專利名稱：一種駕駛員疲勞檢測手機與檢測單元的制作方法
技術領域：
本發明涉及交通駕駛領域，具體涉及一種駕駛員疲勞檢測手機與檢測單元。
背景技術：
隨著人們生活水平的提高，機動車和駕駛員的數量都有了很大增長，機動車駕駛日漸普及，與此同時，隨之而來的是頻繁發生的交通事故，對我們的生命財產安全造成很大威脅。調查顯示，2011年全國涉及人員傷亡的道路交通事故210812起，共造成62387人死亡，雖較往年數據這兩個數字均有所下降，但仍然不容忽視。查閱和分析我國在過去幾年中交通事故的案例統計可以知道，在所有交通事故中，由于駕駛員在疲勞狀態下駕駛而引發的交通事故在所有的道路交通事故中所占據的比例高達15-20%，令人觸目驚心。所以對駕駛員駕駛機動車過程中疲勞狀態的監測顯得十分必要，對駕駛員駕駛過程中疲勞狀態的及時發現，并作出相應的提醒，減少甚至制止駕駛員疲勞駕駛，對于減少交通事故的發生數量，保護生命財產安全，有著非同一般的重要意義。近年來手機有明顯的智能化趨勢，智能手機的市場占有率不斷提高，在人們日常生活中發揮的作用也越來越大。因此研究一種駕駛員疲勞檢測手機與檢測單元，對駕駛員駕駛機動車過程中疲勞狀態進行監測是十分必要的。

發明內容
有鑒于此，本發明提供了一種駕駛員疲勞檢測手機與檢測單元，能夠對駕駛員駕駛機動車過程中疲勞狀態的監測，對駕駛員駕駛過程中疲勞狀態的及時發現，并作出相應 的提醒。該種駕駛員疲勞檢測手機，包括手機攝像頭、手機功能單元和檢測單元；其中檢測單元包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元和警告單元；手機攝像頭置于駕駛員前方，獲取駕駛員面部的實時圖像，并將實時圖像幀傳輸給切割單兀；切割單元根據手機攝像頭獲得的實時圖像幀，進行人臉檢測與定位，得到人臉所在區域發送給頭部判斷單元；再對人臉所在區域進行人眼、嘴部檢測得到人眼位置圖像和嘴部位置圖像分別發送給人眼判斷單元和嘴部判斷單元；人眼判斷單元I. I根據切割單元發送的人眼位置圖像，對人眼位置圖像進行切割，得到眼瞼周圍部分區域，再排除眉毛部分得到切割后的眼瞼部分圖像；I. 2將切割后得到的眼瞼部分圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的眼瞼灰度圖；I. 3將增強后的眼瞼灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定相應閾值，將圖像中顏色值大于設定閾值的點置為黑色，顏色值小于閾值的點置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分將對應于瞳孔部分；
I. 4以50幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果瞳孔部分比例達到整個畫面的25%，則可以認為圖像中人眼為正常睜開狀態，則取本幀為比對幀；若未達到25%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當剩余幀取黑色像素點數目少于比對值的85%時，則判定當前幀中人眼為非正常睜開狀態；I. 5統計非正常睜開幀，當連續出現5幀非正常睜開幀時，直接判定駕駛員處于疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；或者當一個統計周期的50幀圖像中，非正常睜開幀達到12%即6幀時，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；嘴部判斷單元 2. I根據切割單元發送的嘴部位置圖像后，將圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的嘴部灰度圖；2. 2將增強后的嘴部灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定嘴唇部分顏色值區間，將符合顏色值區間的值置為黑色，剩余部分置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分就對應于嘴部；2. 3以65幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例小于整個畫面的35%，則可以認為圖像中嘴部為正常閉合狀態，則取本幀為比對幀；若未大于35%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當黑色像素點數目達到比對值的200%，即超出一倍時，則認為嘴部為非正常張開狀態，認定駕駛員打了一次哈欠；2. 4若在65幀周期內產生了 3次或3次以上打哈欠的情況，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；頭部判斷單元3. I.根據切割單元發送的人臉所在區域的圖像，記錄人臉在圖像中所處的位置，作為比對數據；再次得到新的圖像幀人臉所在區域的圖像時，得出其中人臉的位置，與已有比對數據進行比較人臉位置向下移動距離達到人臉區域高度的10%，則判定出現頭部非正常位移；若不符合上一條件，則將新的圖像幀中人臉位置數據更新為比對數據，對下一幀圖像進行比對；3. 2.以50幀為周期進行統計，若周期內連續出現5幀非正常位移幀，則認為頭部出現下移后未能及時恢復，直接判定駕駛員出現疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；若周期內沒有連續出現5幀非正常位移幀，而非正常位移幀數量達到所有幀數量的10%，即5幀時，也認為駕駛員出現疲勞狀況并將駕駛員處于疲勞狀態的信
