本發(fā)明涉及交通工具控制領(lǐng)域,具體涉及一種交通工具控制方法和裝置。
背景技術(shù):
隨著大眾運(yùn)輸?shù)男枨罅吭絹?lái)越大,機(jī)動(dòng)車(chē)輛的數(shù)目大幅增加,汽車(chē)工業(yè)的成長(zhǎng)速度也越來(lái)越快,隨之而來(lái)的問(wèn)題是,交通事故的發(fā)生數(shù)量也在逐年提高,其交通肇事的原因及各種其他相關(guān)問(wèn)題也越來(lái)越復(fù)雜,雖然機(jī)動(dòng)車(chē)輛給社會(huì)帶來(lái)了前所未有的便利,然而越來(lái)越多的交通問(wèn)題顯示,傳統(tǒng)的交通運(yùn)輸系統(tǒng)問(wèn)題重重,甚至已到了不堪重負(fù)的地步。在這種情況下,智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,并且在當(dāng)今社會(huì)越來(lái)越熱門(mén),這其中就包駕駛員疲勞檢測(cè)系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),在交通事故的諸多原因中,疲勞駕駛情況尤為嚴(yán)重,它嚴(yán)重威脅了人民的生命安全。由此,疲勞駕駛檢測(cè)問(wèn)題成為當(dāng)今熱點(diǎn)問(wèn)題,其檢測(cè)技術(shù)也得到了很大提高。
調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),因?yàn)榻煌ㄊ鹿试斐傻乃劳鋈藬?shù)占各類(lèi)事故死亡人數(shù)的79%,這其中因?yàn)轳{駛員疲勞駕駛引發(fā)的惡性交通事故占到21%。近年來(lái),因?yàn)榻煌ǖ缆返慕ㄔO(shè)不斷加快,而且汽車(chē)的性能和舒適性也在不斷提高,駕駛員在駕駛過(guò)程中將感到更加的舒適,然而這種舒適也往往伴隨著困倦和疲乏,經(jīng)調(diào)查顯示超過(guò)70%的被訪問(wèn)者承認(rèn)在駕駛過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)打盹的情況。美國(guó)公路交通安全管理局經(jīng)統(tǒng)計(jì)估計(jì),因?yàn)轳{駛員疲勞駕駛導(dǎo)致的車(chē)禍每年至少有10萬(wàn)起;在法國(guó),占到人身傷害的15%以及死亡事故的21%均是由于駕駛員疲勞駕駛導(dǎo)致的。在我國(guó),因?yàn)榻煌ㄊ鹿蕦?dǎo)致的死亡人數(shù)每年都在不斷增多,其增長(zhǎng)速度達(dá)到了10%,這其中很大一部分交通事故就是由于駕駛員不規(guī)范駕駛以及疲勞駕駛導(dǎo)致的。以北京這座城市作為例子,由于駕駛員疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故占總事故的20%以上。如今在全世界約有2600萬(wàn)的受傷人員是因?yàn)榻煌ㄊ鹿试斐傻模恳荒曛辽儆?0萬(wàn)人死于交通事故。這些交通事故使國(guó)家財(cái)產(chǎn)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全蒙受了巨大損失。
在駕駛員駕駛車(chē)輛的過(guò)程中,一個(gè)處于瞌睡狀態(tài)的駕駛員往往不知道自己正在出于這樣一個(gè)危險(xiǎn)的情形中,很多駕駛員在疲憊狀態(tài)中很可能短暫失去知覺(jué)或者昏昏欲睡,然后經(jīng)過(guò)一段時(shí)間又重新恢復(fù)意識(shí)。當(dāng)駕駛者疲勞時(shí)會(huì)表現(xiàn)出以下?tīng)顟B(tài):
(1)注意力分散:通常會(huì)導(dǎo)致駕駛員視野模糊不清,同時(shí)伴有缺乏判斷與閱讀儀表的能力,會(huì)產(chǎn)生瞬間的視覺(jué)幻覺(jué),錯(cuò)誤的看到一些信息導(dǎo)致操作失誤,同時(shí)會(huì)伴有瞌睡的感覺(jué),哈欠連天卻無(wú)法控制、表情變化少,難于集中精神駕駛大大提高了發(fā)生意外的可能性。
(2)動(dòng)作變得遲緩并伴有思考能力減退:人類(lèi)大腦的思維過(guò)程會(huì)因?yàn)轭^腦的疲勞而變得遲鈍,因而會(huì)引發(fā)一系列的嚴(yán)重后果,如判斷力減弱,分辨不清方位,車(chē)速盲目提高,同時(shí)車(chē)輛操作失控。
(3)自控力缺失:駕駛員在疲勞狀態(tài)中情緒容易激動(dòng),同時(shí)會(huì)伴有動(dòng)作僵硬、節(jié)奏失調(diào)的情況。在情緒極其不穩(wěn)定的情況下不理性的駕駛會(huì)嚴(yán)重影響路面狀況以及其他駕駛員的正常駕駛,嚴(yán)重時(shí)還會(huì)發(fā)生意外。
