本發(fā)明涉及自動駕駛
技術領域：
，具體涉及一種基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)。
背景技術：
：隨著汽車保有量的增加，交通擁堵日趨嚴重，一旦駕駛員存在經(jīng)驗不足，不遵守交通信號等情況，極易造成交通事故，對本已擁堵的交通無疑是雪上加霜。技術實現(xiàn)要素：針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術方案來實現(xiàn)：提供了一種基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)，包括安裝在車輛上的人眼檢測裝置、數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳送子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)和控制子系統(tǒng)，所述人眼檢測裝置通過人眼對司機進行檢測，當檢測到司機時，啟動數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)用于獲取路況信息和車輛位置信息，所述數(shù)據(jù)傳送子系統(tǒng)用于將獲取的路況信息和車輛位置信息傳送至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)用于對路況信息和車輛位置信息進行處理，生成自動駕駛數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制子系統(tǒng)，所述控制子系統(tǒng)用于根據(jù)自動駕駛數(shù)據(jù)進行自動駕駛。本發(fā)明的有益效果為：實現(xiàn)了司機存在時的自動駕駛，通過人眼對司機進行檢測，提高了自動駕駛系統(tǒng)的啟動速度。附圖說明利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發(fā)明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結構示意圖；附圖標記：人眼檢測裝置1、數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)2、數(shù)據(jù)傳送子系統(tǒng)3、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)4、控制子系統(tǒng)5。具體實施方式結合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)，包括安裝在車輛上的人眼檢測裝置1、數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)2、數(shù)據(jù)傳送子系統(tǒng)3、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)4和控制子系統(tǒng)5，所述人眼檢測裝置1通過人眼對司機進行檢測，當檢測到司機時，啟動數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)2采集數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)2用于獲取路況信息和車輛位置信息，所述數(shù)據(jù)傳送子系統(tǒng)3用于將獲取的路況信息和車輛位置信息傳送至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)4，所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)4用于對路況信息和車輛位置信息進行處理，生成自動駕駛數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制子系統(tǒng)5，所述控制子系統(tǒng)5用于根據(jù)自動駕駛數(shù)據(jù)進行自動駕駛。本實施例實現(xiàn)了司機存在時的自動駕駛，通過人眼對司機進行檢測，提高了自動駕駛系統(tǒng)的啟動速度。優(yōu)選的，所述人眼檢測裝置1包括圖像采集模塊、檢索區(qū)域確定模塊、人眼位置確定模塊和檢測評估模塊，所述圖像采集模塊用于對人臉圖像進行采集，所述檢索區(qū)域確定模塊用于根據(jù)人臉圖像確定人眼檢索區(qū)域，所述人眼位置確定模塊用于根據(jù)人眼檢索區(qū)域確定人眼位置，完成人眼檢測，所述檢測評估模塊用于對人眼檢測結果進行評估。本優(yōu)選實施例實現(xiàn)了人眼的準確檢測。