息發送給警告單元；警告單元接收人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元三個部分的并行分析得到駕駛員的疲勞狀態，其中任一部分判定出現疲勞狀態則認為駕駛員產生了疲勞狀態，并發送警告指令給手機功能單元；手機功能單元根據警告單元的警告指令利用手機自身功能對駕駛員進行警告。手機功能單元通過以下方式對駕駛員發出警示提醒
I)利用手機功能單元自身功能，發出聲音警示；2)利用手機功能單元的通信功能，向事先預設的一個或多個號碼發送預設的警示短信，提醒駕駛員的親人朋友駕駛員產生了疲勞狀態，向他們請求第三方幫助；還可以進一步利用手機功能單元的定位功能，獲取駕駛員所在位置，向駕駛員提供附近的休息場所位置?；蛘哌M一步利用手機上的設置的汽車接口與汽車自身系統相連，當警告單元判定駕駛員出現疲勞狀態時，發送警告指令給汽車接口，汽車接口將警告指令發送給汽車自身系統使汽車方向盤振動，提醒駕駛員注意。該手機接口可以是手機原有，或者新增，通過無線或者有線與汽車自身系統相連。所述檢測單元采用Android手機操作系統作為開發平臺。該種駕駛員疲勞檢測單元，包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判 斷單元和警告單元；切割單元根據外部獲得的實時圖像幀，進行人臉檢測與定位，得到人臉所在區域發送給頭部判斷單元；再對人臉所在區域進行人眼、嘴部檢測得到人眼位置圖像和嘴部位置圖像分別發送給人眼判斷單元和嘴部判斷單元；人眼判斷單元I. I根據切割單元發送的人眼位置圖像，對人眼位置圖像進行切割，得到眼瞼周圍部分區域，再排除眉毛部分得到切割后的眼瞼部分圖像；I. 2將切割后得到的眼瞼部分圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的眼瞼灰度圖；I. 3將增強后的眼瞼灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定相應閾值，將圖像中顏色值大于設定閾值的點置為黑色，顏色值小于閾值的點置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分將對應于瞳孔部分；I. 4以50幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果瞳孔部分比例達到整個畫面的25%，則可以認為圖像中人眼為正常睜開狀態，則取本幀為比對幀；若未達到25%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當剩余幀取黑色像素點數目少于比對值的85%時，則判定當前幀中人眼為非正常睜開狀態；I. 5統計非正常睜開幀，當連續出現5幀非正常睜開幀時，直接判定駕駛員處于疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；或者當一個統計周期的50幀圖像中，非正常睜開幀達到12%即6幀時，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；嘴部判斷單元2. I根據切割單元發送的嘴部位置圖像后，將圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的嘴部灰度圖；2. 2將增強后的嘴部灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定嘴唇部分顏色值區間，將符合顏色值區間的值置為黑色，剩余部分置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分就對應于嘴部；2. 3以65幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例小于整個畫面的35%，則可以認為圖像中嘴部為正常閉合狀態，則取本幀為比對幀；若未大于35%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當黑色像素點數目達到比對值的200%，即超出一倍時，則認為嘴部為非正常張開狀態，認定駕駛員打了一次哈欠；2. 