通過(guò)以上的研究數(shù)據(jù)表明,駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一項(xiàng)非常具有現(xiàn)實(shí)意義的研究,此研究可以通過(guò)檢測(cè)駕駛員是否處于疲勞狀態(tài),并及時(shí)給予預(yù)警,從而防止因?yàn)槠隈{駛而導(dǎo)致事故的發(fā)生。目前疲勞檢測(cè)技術(shù)主要分為兩種:非生理信號(hào)檢測(cè)和生理狀態(tài)感應(yīng)。其中非生理信號(hào)檢測(cè)主要包括檢測(cè)駕駛員的駕駛行為、路面行駛條件以及車(chē)輛的行駛狀態(tài),這種檢測(cè)方法因?yàn)槭艿酵饨缫蛩氐母蓴_較多,因此測(cè)量結(jié)果存在偏差,不夠準(zhǔn)確。因此,當(dāng)前利用生理狀態(tài)感應(yīng)方法檢測(cè)駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)是比較有效的方法。利用生理狀態(tài)感應(yīng)檢測(cè)也具有兩種方法:接觸式檢測(cè)與非接觸式檢測(cè)。接觸式檢測(cè)往往需要很多輔助式佩戴儀器,存在很多弊端,若佩戴時(shí)間較長(zhǎng)則會(huì)給駕駛員帶來(lái)不適感。因此,目前最準(zhǔn)確且方便的方法就是利用非接觸式檢測(cè)法來(lái)檢測(cè)駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。
除了疲勞駕駛,還有一些其他的不良駕駛行為對(duì)交通安全造成很大的威脅,比如隨著智能手機(jī)的普及,越來(lái)越多的低頭族時(shí)時(shí)刻刻都手不離手機(jī)、眼不離手機(jī),即使在開(kāi)車(chē)的時(shí)候,仍有不少人放不下手機(jī),這種不負(fù)責(zé)的行為對(duì)交通安全形成了巨大的隱患。現(xiàn)有技術(shù)很少對(duì)疲勞駕駛以外的不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè),同時(shí),對(duì)于不良駕駛行為,現(xiàn)有技術(shù)在檢測(cè)后一般都僅是進(jìn)行提醒,這種處理方式過(guò)于單一,無(wú)法滿足實(shí)際需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
至少部分的解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題,本發(fā)明提出一種交通工具控制方法,包括:
步驟S100,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位;
步驟S200,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位;
步驟S300,不良駕駛行為檢測(cè);
步驟S400,不良駕駛行為警告,包括通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告,以提醒駕駛?cè)藛T注意;
步驟S500,不良駕駛行為處置;
其中,所述交通工具為機(jī)動(dòng)車(chē)輛;
其中,不良駕駛行為處置包括對(duì)道路上其他車(chē)輛進(jìn)行品牌和車(chē)型的識(shí)別功能,通過(guò)獲取其他車(chē)輛的車(chē)標(biāo)、外形特征,再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì),確定車(chē)輛的品牌和車(chē)型。
優(yōu)選的,步驟S100包括自然光照下的人臉定位和紅外光照下的人臉定位,其中,
在自然光照下,利用膚色對(duì)人臉進(jìn)行定位,選擇YCbCr顏色空間,在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<c<158的像素區(qū)域,由此確定出人臉的位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。
優(yōu)選的,步驟S200分為人眼粗定位和人眼精確定位,其中,
在實(shí)行人眼粗定位之前,先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小,將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間;
對(duì)于步驟S100人臉定位后得到的人臉圖像,采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)行投影,得到第一波峰和第二波峰,第一波峰值大于第二波峰值,將第一波峰位置確定為人眼橫向中心線,將第一波峰和第二波峰之間的波谷確定為人眼上邊緣界限,人眼橫向中心線與人眼上邊緣界限之間的距離為d,接著,根據(jù)人眼對(duì)稱(chēng)性,從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d,得到眼睛下邊緣界限,完成人眼的粗定位;
對(duì)粗定位的人眼區(qū)域,進(jìn)一步進(jìn)行人眼精確定位:
首先建立人眼模板,將眼睛視為橢圓形狀,其橢圓內(nèi)接圓為眼球,其余部分為眼白,通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程,得出當(dāng)前像素所在位置。即:
設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x,y):
在像素位于眼球區(qū)域時(shí):x2+y2<r2,其中r為內(nèi)接圓半徑,
在像素位于眼白區(qū)域時(shí):且x2+y2>r2,
R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度,r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度,同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度,
