接。具体地，审核中心模块包括运单审核和财务审核。其中运单审核用于审核货物是否运输到目的地，方法就是比对车辆运输时间，查看时间是否合理；比对车辆运输轨迹，查看是否从出发点到达目的地；比对司机，查看司机是否运输同时运输多个任务。财务审核用于审核货主和运输公司的付款与收款信息，具体地，审核货主在货物运输到目的地提交的付款成功记录，审核公司在收到货主的付款后提交的收款成功记录。
47.上述订单完成模块与审核中心模块连接，订单完成模块将完成审核的订单信息进行存储以便于后续查验。
48.上述应用疲劳驾驶检测方法的运输管理系统的具体工作流程为：
49.步骤一：货物信息提交，货主通过货主端app或web提交所需运输货物信息。
50.步骤二：运输合同签订，货主选定运输公司，并与运输公司签订运输的电子合同。
51.步骤三：订单生成，专线系统生成订单，存储到下单管理中。
52.步骤四：车辆调度，调度中心模块根据货主选择的运输公司，在运力池模块中调度运输车辆。
53.步骤五：运输监控，运输监控模块监控运输订单，并实时监控运输订单运输车辆的轨迹，通过摄像机装置实时监测司机的驾驶状态，一旦系统判定司机为疲劳驾驶状态，则系统向司机发送提示信息。
54.步骤六：订单审核，审核中心模块对运输订单在运输过程中的相关信息进行查验。
包括司机是否同时运输多个订单，运输时间是否在合理范围内，轨迹是否符合起点到目的地的路线。
55.步骤七：货主付款，货主在运单审核完成后，由系统通知其进行运输费用的支付，并将支付记录提交到财务审核。
56.步骤八：公司收款，公司收款成功后将收款记录提交到系统的财务审核中。
57.步骤九：财务审核，物流园公司员工对货主支付记录以及公司收款记录进行审核。
58.步骤十：订单完成，将完成审核的运输订单以及它的所有信息存储到订单完成模块，方便信息的查验。
59.本发明提出了一种基于图像处理的运输监控与管理系统，能通过网络记录的方式，提高公司运输业务过程的透明度，提升运输效率，减少运输过程的时间损耗，有助于公司物流信息化水平的提高。另外，通过对运输过程中司机的疲劳驾驶状态进行实时监控，当司机出现疲劳驾驶时，及时通过系统提醒司机适当休息，有助于减少事故的发生率，保护了司机的财产生命安全，减少公司的不必要损失。
60.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
61.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。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、嵌入式处理机或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。
62.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。
63.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。
64.显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。