4若在65幀周期內產生了 3次或3次以上打哈欠的情況，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；頭部判斷單元3. I.根據切割單元發送的人臉所在區域的圖像，記錄人臉在圖像中所處的位置，作為比對數據；再次得到新的圖像幀人臉所在區域的圖像時，得出其中人臉的位置，與已有比對數據進行比較人臉位置向下移動距離達到人臉區域高度的10%，則判定出現頭部非正常位移；若不符合上一條件，則將新的圖像幀中人臉位置數據更新為比對數據，對下一幀圖像進行比對； 3. 2.以50幀為周期進行統計，若周期內連續出現5幀非正常位移幀，則認為頭部出現下移后未能及時恢復，直接判定駕駛員出現疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；若周期內沒有連續出現5幀非正常位移幀，而非正常位移幀數量達到所有幀數量的10%，即5幀時，也認為駕駛員出現疲勞狀況并將駕駛員處于疲勞狀態的信
息發送給警告單元；警告單元對駕駛員發出警告提示。有益效果該方法利用手機的攝像頭獲取駕駛員面部的實時圖像，并進行圖像處理和分析，進而對駕駛員駕駛機動車過程中疲勞狀態的監測，并能夠發出對應警示信息，防止危險情況的發生。


圖I為駕駛員疲勞檢測手機的框圖；圖2為駕駛員疲勞檢測單元的框圖；圖3為本發明的工作流程圖。
具體實施例方式下面結合附圖并舉實施例，對本發明進行詳細描述。Android是一款由谷歌公司支持和發布的移動操作系統,主要應用于智能手機、平板電腦、智能電視等智能移動設備。Android操作系統的首個版本于2008年9月23日發布，經過幾年的不斷更新完善，在2011年10月發布了最新的4. 0版本操作系統，這一過程中Android操作系統的受歡迎程度不斷提升，在不久前成功超過了昔日只能手機操作系統中的巨無霸Symbian，成為全世界市場份額第一的智能手機操作系統。依據2012年初的數據，Android操作系統在全世界智能手機操作系統市場份額中占據52. 5%，其中在中國市場更是具有68. 4%的市場占有率，成為移動操作系統中名副其實的NO. I。Android操作系統從誕生起就一直保持著開放的姿態。它的核心使用一種經過簡化的Linux內核。Android操作系統中移動應用的開發編程語言為應用廣泛而易用的Java，以及易懂易用的腳本文件。而隨著Android操作系統本身的快速發展，現在通過使用NDK(Native Development Kit)以及可以使用Java之外的語言來開發Android應用程序，如C/C++等，這使得Android移動應用開發對廣大開發人員的更加友好，也吸引了更多的開發人員步入Android開發的行列。也就是說，Android手機具備最大的目標用戶群，Android手機相對廉價，Android手機設備多樣化,在不同人群中適用性較強。同時Android系統的開放性似的Android應用開發進入門濫較低，開發成本較低。因此本實施例提供了一種基于Android手 機的駕駛員疲勞檢測方法，利用類似于車載GPS導航儀所配支架的手機專用支架，將安裝了與所述檢測方法對應的檢測系統的Android手機屏幕朝行車方向、攝像頭朝駕駛員面部方向放置于駕駛員正前方，放置位置應保證手機不影響駕駛員視線及駕駛操作，在駕駛開始前打開Android手機中的駕駛員疲勞檢測系統應用程序，在駕駛過程中對駕駛員面部進行不間斷實時檢測。步驟一利用置于駕駛員前方的Android手機攝像頭，獲取一幀包含了駕駛員面部的實時圖像；步驟二 在步驟一獲得的實時圖像巾貞中，利用Adaboost算法結合LBP (LocalBinary Patterns,局部二值模式)特征,進行人臉檢測與定位,得到人臉所在區域；步驟三在得到人臉所在區域的基礎上，分別在人臉區域通過運用Adaboost算法結合Haar特征進行人眼、嘴部檢測得到人眼位置圖像和嘴部位置圖像；如果實時圖像較暗，則對圖像數據進行處理，進行光照補償，減小較差光線條件對檢測準確性的影響；步驟四對駕駛員疲勞狀態的判定由以下三個判斷規則并行判斷1.通過人眼睜閉狀態識別和統計來判定疲勞；2.通過嘴部張開閉合狀態識別和統計來判定疲勞；3.通過觀察相鄰實時圖像幀之間人頭部即面部的位移情況來判定疲勞；三個判斷規則互不影響，互不聯系，其中任一判斷規則判定出現疲勞狀態則系統認為駕駛員產生了疲勞狀態；下面分別對三個判斷規則進行具體說明I.