模板建立后,在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索,同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算,在灰度圖中,當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí),由于眼白與眼球的灰度差明顯,所以在該位置的灰度積分差值為最大,利用該特點(diǎn),通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè),把搜索找出的左右模板灰度差值最大的地方,分別確定為兩眼的精確位置。
優(yōu)選的,步驟S300包括:
疲勞駕駛檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間,如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為,和/或
視線偏離檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間,如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為。
優(yōu)選的,步驟S500包括當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值,則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施,進(jìn)一步包括:
車(chē)輛駕駛權(quán)限切換,將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式,在自動(dòng)駕駛模式下,駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行控制;
開(kāi)啟警示裝置,開(kāi)啟車(chē)上的警示裝置以引起他人注意,警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器;
自動(dòng)減速停車(chē),逐級(jí)減速停車(chē),防止發(fā)生被其他車(chē)輛追尾;
優(yōu)選的,自動(dòng)減速停車(chē)包括:
定位自身車(chē)輛在道路的位置,通過(guò)車(chē)載攝像頭、車(chē)載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)道線和路面的檢測(cè),確定自身車(chē)輛在道路的位置以及路面的車(chē)道情況和路面最右側(cè)路邊的位置;
通過(guò)車(chē)載攝像頭,確定自身車(chē)輛前方、右前方、右側(cè)、右后方是否有車(chē)輛以及與自身車(chē)輛之間的距離;
通過(guò)自身車(chē)輛的速度和其他車(chē)輛與自身車(chē)輛之間的距離來(lái)確定其他車(chē)輛的車(chē)速;
當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車(chē)輛,且前方、右前方、右后方車(chē)輛的距離和車(chē)速滿足預(yù)定條件,則控制車(chē)輛向右側(cè)車(chē)道并線變道;
當(dāng)車(chē)輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊,即車(chē)輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路,減速停車(chē)。
優(yōu)選的,自動(dòng)減速停車(chē)進(jìn)一步包括:
對(duì)于不同品牌和車(chē)型的車(chē)輛,設(shè)定不同的并線變道預(yù)定條件。
本發(fā)明還提出一種交通工具控制裝置,包括:
人臉定位模塊,用于對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位;
人眼定位模塊,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位;
不良駕駛行為檢測(cè)模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè);
不良駕駛行為警告模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行警告,包括通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告,以提醒駕駛?cè)藛T注意;
不良駕駛行為處置模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行處置;
其中,所述交通工具為機(jī)動(dòng)車(chē)輛;
其中,不良駕駛行為處置包括對(duì)道路上其他車(chē)輛進(jìn)行品牌和車(chē)型的識(shí)別功能,通過(guò)獲取其他車(chē)輛的車(chē)標(biāo)、外形特征,再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì),確定車(chē)輛的品牌和車(chē)型。
本發(fā)明可以對(duì)包括疲勞駕駛在內(nèi)的多種不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè),并且在檢測(cè)到不良駕駛行為后,給駕駛?cè)藛T予以警告,在警告無(wú)效時(shí),進(jìn)一步采取處置措施,主動(dòng)控制車(chē)輛停駛,提高了車(chē)輛行駛的安全性,減少了交通事故的發(fā)生。
