專利名稱：基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置，屬于圖像處理、視頻監(jiān)控領(lǐng)域。
技術(shù)背景
駕駛員疲勞、睡眠不足是引發(fā)嚴重交通事故的重要誘因之一，因此有效地監(jiān)督和 防止駕駛員疲勞駕駛具有十分重要的意義。疲勞檢測是對駕駛員在行車中出現(xiàn)的疲勞現(xiàn)象 實時檢測并施以適當警告的過程，它有以下幾個要求1)必須是無干擾的；2)必須是實時 的；3)必須受光照的影響較小；4)不能有有害輻射；5)不能包括移動設(shè)備。在現(xiàn)有的各種 檢測方法中，能滿足以上要求且效果較為理想的是用攝像機進行實時拍攝，然后通過圖像 處理來檢測駕駛員眼部的物理反應(yīng)。申請?zhí)枮?00610012623. 6的中國專利申請公開了一種同時利用Kalman濾波器和 Mean Shift算法來檢測疲勞程度的方法及裝置。公開號為US2006/0132319A1的美國專利 申請公開了一種駕駛員疲勞估計的設(shè)備和方法。上述兩個專利都是先利用臉部特性(包括 眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴)對駕駛員的臉部圖像進行圖像處理，以定位眼睛的位置，再通過檢 測眼睛是否閉合來判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。但由于實際場景中存在很多干擾，因此 往往不能準確地定位眼睛的位置，這就影響了后期駕駛員疲勞狀態(tài)的判斷。申請?zhí)枮?00510037771. 9的中國專利申請公開了一種利用紅外光線對駕駛員眼 部進行照射來獲取圖像，并對獲取的圖像進行圖像處理以檢測疲勞程度的裝置及方法。但 該專利的方法提取駕駛員的眼睛的圖像不精確，在光線比較亮的環(huán)境下，容易造成測量失 敗。綜上所述，目前迫切需要提出一種能準確快速地檢測駕駛員疲勞狀態(tài)的裝置。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種能實現(xiàn)準確快速地檢測駕駛員疲勞狀 態(tài)的裝置。為達到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置，所述駕駛 員疲勞檢測裝置包括至少一個紅外照明元件，用于向監(jiān)控場景提供紅外照明；鏡頭，用于獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號；濾光元件，用于對接收的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號進行濾光處理，以突出監(jiān) 控場景的紅外光學(xué)圖像信號中的人臉與人眼瞳孔部分；圖像捕獲元件，其位于所述鏡頭的后面，用于將經(jīng)過濾光處理的紅外光學(xué)圖像信 號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號；和圖像處理單元，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取人眼和瞳孔，并判斷駕駛員是否處 于疲勞狀態(tài)。其中，所述紅外照明元件單獨地安裝在用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)或者安裝在與 面向駕駛區(qū)域的所述鏡頭相連接地安裝在用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)；所述濾光元件位于所述鏡頭前，或者位于圖像捕獲元件的后面、或者位于所述鏡頭后面且在所述圖像捕獲元件前；優(yōu)選地，所述紅外照明元件和所述鏡頭可拆卸地緊密連接在一起，所述鏡頭、所述 濾光元件和所述圖像捕獲元件相互之間可拆卸地緊密連接在一起。優(yōu)選地，所述紅外照明元件包括至少一個紅外照明裝置。優(yōu)選地，所述濾光元件包括至少一個帶通濾光元件和/或至少一個偏振濾光元 件。優(yōu)選地，所述圖像捕獲元件是CXD傳感器、CMOS傳感器、CXD相機、CMOS相機、紅外 成像相機或紅外熱釋電相機中的一種或多種。優(yōu)選地，所述圖像處理單元包括候選人臉獲取模塊，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取出候選人臉區(qū)域；人眼獲取模塊，用于利用人眼檢測方法，從接收的候選人臉區(qū)域中檢測出人眼區(qū) 域；人眼開閉確定模塊，用于根據(jù)人眼區(qū)域內(nèi)是否存在瞳孔來確定人眼的開閉；和駕駛員疲勞判斷模塊，用于根據(jù)人眼的開閉，利用PERCL0S值來判斷駕駛員是否 處于疲勞狀態(tài)。