人眼判斷單元I. I根據步驟三得到的人眼位置圖像，對人眼位置圖像進行切割，得到眼瞼周圍部分區域，再排除眉毛部分得到切割后的眼瞼部分圖像；因為眉毛與瞳孔均為黑色，會對眼睛睜閉判定造成影響；I. 2將切割后得到的眼瞼部分圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的眼瞼灰度圖；增強后的灰度圖使圖像顯示效果更好，易于產生更好的二值化效果；I. 3將增強后的眼瞼灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定相應閾值，將圖像中顏色值大于設定閾值的點置為黑色，顏色值小于閾值的點置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分將對應于瞳孔部分；通過計算黑色部分的比例，可以得出瞳孔被遮蓋的狀況，進而得出眼睛的睜開程度；I. 4以50幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例達到整個畫面的25%，則可以認為圖像中人眼為正常睜開狀態，則取本幀為比對幀；若未達到25%，則棄用本幀，對下一幀進行檢測；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當剩余幀取黑色像素點數目少于比對值的85%時，即相對于比對值所減少的部分占比對值的比例達到15%時，則判定當前幀中人眼為非正常睜開狀態。以上數值由實驗經驗得出。I. 5統計非正常睜開幀，當連續出現5幀非正常睜開幀時，判定駕駛員處于疲勞狀態；當一個統計周期的50幀圖像中，非正常睜開幀達到12%即6幀時，則判定駕駛員處于疲勞狀態。12%這一數值由美國國家公路交通安全局針對眼睛睜閉統計值與駕駛員疲勞狀態對應關系進行的大量實驗得出，其余數值由實驗經驗得出。2.嘴部判斷單元2. I根據步驟三得到的嘴部位置圖像后，將圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的嘴部灰度圖；增強后的灰度圖使圖像顯示效果更好，易于產生更好的二值化效果；2. 2將增強后的嘴部灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定嘴唇部分顏色值 區間，將符合顏色值區間的值置為黑色，剩余部分置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分就對應于嘴部，通過計算黑色部分的比例，可以得出嘴巴張開程度2. 3以65幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例小于整個畫面的35%，則可以認為圖像中嘴部為正常閉合狀態，則取本幀為比對幀；若未大于35%，則棄用本幀，對下一幀進行檢測。得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當黑色像素點數目達到比對值的200%，即超出一倍時，則認為嘴部為非正常張開狀態，認定駕駛員打了一次哈欠。以上數值由實驗經驗得出。2. 4若在65幀周期內產生了 3次或以上打哈欠的情況，則判定駕駛員處于疲勞狀態。以上數值由實驗經驗得出。3.頭部判斷單元3. I.根據步驟二得到的人臉所在區域的圖像，記錄人臉在圖像中所處的位置，作為比對數據。再次得到新的圖像幀人臉所在區域的圖像時，得出其中人臉的位置，與已有比對數據進行比較，若位置發生較大變化人臉位置向下移動距離達到人臉區域高度的10%，則判定出現頭部非正常位移；若不符合上一條件，則將新的圖像幀中人臉位置數據更新為比對數據，用于接下來的比對過程。以上數值由實驗經驗得出。因為駕駛員駕駛機動車過程中，頭部處于較為穩定的狀態，位移很小，當駕駛員產生疲勞狀態時，會發生不自覺點頭等情況，本部分即利用這一情況對駕駛員疲勞狀態進行檢測。3. 2.以50幀為周期進行統計，若周期內連續出現5幀非正常位移幀，則認為頭部出現下移后未能及時恢復，直接判定駕駛員出現疲勞狀態；若周期內沒有連續出現5幀非正常位移幀，而非正常位移幀數量達到所有幀數量的10%，即5幀時，也認為駕駛員出現疲勞狀況。以上數值由實驗經驗得出。步驟五疲勞警示其中步驟四的任一判斷規則判定出現疲勞狀態則認為駕駛員產生了疲勞狀態，通過以下方式對駕駛員發出警示提醒5. I利用Android手機自身功能，發出聲音警示；5. 2將Android手機與汽車自身系統相連，使汽車方向盤振動，提醒駕駛員注意；5. 3系統利用Android手機的通信功能，向事先預設的一個或多個號碼發送預設的警示短信，提醒駕駛員的親人朋友駕駛員產生了疲勞狀態，向他們請求第三方幫助；
5. 4系統利用Android手機的定位功能，獲取駕駛員所在位置，向駕駛員提供附近的休息場所位置，指引駕駛員就近前往休息，避免疲勞駕駛。綜上所述，以上僅為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護范圍。 凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
權利要求