附圖說(shuō)明
圖1為本發(fā)明一種交通工具控制方法的流程圖;
圖2為本發(fā)明一種交通工具控制裝置的框圖;
具體實(shí)施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明的附圖,對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。這里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明,其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時(shí),除非另有表示,不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實(shí)施例中所描述的實(shí)施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實(shí)施方式。相反,它們僅是與如所附權(quán)利要求書(shū)中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
參見(jiàn)圖1,本發(fā)明提出了一種交通工具控制方法,包括:
步驟S100,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位;
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)不同光照條件下的人臉定位,該步驟分為自然光照下的人臉定位和紅外光照下的人臉定位。
在自然光照下,可以利用彩色信息對(duì)人臉進(jìn)行定位,其中膚色常常是可以利用的重要信息之一。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)證明,不同人種的膚色區(qū)別主要受亮度影響,幾乎不受色度影響。為了有效地進(jìn)行膚色聚類(lèi),本發(fā)明選擇YCbCr顏色空間。大量實(shí)驗(yàn)表明,人的膚色區(qū)域在YCbCr空間中的大致位置為:109<cb<l40,135<c<158,據(jù)此本發(fā)明通過(guò)在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<c<158的像素區(qū)域,由此即可確定出人臉的位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。
在紅外光照下沒(méi)有顏色信息可以利用,所以像膚色這樣利用彩色空間的方法就行不通了,只可利用圖像的灰度信息。因?yàn)榭紤]到在真實(shí)駕駛環(huán)境中,司機(jī)的頭部并不是一直不動(dòng)的,而是時(shí)刻發(fā)生著晃動(dòng),所以考慮運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法把人臉定位出來(lái),在這里我們考慮采用背景更新進(jìn)行定位。如果在初始幀中沒(méi)有物體,那么把當(dāng)前幀和初始幀比較,就會(huì)得到整個(gè)移動(dòng)的物體。顯然,這個(gè)方法不依賴于物體移動(dòng)的速度,這種更新的辦法稱(chēng)為背景更新"動(dòng)態(tài)背景更新的基本思路是:以時(shí)間間隔圖象差分方法找出圖象內(nèi)的變化區(qū)域。然后將非變化區(qū)域的背景以當(dāng)前圖象替代。即更新背景在對(duì)背景做了這種更新后,背景的很大區(qū)域已經(jīng)就是當(dāng)前圖象的一部分了,所以以這個(gè)背景去和下一幅圖象進(jìn)行差分,在很大的區(qū)域內(nèi)實(shí)際上就是時(shí)間間隔圖象差分方法,因此它不僅繼承了時(shí)間間隔圖象差分方法對(duì)場(chǎng)景微小變化。特別是光線變化的適應(yīng)性,基本消除了積累性誤差,而且又具有固定背景差分方法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)。
本發(fā)明還可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉定位。
步驟S200,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位;
該步驟又分為人眼粗定位和人眼精確定位。
在實(shí)行人眼粗定位之前,可以根據(jù)常規(guī)經(jīng)驗(yàn)先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小,將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間,這樣可以減少計(jì)算過(guò)程的計(jì)算量,使系統(tǒng)速度加快,滿足其實(shí)時(shí)性的要求。
對(duì)于步驟S100人臉定位后得到的人臉圖像,采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)行投影,得到第一波峰和第二波峰,第一波峰值大于第二波峰值,將第一波峰位置確定為人眼橫向中心線,將第一波峰和第二波峰之間的波谷確定為人眼上邊緣界限,人眼橫向中心線與人眼上邊緣界限之間的距離為d,接著,根據(jù)人眼對(duì)稱(chēng)性,從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d,得到眼睛下邊緣界限,完成人眼的粗定位。