優(yōu)選地，所述候選人臉獲取模塊通過以下步驟獲取候選人臉區(qū)域步驟511 通過對獲取的數(shù)字圖像進行閾值分割提取出亮度值較高的像素點作為 候選的人臉像素點，并獲得相應(yīng)的人臉閾值分割圖像；步驟512 以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點為模板，在該模板上利用 人臉檢測方法獲取候選人臉區(qū)域。優(yōu)選地，所述步驟511中的閾值分割通過以下方法實現(xiàn)假設(shè)數(shù)字圖像中像素點(x，y)的亮度值為I (x，y)，數(shù)字圖像的人臉閾值分割圖像 中像素點(X，y)的亮度值為I1Oc, y)，其中I1的初始值為I，若I(X，y)彡第一閾值Tl，則 標記該像素點屬于候選的人臉像素點，保留人臉閾值分割圖像中該像素點的亮度值I1U, y)不變，否則標記該像素點為非候選的人臉像素點，將人臉閾值分割圖像中該像素點的亮 度值I1 (X，y)賦予0，其中，100 ^ Tl ^ 200且Tl為整數(shù)。優(yōu)選地，所述步驟512中的人臉檢測方法為連通區(qū)域標記方法，所述連通區(qū)域標 記方法為首先以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點為目標，對人臉閾值分割圖像 中所有的目標點進行連通區(qū)域標記，然后統(tǒng)計標記的連通區(qū)域內(nèi)候選的人臉像素點的個 數(shù)，若該個數(shù)大于第二閾值T2，則標記該連通區(qū)域為候選的人臉區(qū)域，否則將該連通區(qū)域內(nèi) 所有點標記為非候選的人臉像素點，將該連通區(qū)域內(nèi)所有點的亮度值I1Ud)賦予0，其中， 300 ^ T2 ^ 600 且 T2 為整數(shù)。優(yōu)選地，所述人眼開閉確定模塊通過以下步驟判斷人眼開閉步驟531 從人眼區(qū)域內(nèi)提取出瞳孔點，首先將人臉閾值分割圖像中對應(yīng)于人眼 區(qū)域內(nèi)的像素點的亮度值保留，將其他的像素點的亮度值賦予0，然后對該人臉閾值分割圖 像進行閾值分割，若I1U, y)彡第三閾值T3，則認為該像素點屬于瞳孔點，并將人眼區(qū)域內(nèi) 對應(yīng)的像素點標記為瞳孔點；步驟532 如果人眼區(qū)域內(nèi)存在瞳孔點，則認為人眼處于睜開狀態(tài)，否則認為人眼處于閉合狀態(tài)。優(yōu)選地，所述駕駛員疲勞判斷模塊通過以下方法判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)統(tǒng)計單位時間內(nèi)人眼閉合時間所占的比率f / = ^X100%其中，、為某一設(shè)定的特定時間，t2為人眼閉合的時間，當PERCL0S值f大于第四 閾值T4時，則認為駕駛員處于疲勞狀態(tài)，其中，65%彡T4彡80%。與現(xiàn)有的駕駛員疲勞檢測的技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的基于視頻的駕駛員疲勞檢 測裝置有以下優(yōu)點1)由于采用濾光元件，圖像捕獲元件獲取的數(shù)字圖像中屬于人臉部分 的像素點的亮度值較高，因此可以簡單地提取人臉區(qū)域，減少了人臉檢測算法的計算量；2) 傳統(tǒng)的判斷人眼開閉的方法是利用人眼區(qū)域的高度與寬度的比值來實現(xiàn)的，由于實際提取 的人眼區(qū)域不夠精確，因此嚴重影響了人眼開閉狀態(tài)的判斷，而本發(fā)明利用瞳孔來判斷人 眼的開閉有效地提高了人眼開閉狀態(tài)判斷的準確性。


圖1為按照本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為按照本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置中的圖像處理單元的示意 性框具體實施例方式為使貴審查員能進一步了解本發(fā)明的結(jié)構(gòu)、特征及其他目的，現(xiàn)結(jié)合所附較佳實 施例詳細說明如下，所說明的較佳實施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，并非限定本發(fā)明。按照本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置1包括至少一個紅外照明元件1， 用于向監(jiān)控場景提供紅外照明；鏡頭2，用于獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號；濾光元件 3，用于對接收的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號進行濾光處理，以突出監(jiān)控場景的紅外光學(xué) 圖像信號中的人臉與人眼瞳孔部分；圖像捕獲元件4，用于將經(jīng)過濾光處理的紅外光學(xué)圖 像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號；和圖像處理單元5，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取人眼和瞳 孔，并判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。