1. 一種駕駛員疲勞檢測手機，其特征在于，包括手機攝像頭、手機功能單元和檢測單元；其中檢測單元包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元和警告單元; 手機攝像頭置于駕駛員前方，獲取駕駛員面部的實時圖像，并將實時圖像幀傳輸給切表I]單兀； 切割單元根據手機攝像頭獲得的實時圖像幀，進行人臉檢測與定位，得到人臉所在區域發送給頭部判斷單元；再對人臉所在區域進行人眼、嘴部檢測得到人眼位置圖像和嘴部位置圖像分別發送給人眼判斷單元和嘴部判斷單元； 人眼判斷單元 ·1.1根據切割單元發送的人眼位置圖像，對人眼位置圖像進行切割，得到眼瞼周圍部分區域，再排除眉毛部分得到切割后的眼瞼部分圖像； I. 2將切割后得到的眼瞼部分圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的眼瞼灰度圖； I. 3將增強后的眼瞼灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定相應閾值，將圖像中顏色值大于設定閾值的點置為黑色，顏色值小于閾值的點置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分將對應于瞳孔部分； I.4以50幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果瞳孔部分比例達到整個畫面的25%，則可以認為圖像中人眼為正常睜開狀態，則取本幀為比對幀；若未達到25%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當剩余幀取黑色像素點數目少于比對值的85%時，則判定當前幀中人眼為非正常睜開狀態； ·1.5統計非正常睜開幀，當連續出現5幀非正常睜開幀時，直接判定駕駛員處于疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；或者當一個統計周期的50幀圖像中，非正常睜開幀達到12%即6幀時，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元； 嘴部判斷單元 ·2.I根據切割單元發送的嘴部位置圖像后，將圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的嘴部灰度圖； · 2.2將增強后的嘴部灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定嘴唇部分顏色值區間，將符合顏色值區間的值置為黑色，剩余部分置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分就對應于嘴部；· · 2.3以65幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例小于整個畫面的35%，則可以認為圖像中嘴部為正常閉合狀態，則取本幀為比對幀；若未大于35%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當黑色像素點數目達到比對值的200%，即超出一倍時，則認為嘴部為非正常張開狀態，認定駕駛員打了一次哈欠； ·2.4若在65幀周期內產生了 3次或3次以上打哈欠的情況，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；頭部判斷單元 .3.I.根據切割單元發送的人臉所在區域的圖像，記錄人臉在圖像中所處的位置，作為比對數據；再次得到新的圖像幀人臉所在區域的圖像時，得出其中人臉的位置，與已有比對數據進行比較人臉位置向下移動距離達到人臉區域高度的10%，則判定出現頭部非正常位移；若不符合上一條件，則將新的圖像幀中人臉位置數據更新為比對數據，對下一幀圖像進行比對； .3.2.以50幀為周期進行統計，若周期內連續出現5幀非正常位移幀，則認為頭部出現下移后未能及時恢復，直接判定駕駛員出現疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；若周期內沒有連續出現5幀非正常位移幀，而非正常位移幀數量達到所有幀數量的10%，即5幀時，也認為駕駛員出現疲勞狀況并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元； 警告單元接收人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元三個部分的并行分析得到駕駛員的疲勞狀態，其中任一部分判定出現疲勞狀態則認為駕駛員產生了疲勞狀態，并發送警告指令給手機功能單元； 手機功能單元根據警告單元的警告指令利用手機自身功能對駕駛員進行警告。
2.如權利要求I所述的一種駕駛員疲勞檢測手機，其特征在于，手機功能單元通過以下方式對駕駛員發出警示提醒 1)利用手機功能單元自身功能，發出聲音警示； 2)利用手機功能單元的通信功能，向事先預設的一個或多個號碼發送預設的警示短f目。
3.如權利要求I所述的一種駕駛員疲勞檢測手機，其特征在于，進一步利用手機功能單元的定位功能，獲取駕駛員所在位置，向駕駛員提供附近的休息場所位置。
4.如權利要求I所述的一種駕駛員疲勞檢測手機，其特征在于，進一步利用手機上的設置的汽車接口與汽車自身系統相連；當警告單元判定駕駛員出現疲勞狀態時，發送警告指令給汽車接口，汽車接口將警告指令發送給汽車自身系統使汽車方向盤振動，提醒駕駛員注意。
