[发明专利]基于面部视频特征的疲劳驾驶检测方法在审
| 申请号： | 201611150264.0 | 申请日： | 2016-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN108229245A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 贵港市瑞成科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G08B21/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 537000 广西壮族自治区*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于面部视频特征的疲劳驾驶检测方法，包括以下步骤：S1：采集人脸视频图像，对图像进行预处理；S2：采用基于Haar特征的级联Adaboost人脸检测算法对人脸图像进行检测；S3：利用Gabor滤波器增强面部局部特征的边缘信息，准确定位眼睛和嘴部；S4：采用一种旋转不变的LBP金字塔特征对眼睛进行特征描述，训练线性SVM分类器判别眼睛的开闭状态；S5：根据嘴部二值图像的张开面积及宽高比判断嘴部的开闭状态；S6：采用多模态特征的距离测度学习算法判别驾驶员整体面部的疲劳表情；S7：根据眼睛和嘴部的状态以及疲劳表情，计算出四个能够描述驾驶员状态的疲劳参数，利用模糊系统融合推理得出驾驶员的疲劳状态，并根据推理结果予以不同的预警措施。 | ||
| 搜索关键词： | 嘴部 疲劳驾驶检测 开闭状态 视频特征 疲劳 预处理 表情 人脸检测算法 人脸视频图像 多模态特征 驾驶员状态 边缘信息 二值图像 局部特征 距离测度 模糊系统 疲劳参数 疲劳状态 人脸图像 特征描述 推理结果 学习算法 预警措施 整体面部 准确定位 线性SVM 分类器 宽高比 级联 推理 金字塔 张开 采集 图像 融合 检测 | ||
【主权项】：
1.基于面部视频特征的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集人脸视频图像，对图像进行预处理；S2：采用基于Haar特征的级联Adaboost人脸检测算法对人脸图像进行检测；S3：利用Gabor滤波器增强面部局部特征的边缘信息，准确定位眼睛和嘴部；S4：采用一种旋转不变的LBP金字塔特征对眼睛进行特征描述，训练线性SVM分类器判别眼睛的开闭状态；S5：根据嘴部二值图像的张开面积及宽高比判断嘴部的开闭状态；S6：采用多模态特征的距离测度学习算法判别驾驶员整体面部的疲劳表情；S7：根据眼睛和嘴部的状态以及疲劳表情，计算出四个能够描述驾驶员状态的疲劳参数，利用模糊系统融合推理得出驾驶员的疲劳状态，并根据推理结果予以不同的预警措施。
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