優(yōu)選的，所述根據(jù)人臉圖像確定人眼檢索區(qū)域，采用以下方式進行：步驟1、對采集到的人臉圖像大小進行處理，處理后的人臉圖像寬度為w，高度為h；步驟2、將人臉圖像左上角作為起點，采用下式確定人眼搜索區(qū)域：寬度檢索區(qū)域w為：高度檢索區(qū)域hq為：其中：w'＝w×μwh'＝h×μh式中，w′表示人眼檢索區(qū)域的寬度，h′表示人眼搜索區(qū)域的高度，μw和μh分別表示寬度調節(jié)系數(shù)和高度調節(jié)系數(shù)；步驟3、將人眼檢索區(qū)域平均分成左右兩部分，用于左眼和右眼的檢索。本優(yōu)選實施例對人臉圖像大小進行處理，有助于后續(xù)對人眼進行檢測，通過確定人眼檢測區(qū)域，有助于降低后續(xù)人眼檢測過程中的計算量，提高了人眼檢測效率，提高了人眼檢測的實時性。所述人眼位置確定模塊包括濾波器建立子模塊、檢索區(qū)域處理子模塊、檢索子模塊和位置確定子模塊，所述濾波器建立子模塊用于構建用于人眼區(qū)域檢索的濾波器，所述檢索區(qū)域處理子模塊用于對檢索區(qū)域的圖像進行處理，所述檢索子模塊采用所述用于人眼區(qū)域檢索的濾波器在左右檢索區(qū)域內尋找人眼區(qū)域，得到候選的人眼區(qū)域，所述位置確定子模塊采用支持向量機確定左右眼位置。所述構建用于人眼區(qū)域檢索的濾波器，采用以下方式進行：步驟1、從人眼數(shù)據(jù)庫中選取50幅人眼圖像，將每幅人眼圖像劃分為大小相同的4×4像素子塊，采用下式對子塊的圖像進行處理：式中，表示處理后的子塊圖像，表示第i行第j列的小塊代表的區(qū)域，表示區(qū)域內圖像像素(x,y)的灰度值，表示區(qū)域內像素的平均灰度值，表示區(qū)域內的像素點個數(shù)；對圖像的每個子塊進行處理，得到整幅處理后的人眼圖像；步驟2、采用步驟1的方法對50幅人眼圖像進行處理，采用下式構建每個子塊(i,j)上的濾波器：式中，l(i,j)表示(i,j)子塊濾波器，[f(i,j)]n表示第n個人眼圖像上(i,j)子塊的處理后的圖像；步驟3、采用步驟2的方法對50幅圖像的每個子塊進行處理，得到用于人眼區(qū)域檢索的濾波器。所述對檢索區(qū)域的圖像進行處理，采用以下方式進行：用和分別表示檢索區(qū)域的左邊部分和右邊部分，采用下式對檢索區(qū)域進行處理：式中，和表示處理后的左右檢索區(qū)域，和分別表示和區(qū)域內圖像像素(x,y)的灰度值，和分別表示和區(qū)域內像素的平均灰度值，和分別表示和區(qū)域內的像素點個數(shù)。所述在左右檢索區(qū)域內尋找人眼區(qū)域，采用以下方式進行：將用于人眼區(qū)域檢索的濾波器作為檢索窗口，在左右檢索區(qū)域內以4個像素為間隔按照先列后行的順序進行檢索，選取相關系數(shù)大的區(qū)域作為候選的人眼區(qū)域；所述確定左右眼位置，采用以下方式進行：步驟1、采用人眼數(shù)據(jù)庫中人眼圖像和非人眼圖像對支持向量機分類器進行訓練，用于區(qū)分人眼圖像和非人眼圖像；步驟2、采用訓練好的支持向量機分類器對候選的人眼區(qū)域進行分類，得到人眼圖像，從而確定出左右眼位置。本優(yōu)選實施例采用特有的方式構建檢索濾波器和對檢索區(qū)域進行處理，提高了人眼檢測準確性和效率，通過對人眼區(qū)域進行檢索，去除了大部分非人眼區(qū)域，確定了候選的人眼區(qū)域，為后續(xù)人眼檢測奠定了基礎，采用支持向量機對人眼圖像進行檢測，得到的人眼圖像檢測準確率高。優(yōu)選的，所述對人眼檢測結果進行評估采用評估因子進行，所述評估因子采用下式計算：式中，p表示評估因子，a1表示戴眼鏡時的人眼檢測正確，a2表示不戴眼鏡時的人眼檢測準確率；評估因子越大，表明人眼檢測結果準確性越高。本優(yōu)選實施例對人眼檢測結果進行評估，能夠保證基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)的檢測準確性以及及時對基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)進行改進。從出發(fā)地開始，采用本發(fā)明基于人眼檢測的自動駕駛系統(tǒng)對進行駕駛，選取5個目的地，分別為目的地1、目的地2、目的地3、目的地4、目的地5，對駕駛時間和駕駛成本進行統(tǒng)計，同現(xiàn)有自動駕駛系統(tǒng)相比，產生的有益效果如下表所示：駕駛時間減少駕駛成本降低目的地129％21％目的地227％23％目的地326％25％目的地425％27％目的地524％29％最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術方案的實質和范圍。當前第1頁12