5.如權利要求I所述的一種駕駛員疲勞檢測手機，其特征在于，所述檢測單元采用Android手機操作系統作為開發平臺。
6.一種駕駛員疲勞檢測單元，其特征在于，檢測單元包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元和警告單元； 切割單元根據外部獲得的實時圖像幀，進行人臉檢測與定位，得到人臉所在區域發送給頭部判斷單元；再對人臉所在區域進行人眼、嘴部檢測得到人眼位置圖像和嘴部位置圖像分別發送給人眼判斷單元和嘴部判斷單元； 人眼判斷單元 I.I根據切割單元發送的人眼位置圖像，對人眼位置圖像進行切割，得到眼瞼周圍部分區域，再排除眉毛部分得到切割后的眼瞼部分圖像； I.2將切割后得到的眼瞼部分圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的眼瞼灰度圖； I.3將增強后的眼瞼灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定相應閾值，將圖像中顏色值大于設定閾值的點置為黑色，顏色值小于閾值的點置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分將對應于瞳孔部分； · 1.4以50幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果瞳孔部分比例達到整個畫面的25%，則可以認為圖像中人眼為正常睜開狀態，則取本幀為比對幀；若未達到25%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當剩余幀取黑色像素點數目少于比對值的85%時，則判定當前幀中人眼為非正常睜開狀態；· · 1.5統計非正常睜開幀，當連續出現5幀非正常睜開幀時，直接判定駕駛員處于疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；或者當一個統計周期的50幀圖像中，非正常睜開幀達到12%即6幀時，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元； 嘴部判斷單元· 2.I根據切割單元發送的嘴部位置圖像后，將圖像轉化為灰度圖，接著對轉化后的灰度圖進行直方圖歸一化及對比度增強，得到增強后的嘴部灰度圖； · 2.2將增強后的嘴部灰度圖進行二值化處理根據實驗經驗設定嘴唇部分顏色值區間，將符合顏色值區間的值置為黑色，剩余部分置為白色，得到黑白兩色圖像，其中黑色部分就對應于嘴部； · 2.3以65幀為周期進行統計，當周期開始時，對本周期第一幀圖像進行計算，如果黑色部分比例小于整個畫面的35%，則可以認為圖像中嘴部為正常閉合狀態，則取本幀為比對幀；若未大于35%，則棄用本幀，判斷下幀是否為對比幀；得到比對幀后，記錄比對幀中黑色像素點數目作為比對值，本周期內剩余幀取黑色像素點數目與比對值進行比對，當黑色像素點數目達到比對值的200%，即超出一倍時，則認為嘴部為非正常張開狀態，認定駕駛員打了一次哈欠； · 2.4若在65幀周期內產生了 3次或3次以上打哈欠的情況，則判定駕駛員處于疲勞狀態并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元； 頭部判斷單元 ·3.I.根據切割單元發送的人臉所在區域的圖像，記錄人臉在圖像中所處的位置，作為比對數據；再次得到新的圖像幀人臉所在區域的圖像時，得出其中人臉的位置，與已有比對數據進行比較人臉位置向下移動距離達到人臉區域高度的10%，則判定出現頭部非正常位移；若不符合上一條件，則將新的圖像幀中人臉位置數據更新為比對數據，對下一幀圖像進行比對； · 3.2.以50幀為周期進行統計，若周期內連續出現5幀非正常位移幀，則認為頭部出現下移后未能及時恢復，直接判定駕駛員出現疲勞狀態并立即將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元；若周期內沒有連續出現5幀非正常位移幀，而非正常位移幀數量達到所有幀數量的10%，即5幀時，也認為駕駛員出現疲勞狀況并將駕駛員處于疲勞狀態的信息發送給警告單元； 警告單元對駕駛員發出警告提示。
全文摘要
本發明涉及一種駕駛員疲勞檢測手機與檢測單元，其中駕駛員疲勞檢測手機，包括手機攝像頭、手機功能單元和檢測單元；其中檢測單元包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元和警告單元；駕駛員疲勞檢測單元，包括切割單元、人眼判斷單元、嘴部判斷單元、頭部判斷單元和警告單元；使用本發明能夠對駕駛員駕駛機動車過程中疲勞狀態的監測，對駕駛員駕駛過程中疲勞狀態的及時發現，并作出相應的提醒。
文檔編號A61B5/18GK102752458SQ201210252118
公開日2012年10月24日 申請日期2012年7月19日 優先權日2012年7月19日
發明者牛睿, 王崇文 申請人:北京理工大學