其中，紅外照明元件1單獨地安裝在用于駕駛區(qū)域照 明的區(qū)域內(nèi)或者與面向駕駛區(qū)域的鏡頭2相連接地安裝在用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)；圖 像捕獲元件4位于鏡頭2的后面；濾光元件3位于鏡頭2前，或者位于圖像捕獲元件4的后 面、或者位于鏡頭2后面且在圖像捕獲元件4前。鏡頭2、濾光元件3和圖像捕獲元件4既 可以是獨立存在的，也可以可拆卸地緊密連接在一起。優(yōu)選地，紅外照明元件1可以與鏡頭2可拆卸地緊密連接在一起，例如紅外照明元 件1可以分布在鏡頭2的四周，也可以單獨地安裝在某一可以用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)， 鏡頭2面向該駕駛區(qū)域。如圖1所示，圖1為按照本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝 置的結(jié)構(gòu)示意圖。由圖1可以看出，紅外照明元件1與鏡頭2可拆卸地緊密連接在一起，鏡 頭2面向駕駛區(qū)域，濾光元件3可拆卸地緊密連接在鏡頭2的后面，圖像捕獲元件4可拆卸 地緊密連接在濾光元件3的后面。此外，在實際應(yīng)用時，鏡頭2、濾光元件3和圖像捕獲元件 4之間也可以采用如下連接方式
連接方式一濾光元件3可拆卸地緊密連接在鏡頭2前，用于對監(jiān)控場景先進行紅 外濾光處理，鏡頭2用于直接獲取經(jīng)過濾光元件3紅外濾光處理后的監(jiān)控場景的紅外光學(xué) 圖像信號，圖像捕獲元件4可拆卸地緊密連接在鏡頭2的后面，用于將經(jīng)過濾光處理的紅外 光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號。連接方式二 鏡頭2可拆卸地緊密連接在圖像捕獲元件4前，用于獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號，圖像捕獲元件4用于將獲取的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù) 字圖像信號，濾光元件3可拆卸地緊密連接在圖像捕獲元件4的后面，用于對獲取的監(jiān)控場 景的紅外數(shù)字圖像信號進行濾光處理。其中，紅外照明元件1提供某一波長的紅外光，例如波長為850士20nm或者 940士20nm的紅外光，并將該紅外光用于監(jiān)控場景的照明。該紅外照明元件1可以包括至少 一個紅外照明裝置，該紅外照明裝置可以是紅外照明燈。該紅外照明元件1提供的紅外光 的波長在濾光元件3提供的濾光波段中。鏡頭2獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號后，將 其提供給濾光元件3。濾光元件3對接收的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號進行濾光處理，以突出監(jiān)控場 景的紅外光學(xué)圖像信號中的人臉與人眼瞳孔部分，并將濾光處理后的紅外光學(xué)圖像信號提 供給圖像捕獲元件4。按照本發(fā)明，所述濾光元件3可以包括至少一個帶通濾光元件和/ 或至少一個偏振濾光元件。也就是說，濾光元件3可以由單獨一個帶通濾光元件或單獨一 個偏振濾光元件構(gòu)成，也可以由多個帶通濾光元件和/或多個偏振濾光元件組合構(gòu)成。實 施時，濾光元件3的濾光波段的紅外波長與紅外照明元件1提供的紅外光的紅外波長相對 應(yīng)。例如，濾光元件3可以由一個帶通濾光元件構(gòu)成，該帶通濾光元件可以是中心波長處 于850-950nm范圍內(nèi)的窄帶濾光片，而紅外照明元件1提供的紅外光的波長在以上述中心 波長為中心的紅外波段內(nèi)。優(yōu)選地，濾光元件3的濾光波段的紅外波長為850士20nm或者 940士20nm。圖像捕獲元件4將經(jīng)過濾光處理的紅外光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號，并且 將該數(shù)字圖像信號提供給圖像處理單元5。按照本發(fā)明，圖像捕獲元件4可以是CCD傳感器、 CMOS傳感器或者其它能夠?qū)⒐鈱W(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號的裝置，或者可以是CCD相 機、CMOS相機、紅外成像相機和紅外熱釋電相機中的一種或多種。