本發(fā)明實施例涉及一種智能終端技術，尤其涉及一種提醒方法及裝置。

背景技術：

駕駛疲勞是指駕駛人在長時間連續(xù)行車后，產(chǎn)生生理機能和心理機能的失調，而在客觀上出現(xiàn)駕駛技能下降的現(xiàn)象。駕駛人睡眠質量差或不足，長時間駕駛車輛，容易出現(xiàn)疲勞。

疲勞駕駛極易引起交通事故，駕駛人睡眠質量差或不足，長時間駕駛車輛，容易出現(xiàn)疲勞。駕駛疲勞會影響到駕駛人的注意、感覺、知覺、思維、判斷、意志、決定和運動等諸方面。疲勞后繼續(xù)駕駛車輛，會感到困倦瞌睡，四肢無力，注意力不集中，判斷能力下降，甚至出現(xiàn)精神恍惚或瞬間記憶消失，出現(xiàn)動作遲誤或過早，操作停頓或修正時間不當?shù)炔话踩蛩兀瑯O易發(fā)生道路交通事故。因此，疲勞后嚴禁駕駛車輛。

現(xiàn)有技術主要是通過安裝傳感器去檢測方向盤的轉動角度或是壓力、握力等，從而判斷當前操作者是否處于疲勞狀態(tài)，其后對當前操作者進行警告提醒。

現(xiàn)有的通過安裝傳感器去檢測方向盤的轉動角度或是壓力、握力等取判斷當前操作者的狀態(tài)準確度較低。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種提醒方法及裝置，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種提醒方法，包括：

按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；

將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；

于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

進一步的，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對，包括：

截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)；

將所述特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對。

進一步的，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對，包括：

截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

獲取所述特征區(qū)域的坐標；

將所述特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對。

進一步的，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，包括：

于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并開啟無人駕駛模式。

進一步的，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒包括：

于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)；

若根據(jù)所述當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種提醒裝置，包括：

采集模塊，用于按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；

比對模塊，用于將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；

第一提醒模塊，用于于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

進一步的，所述比對模塊包括：

第一截取單元，用于截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

第一獲取單元，用于根據(jù)所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)比對單元，用于將所述特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對。

進一步的，所述比對模塊包括：

第二截取單元，用于截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

第二獲取單元，用于獲取所述特征區(qū)域的坐標；

變化比對單元，用于將所述特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對。

進一步的，所述第一提醒模塊具體用于：

于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并開啟無人駕駛模式。

進一步的，所述第一提醒模塊包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)；

第二提醒單元，用于若根據(jù)所述當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

本發(fā)明實施例通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一中的一種提醒方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二中的一種提醒方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例三中的一種提醒方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明實施例四中的一種提醒方法的流程圖；

圖5是本發(fā)明實施例五中的一種提醒裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

實施例一

圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種提醒方法的流程圖，本實施例可適用于進行提醒的情況，該方法可以由本發(fā)明實施例中的提醒裝置來執(zhí)行，該裝置可采用軟件和/或硬件的方式實現(xiàn)，如圖1所示，該方法具體包括如下步驟：

s110，按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合。

其中，所述當前操作者為駕駛車輛的用戶，所述預設采集頻率可以是用戶人為設定，也可以是多次試驗得到的經(jīng)驗值，本實施例對此不進行限制。

其中，所述當前操作者的臉部照片集合中的當前操作者的臉部照片是按照時間先后順序排列的。按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片可以獲取到當前操作者的臉部照片的變化情況，進而更加準確的判斷當前操作者的狀態(tài)是否是處于疲勞狀態(tài)。

在一個具體的例子中，預設采集頻率為每隔5秒采集一次，則通過車內攝像頭每隔5秒采集一次當前操作者的臉部照片，將采集到的當前操作者的臉部照片構建照片集合，若從10:00開始采集，則照片集合中的照片依次是10:00采集的照片、10：06采集的照片、10:12采集的照片，以此類推。

s120，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對。

其中，預先設定數(shù)據(jù)庫，所述數(shù)據(jù)庫可以為包含標準臉部照片集合的數(shù)據(jù)庫。所述標準臉部照片為當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的臉部照片。標準臉部照片集合的采集頻率和預設頻率相同。