例如，所述圖像捕獲元件 4為CXD相機。在這種情況下，在設(shè)置CXD相機時，為了使獲取的圖像更為穩(wěn)定，可以將該 CCD相機的一些自動功能關(guān)閉，如自動白平衡、自動增益、自動電子快門等，并手動調(diào)節(jié)電子 快門，使該CCD相機的曝光時間處于0. 1-2. 5ms的范圍內(nèi)。圖像處理單元5根據(jù)接收的數(shù)字圖像，提取人眼和瞳孔，并判斷駕駛員是否處于 疲勞狀態(tài)。圖2為按照本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置中的圖像處理單元的示意 性框圖，如圖2所示，該圖像處理單元5包括候選人臉獲取模塊51，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取出候選人臉區(qū)域；人眼獲取模塊52，用于利用人眼檢測方法，從接收的候選人臉區(qū)域中檢測出人眼 區(qū)域；人眼開閉確定模塊53，用于根據(jù)人眼區(qū)域內(nèi)是否存在瞳孔來確定人眼的開閉；駕駛員疲勞判斷模塊54，用于根據(jù)人眼的開閉，利用PERCL0S值來判斷駕駛員是 否處于疲勞狀態(tài)。
按照本發(fā)明，候選人臉獲取模塊51通過以下步驟獲取候選人臉區(qū)域步驟511 利用閾值分割方法獲取候選的人臉像素點。由于圖像捕獲元件4提供的數(shù)字圖像中人臉部分的像素點的亮度值比較高，因此通過對獲取的數(shù)字圖像進行閾值分 割可以提取出亮度值較高的像素點作為候選的人臉像素點，并獲得相應(yīng)的人臉閾值分割圖 像。其中，閾值分割的方法為假設(shè)數(shù)字圖像中像素點(x，y)的亮度值為I(x，y)，數(shù)字圖像 的人臉閾值分割圖像中像素點(x，y)的亮度值為I1(^y)(其中I1的初始值為I1 = I)，若 I(x，y)彡第一閾值Tl，則標記該像素點屬于候選的人臉像素點(即保留人臉閾值分割圖像 中該像素點的亮度值I1Ud)不變)，否則標記該像素點為非候選的人臉像素點(即將人臉 閾值分割圖像中該像素點的亮度值I1 (x，y)賦予0)。其中，100 ^Tl ^ 200且Tl為整數(shù)。 實施時，為了避免將可能的人臉像素點濾除，可以將Tl取小一點，例如Tl = 120。步驟512 以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點為模板，在該模板上利用 人臉檢測方法獲取候選的人臉區(qū)域。其中，所述人臉檢測方法可以采用連通區(qū)域標記方法， 也可以使用申請?zhí)枮?00910077430. 2的專利申請(由本申請的申請人所提交)中所提供 的人臉檢測方法，還可以采用目前較為流行的基于AdaBoost的人臉檢測方法。在使用現(xiàn) 有的人臉檢測方法獲取候選的人臉區(qū)域時，直接在人臉閾值分割圖像中提取候選的人臉區(qū) 域，由于人臉閾值分割圖像中已經(jīng)分割出候選的人臉像素點，因此大大減小了復(fù)雜的場景 對人臉檢測準確性的影響，也相對地減少了人臉檢測的計算量。實施中，為了減少人臉檢測的計算量，可以采用簡單的連通區(qū)域標記方法獲取候 選的人臉區(qū)域。首先以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點(即人臉閾值分割圖像 中的亮度值非0的像素點)為目標點，對人臉閾值分割圖像中所有的目標點進行連通區(qū)域 標記。然后，統(tǒng)計標記的連通區(qū)域內(nèi)候選的人臉像素點的個數(shù)，若該個數(shù)>第二閾值T2， 則標記該連通區(qū)域為候選的人臉區(qū)域，否則將該連通區(qū)域內(nèi)所有點標記為非候選的人臉像 素點(即將人臉閾值分割圖像中該連通區(qū)域內(nèi)所有點的亮度值I1U, y)賦予0)。其中， 300 ^ T2 ^ 600 且 T2 為整數(shù)。連通區(qū)域標記方法可以通過四連通域方法或八連通域方法實現(xiàn)。四連/八連通域 的連通標記的方法是首先，對人臉閾值分割圖像實施逐行掃描，找到一個未標記區(qū)域的第 一目標點，該第一目標點為未被標記的人臉像素點，標記該點；檢查該標記點的四連/八連 域點并標記滿足連通性要求的、且尚未被標記的目標點，同時將新增的標記點記錄下來作 為“區(qū)域增長”的種子點。在后續(xù)的標記過程中，不斷地從記錄種子點的數(shù)組中取出一個種 子點，實施上述的操作，如此循環(huán)，直到記錄種子點的數(shù)組為空時，一個連通區(qū)域標記結(jié)束。 接著再標記下一個未標記的區(qū)域，直到人臉閾值分割圖像內(nèi)所有連通區(qū)域都被標記。人眼獲取模塊52以候選人臉獲取模塊51輸出的候選的人臉區(qū)域為模板，在該 模板上利用人眼檢測方法獲取人眼區(qū)域。其中，人眼檢測方法可以利用現(xiàn)有的人眼檢測 算法實現(xiàn)，例如采用申請?zhí)枮?00910077436. X的專利申請(由本申請的申請人所提交) 中所提供的人眼檢測算法，也可以采用文獻“鐘威，劉智明，周激流.人臉檢測中眼睛精 確定位的研究，計算機工程與應(yīng)用，2004，36 :73-76”中所提供的方法。其中，申請?zhí)枮?200910077436. X的專利申請中所提供的人眼檢測算法為第一步確定人眼搜索區(qū)域，在 下一幀中預(yù)測的人眼位置，根據(jù)預(yù)測的人眼位置點左右各擴大兩眼距離的闕值4，往上擴大 兩眼距離的闕值5，往下擴大兩眼距離的闕值6，以形成一個矩形區(qū)域，選取該矩形區(qū)域作為人眼搜索區(qū)域；第二步，確定真實人眼區(qū)域，用FRST算法對所述人眼搜索區(qū)域進行FRST算法計算，以得到相應(yīng)的映射圖像，并獲取該映射圖像的最大像素值，然后將最大像素值的 闕值7作為分割闕值，對所述人眼搜索區(qū)域進行分割，以得到二值圖像區(qū)域，再判斷該二值 圖像區(qū)域內(nèi)是否存在一對垂直區(qū)域，若存在，則認為垂直區(qū)域的下面區(qū)域為真實人眼區(qū)域， 垂直區(qū)域的上面區(qū)域為眉毛，若不存在，則認為該垂直區(qū)域為真實人眼區(qū)域。其中，上述方 法中的闕值4-闕值7的具體數(shù)值可以參考申請?zhí)枮?00910077436. X的專利申請。利用FRST算法，計算候選人臉區(qū)域內(nèi)具有對稱性特征的眼睛孔洞位置的各個連 通區(qū)域，再輔以橢圓擬合以得到上述對稱性特征的五個FRST特征參數(shù)，并根據(jù)所述五個 FRST特征參數(shù)判定是否符合眼睛和鼻孔的幾何分布關(guān)系，若符合，則記錄人眼檢測的結(jié)果； 若不符合，則認為該區(qū)域是虛假區(qū)域并濾除，其中，所述五個FRST特征參數(shù)包括孔洞的左 端位置、孔洞的右端位置、孔洞的上端位置、孔洞的下端位置和孔洞的中心位置。按照本發(fā)明，人眼開閉確定模塊53通過以下步驟判斷人眼開閉步驟531 從人眼區(qū)域內(nèi)提取出瞳孔點。首先將人臉閾值分割圖像(步驟511獲 得的)中對應(yīng)于人眼區(qū)域(人眼獲取模塊52獲得的)內(nèi)的像素點的亮度值保留，將其他的 像素點的亮度值I1U, y)賦予0 ；然后對該人臉閾值分割圖像進行閾值分割，若I1U, y) ^ 第三閾值T3，則認為該像素點屬于瞳孔點，并將人眼區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的像素點標記為瞳孔點。 其中，第三閾值T3可以通過計算人眼區(qū)域內(nèi)像素點的最大類間方差的方法獲得。最大類 間方差的方法可以參考文獻“0TSC N. Athreshold selection method from gray-level histogram[J], IEEE Trans,1979，SMC-9 :62_69”。步驟532 如果人眼區(qū)域內(nèi)存在瞳孔點，則認為人眼處于睜開狀態(tài)，否則認為人眼 處于閉合狀態(tài)。駕駛員疲勞判斷模塊54根據(jù)人眼開閉確定模塊53輸出的人眼開閉的狀態(tài)，利 用PERCL0S值來判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。利用PERCL0S值判斷駕駛員疲勞狀態(tài) 的方法可以參考文獻“D F Dinges, R Grace. PERCLOS :A Valid Psycho physiological Measure of Alertnessas Assessed by Psychomotor Vigilance [R].Report No FHWA2MCRT2982006. Federal Highway Administration. Office of MotorCarriers,1998", 或者參考文獻"Laurence Τ, Nick Μ. Review of fatiguedetection and prediction technologies, http://www. nrtc. gov. au. 2000-09”。作為一種優(yōu)選的實施方式，申請人參 考上述兩篇參考文獻中記載的方法的原理思想，采用下述公式統(tǒng)計單位時間內(nèi)人眼閉合時 間所占的比率f:<formula>formula see original document page 9</formula>其中，、為某一設(shè)定的特定時間，t2為人眼閉合的時間，f為PERCLOS值。當 PERCLOS值f大于第四閾值T4時，則認為駕駛員處于疲勞狀態(tài)。其中，65%彡T4彡80%， t2通過人眼開閉確定模塊53統(tǒng)計在時間、內(nèi)屬于人眼閉合狀態(tài)的累積時間得到。在本發(fā)明的一個實施例中以夜晚為場景，紅外照明元件1提供的紅外光的波長 850nm，濾光元件3的濾光波段850nm，第一閾值Tl = 120，第二閾值T2 = 400，第四閾值T4 =75%,、= 5s，并計算得到第三閾值T3、、及乜并通過判斷f是否大于第四閾值T4來 判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。