具體的，標準臉部照片集合不包括當前操作者處于不能正常開車狀態(tài)下的臉部照片。例如可以是，當前操作者打瞌睡時的臉部照片則不包含在標準臉部照片集合中。

其中，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對的方式可以為直接將當前操作者的所述臉部照片集合與標準臉部照片集合依次比對；也可以為將當前操作者的臉部照片進行處理，將當前操作者的臉部照片分解成若干個目標的形狀，對每個目標的形狀特征進行統(tǒng)計，用一系列的坐標點來定義每個目標區(qū)域的形狀特征，用若干個目標區(qū)域的形狀的坐標點集合來定義當前操作者的臉部照片集合中的臉部照片的特征數(shù)據(jù)，將其與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合中的標準臉部照片的特征數(shù)據(jù)進行比對，所述目標可以為眼睛和鼻子；還可以為在進行比對之前先對當前操作者的所述臉部照片集合中的臉部照片通過卷積實現(xiàn)高斯平滑處理，除去照片中的高頻部分，降低照片的視覺噪聲，使用顏色空間ycrcb膚色分割的方法對處理后的照片進行光線補償，使用直方圖算法對進行光線補償處理后的照片進行二值化變換，將多層次圖像處理成二值圖像再與數(shù)據(jù)庫中預先存儲的處理好的標準臉部照片集合進行比對，本實施例對此不進行限制。

s130，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

其中，所述提醒的方式可以為將比對結果不一致的信號發(fā)送至鳴笛裝置，通過鳴笛的形式提醒當前操作者，也可以為通過也可以與公安的報警系統(tǒng)聯(lián)動，設定報警次數(shù)，如果超過了這個次數(shù)則可以通知沿途的交警勒令其就近停車休息，還可以為將比對結果不一致的信號發(fā)送至能夠釋放刺激性且無毒的氣體的裝置，通過釋放刺激性且無毒的氣體提醒當前操作者。提醒的方式還有很多，本發(fā)明實施例對此不進行限制。

本實施例的技術方案，通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

實施例二

圖2為本發(fā)明實施例二中的一種提醒方法的流程圖，本實施例以前述實施例一為基礎進行優(yōu)化，提供了優(yōu)選的提醒方法，具體是，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對，包括：截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)；將所述特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對。

相應的，本實施例的方法具體包括如下步驟：

s210，按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合。

s220，截取當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。

其中，所述特征區(qū)域為人眼區(qū)域。所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)為當前操作者的瞳孔直徑和當前操作者的閉眼情況。

具體的，截取當前操作者的每個臉部照片中的人眼區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。

s230，根據(jù)特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)。

其中，所述特征狀態(tài)為當前操作者的瞳孔直徑和當前操作者的閉眼情況，當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)為當前操作者的瞳孔直徑變化情況和當前操作者的閉眼比率。

具體的，根據(jù)當前操作者的每個臉部照片中的人眼區(qū)域的照片獲取當前操作者的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率。

s240，將特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對。

其中，所述數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)為當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率。

具體的，通過檢測當前操作者的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率來判斷當前操作者的疲勞程度，將當前操作者的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率與當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率進行比對。

s250，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

具體的，若當前操作者的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率與當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率不一致，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，進行提醒。

在一個具體的例子中，正常情況下，人在興奮的時候瞳孔直徑是越來越大的，人在疲勞狀態(tài)的時候瞳孔直徑是越來越小的。當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的瞳孔直徑變化情況為瞳孔直徑越來越大，當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的閉眼比率為a。截取當前操作者的每個臉部照片中的人眼區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，進而獲得當前操作者的瞳孔直徑變化情況和閉眼比率，若當前操作者的瞳孔直徑越來越小且閉眼比率大于a，由此可見，當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合的比對結果不一致，進而確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

本實施例的技術方案，通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合，截取當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)，將特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

實施例三

圖3為本發(fā)明實施例三中的一種提醒方法的流程圖，本實施例以前述實施例為基礎進行優(yōu)化，提供了優(yōu)選的提醒方法，具體是，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對，包括：截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；獲取所述特征區(qū)域的坐標；將所述特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對。

相應的，本實施例的方法具體包括如下步驟：

s310，按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合。

s320，截取當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。

其中，所述特征區(qū)域可以為左眼區(qū)域，也可以為右眼區(qū)域，還可以為鼻子區(qū)域。所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)為當前操作者的左眼區(qū)域的位置坐標、當前操作者的右眼區(qū)域的位置坐標、當前操作者的鼻子區(qū)域的位置坐標或者當前操作者的人眼區(qū)域的位置坐標，本實施例對此不進行限制。

s330，獲取特征區(qū)域的坐標。

其中，所述特征區(qū)域的坐標為特征區(qū)域相對于當前操作者的臉部照片的位置坐標。

s340，將特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對。

其中，所述標準特征區(qū)域的坐標為當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的特征區(qū)域的坐標，例如可以是，當前操作者處于正常開車狀態(tài)下的人眼區(qū)域的位置坐標a，當前操作者的人眼區(qū)域的位置坐標b，將位置坐標a與位置坐標b進行比較。其中，所述人眼區(qū)域包括左眼區(qū)域和右眼區(qū)域。

s350，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

在一個具體的例子中，獲取當前操作者的每個臉部照片中的人眼區(qū)域的位置坐標，從而知曉人眼區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況，將當前操作者的人眼區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況與標準人眼區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