與現(xiàn)有的駕駛員疲勞檢測的技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的基于視頻的駕駛員疲勞檢 測裝置有以下優(yōu)點1)由于采用濾光元件，圖像捕獲元件獲取的數(shù)字圖像中屬于人臉部分 的像素點的亮度值較高，因此可以簡單地提取人臉區(qū)域，減少了人臉檢測算法的計算量；2) 傳統(tǒng)的判斷人眼開閉的方法是利用人眼區(qū)域的高度與寬度的比值來實現(xiàn)的，由于實際提取 的人眼區(qū)域不夠精確，因此嚴重影響了人眼開閉狀態(tài)的判斷，而本發(fā)明利用瞳孔來判斷人 眼的開閉有效地提高了人眼開閉狀態(tài)判斷的準確性。需要聲明的是，上述發(fā)明內(nèi)容及具體實施方式
意在證明本發(fā)明所提供技術(shù)方案的實際應(yīng)用，不應(yīng)解釋為對本發(fā)明保護范圍的限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員在本發(fā)明的精神和原理 內(nèi)，當可作各種修改、等同替換、或改進。本發(fā)明的保護范圍以所附權(quán)利要求書為準。
權(quán)利要求
一種基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述駕駛員疲勞檢測裝置包括至少一個紅外照明元件，用于向監(jiān)控場景提供紅外照明；鏡頭，用于獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號；濾光元件，用于對接收的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號進行濾光處理，以突出監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號中的人臉與人眼瞳孔部分；圖像捕獲元件，其位于所述鏡頭的后面，用于將經(jīng)過濾光處理的紅外光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號；和圖像處理單元，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取人眼和瞳孔，并判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)；其中，所述紅外照明元件單獨地安裝在用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)或者與面向駕駛區(qū)域的所述鏡頭相連接地安裝在用于駕駛區(qū)域照明的區(qū)域內(nèi)；所述濾光元件位于所述鏡頭前，或者位于圖像捕獲元件的后面、或者位于所述鏡頭后面且在所述圖像捕獲元件前。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述紅外照明元件和所 述鏡頭可拆卸地緊密連接在一起，所述鏡頭、所述濾光元件和所述圖像捕獲元件相互之間 可拆卸地緊密連接在一起。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述紅外照明元件包括 至少一個紅外照明裝置。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述濾光元件包括至少 一個帶通濾光元件和/或至少一個偏振濾光元件。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述圖像捕獲元件是CCD 傳感器、CMOS傳感器、CCD相機、CMOS相機、紅外成像相機或紅外熱釋電相機中的一種或多 種。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述圖像處理單元包括 候選人臉獲取模塊，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取出候選人臉區(qū)域；人眼獲取模塊，用于利用人眼檢測方法，從接收的候選人臉區(qū)域中檢測出人眼區(qū)域； 人眼開閉確定模塊，用于根據(jù)人眼區(qū)域內(nèi)是否存在瞳孔來確定人眼的開閉；和 駕駛員疲勞判斷模塊，用于根據(jù)人眼的開閉，利用PERCL0S值來判斷駕駛員是否處于 疲勞狀態(tài)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述候選人臉獲取模塊 