在另一個具體的例子中，獲取當前操作者的每個臉部照片中的鼻子區(qū)域的位置坐標，從而知曉鼻子區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況，將當前操作者的鼻子區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況與標準鼻子區(qū)域的位置坐標隨著時間的變化情況進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

優(yōu)選的，本發(fā)明實施例可以結合上述實施例中的確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)的方法共同判斷當前操作者的狀態(tài)，例如可以是先將特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，再將特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。這種綜合型的判斷方法能夠更準確的確定當前操作者的狀態(tài)，更準確的進行提醒，防止出現(xiàn)錯誤提醒的情況。

本實施例的技術方案，通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合，截取當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，獲取特征區(qū)域的坐標，將特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

實施例四

圖4為本發(fā)明實施例四中的一種提醒方法的流程圖，本實施例以前述實施例為基礎進行優(yōu)化，提供了優(yōu)選的提醒方法，具體是，還包括：獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)；若根據(jù)所述當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

相應的，本實施例的方法具體包括如下步驟：

s410，按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合。

s420，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對。

s430，于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)。

其中，所述智能穿戴設備可以為智能手環(huán)、智能手表、智能珠寶等能夠獲取佩戴智能穿戴設備的當前操作者的體征數(shù)據(jù)的智能設備。

其中，所述體征數(shù)據(jù)包括當前操作者的心率數(shù)據(jù)、動作信息等。

具體的，智能穿戴設備能夠采集到當前操作者的動作信息、心率數(shù)據(jù)等。于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)。

s440，若根據(jù)當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

具體的，若根據(jù)當前操作者的心率數(shù)據(jù)的變化情況和動作信息確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

通常，當前操作者疲勞時，會出現(xiàn)視線模糊、腰酸背疼、動作呆板、手腳發(fā)脹或有精力不集中、反應遲鈍、思考不周全、精神渙散、焦慮、急躁等現(xiàn)象。當前操作者處于輕微疲勞時，會出現(xiàn)換檔不及時、不準確。當前操作者處于中度疲勞時，操作動作呆滯，有時甚至會忘記操作。當前操作者處于重度疲勞時，往往會下意識操作或出現(xiàn)短時間睡眠現(xiàn)象，嚴重時會失去對車輛的控制能力。

在一個具體的例子中，于當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的心率數(shù)據(jù)，若根據(jù)當前操作者的心率數(shù)據(jù)的變化情況確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。在進行臉部照片集合比對之后又根據(jù)當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)判斷當前操作者的狀態(tài)更加準確，能夠防止誤判。

本實施例的技術方案，通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合，將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對，于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)，若根據(jù)所述當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒，能夠更加準確的判斷當前操作者的狀態(tài)，并且在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

實施例五

圖5為本發(fā)明實施例五的一種提醒裝置的結構示意圖。本實施例可適用于智能終端進行提醒的情況，該裝置可采用軟件和/或硬件的方式實現(xiàn)，該裝置可集成在任何需要進行提醒功能的設備中，如圖5所示，所述提醒裝置具體包括：采集模塊510、比對模塊520和第一提醒模塊530。

其中，采集模塊510，用于按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；

比對模塊520，用于將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；

第一提醒模塊530，用于于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒。

可選的，所述比對模塊520包括：

第一截取單元，用于截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

第一獲取單元，用于根據(jù)所述特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)獲取當前操作者的特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)比對單元，用于將所述特征狀態(tài)的變更數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的標準數(shù)據(jù)進行比對。

可選的，所述比對模塊520包括：

第二截取單元，用于截取所述當前操作者的每個臉部照片中的特征區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；

第二獲取單元，用于獲取所述特征區(qū)域的坐標；

變化比對單元，用于將所述特征區(qū)域的坐標的變化情況與數(shù)據(jù)庫中的標準特征區(qū)域的坐標的變化情況進行比對。

可選的，所述第一提醒模塊530具體用于：

于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并開啟無人駕駛模式。

可選的，所述第一提醒模塊包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于于比對結果不一致的狀態(tài)下，獲取智能穿戴設備采集的當前操作者的體征數(shù)據(jù)；

第二提醒單元，用于若根據(jù)所述當前操作者的體征數(shù)據(jù)確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)，則進行提醒。

本實施例的技術方案，通過按照預設頻率采集當前操作者的臉部照片，根據(jù)時間順序構建當前操作者的臉部照片集合；將當前操作者的所述臉部照片集合與數(shù)據(jù)庫中的標準臉部照片集合進行比對；于比對結果不一致的狀態(tài)下，則確定當前操作者處于疲勞狀態(tài)并進行提醒，能夠在當前操作者處于疲勞的狀態(tài)下對當前操作者進行提醒，避免出現(xiàn)由于疲勞駕駛而產(chǎn)生的交通事故的情況，能夠保障當前操作者的人身安全。

上述產(chǎn)品可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。