通過以下步驟獲取候選人臉區(qū)域步驟511 通過對獲取的數(shù)字圖像進行閾值分割提取出亮度值較高的像素點作為候選 的人臉像素點，并獲得相應(yīng)的人臉閾值分割圖像；步驟512:以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點為模板，在該模板上利用人臉 檢測方法獲取候選人臉區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，步驟511中所述閾值分割 通過以下方法實現(xiàn)假設(shè)數(shù)字圖像中像素點(x，y)的亮度值為I (x，y)，數(shù)字圖像的人臉閾值分割圖像中像 素點(χ，y)的亮度值為I1U, y)，其中I1的初始值為I，若I(x，y)彡第一閾值Tl，則標記該像素點屬于候選的人臉像素點，保留人臉閾值分割圖像中該像素點的亮度值I1U, y)不 變；否則標記該像素點為非候選的人臉像素點，將人臉閾值分割圖像中該像素點的亮度值 I1U, y)賦予0，其中，100 ^ Tl ^ 200且Tl為整數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，步驟512中所述人臉檢測 方法為連通區(qū)域標記方法，所述連通區(qū)域標記方法包括首先以人臉閾值分割圖像中的候選的人臉像素點為目標，對人臉閾值分割圖像中所有 的目標點進行連通區(qū)域標記；然后統(tǒng)計標記的連通區(qū)域內(nèi)候選的人臉像素點的個數(shù)，若該個數(shù)大于第二閾值T2，則 標記該連通區(qū)域為候選的人臉區(qū)域，否則將該連通區(qū)域內(nèi)所有點標記為非候選的人臉像素 點，將該連通區(qū)域內(nèi)所有點的亮度值I1(^y)賦予0 ；其中，300 ^ T2 ^ 600且T2為整數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述人眼開閉確定模塊 通過以下步驟判斷人眼開閉步驟531 從人眼區(qū)域內(nèi)提取出瞳孔點，首先將人臉閾值分割圖像中對應(yīng)于人眼區(qū)域 內(nèi)的像素點的亮度值保留，將其他的像素點的亮度值賦予0 ；然后對該人臉閾值分割圖像 進行閾值分割，若I1U, y)彡第三閾值T3，則認為該像素點屬于瞳孔點，并將人眼區(qū)域內(nèi)對 應(yīng)的像素點標記為瞳孔點；步驟532 如果人眼區(qū)域內(nèi)存在瞳孔點，則認為人眼處于睜開狀態(tài)，否則認為人眼處于 閉合狀態(tài)。
11.根據(jù)權(quán)利要求6所述的駕駛員疲勞檢測裝置，其特征在于，所述駕駛員疲勞判斷模 塊通過以下方法判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)統(tǒng)計單位時間內(nèi)人眼閉合時間所占的比率<formula>formula see original document page 3</formula>其中，ti為某一設(shè)定的特定時間，t2為人眼閉合的時間，當PERCL0S值f大于第四閾值 T4時，則認為駕駛員處于疲勞狀態(tài)，其中，65%彡T4彡80%。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置，該裝置包括紅外照明元件，用于向監(jiān)控場景提供紅外照明；鏡頭，用于獲取監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號；濾光元件，用于對接收的監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號進行濾光處理，以突出監(jiān)控場景的紅外光學(xué)圖像信號中的人臉與人眼瞳孔部分；圖像捕獲元件，用于將經(jīng)過濾光處理的紅外光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信號；圖像處理單元，用于從獲取的數(shù)字圖像中提取人眼和瞳孔，并判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。本發(fā)明的基于視頻的駕駛員疲勞檢測裝置利用瞳孔來判斷人眼的開閉有效地提高了人眼開閉狀態(tài)判斷的準確性，并進而準確快速地檢測駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。
文檔編號A61B5/18GK101803928SQ20101011943
公開日2010年8月18日 申請日期2010年3月5日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月5日
發(fā)明者王 華, 王占寧 申請人:北京智安邦科技有限公司