對(duì)粗定位的人眼區(qū)域,進(jìn)一步進(jìn)行人眼精確定位。
首先建立人眼模板,一般情況下,可將眼睛視為橢圓形狀,其橢圓內(nèi)接圓為眼球,其余部分為眼白,通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程,可以得出當(dāng)前像素所在位置。即:
設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x,y):
在像素位于眼球區(qū)域時(shí):x2+y2<r2,其中r為內(nèi)接圓半徑,
在像素位于眼白區(qū)域時(shí):且x2+y2>r2。
R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度,r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度,同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度。
模板建立后,在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索,同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算,在灰度圖中可看出,當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí),由于眼白與眼球的灰度差明顯,所以在該位置的灰度積分差值為最大,由此可利用該特點(diǎn),通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè),把搜索找出的左右模板灰度差值最大的地方,分別確定為兩眼的精確位置。
本發(fā)明也可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人眼定位。
步驟S300,不良駕駛行為檢測(cè);
不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機(jī)或其它視線長(zhǎng)時(shí)間偏離駕駛視線范圍的行為。
疲勞駕駛檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間,如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為。
對(duì)于正常駕駛行為,駕駛?cè)藛T的視線在絕大多數(shù)的時(shí)間內(nèi)應(yīng)該是注視車(chē)輛前方,以保證能夠觀察到車(chē)輛前方的路面情況,本發(fā)明將駕駛?cè)藛T能夠觀察到車(chē)輛前方的路面情況的視線范圍稱(chēng)為駕駛視線范圍。而當(dāng)駕駛?cè)藛T低頭看手機(jī)或做其他與駕駛無(wú)關(guān)的動(dòng)作時(shí),這時(shí)的視線范圍就會(huì)偏離駕駛視線范圍。
視線偏離檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間,如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為,比如是在頻繁看手機(jī)或者做其他影響駕駛的行為。
步驟S400,不良駕駛行為警告;
檢測(cè)到不良駕駛行為后,通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告,以提醒駕駛?cè)藛T注意。
步驟S500,不良駕駛行為處置;
當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值,則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施。
當(dāng)駕駛?cè)藛T處于極度疲勞狀態(tài)或者沉溺于手機(jī)內(nèi)容,或者極端情況下,駕駛?cè)藛T身體出現(xiàn)了異常情況,如失去意識(shí),這時(shí)外部提醒方式可能不會(huì)引起駕駛?cè)藛T的注意,也就是說(shuō)這時(shí)外部提醒的警告方式無(wú)效,這時(shí)需要采取主動(dòng)處置措施,以避免發(fā)生交通事故。
不良駕駛行為處置措施包括:
車(chē)輛駕駛權(quán)限切換,將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式,在自動(dòng)駕駛模式下,駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行控制,當(dāng)然,駕駛?cè)藛T可以手工將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到手動(dòng)駕駛模式。
開(kāi)啟警示裝置,為了提醒道路上其他車(chē)輛和行為,開(kāi)啟車(chē)上的警示裝置以引起他人注意,警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器等。
自動(dòng)減速停車(chē),為了方式出現(xiàn)交通危險(xiǎn),需要將車(chē)輛停下來(lái),當(dāng)然,停車(chē)時(shí)需要逐級(jí)減速停車(chē),以防止發(fā)生被其他車(chē)輛追尾等危險(xiǎn)。
為了不影響道路上其他車(chē)輛和行人的交通,優(yōu)選的,停車(chē)時(shí)自動(dòng)行駛到最右側(cè)路邊停靠。為了實(shí)現(xiàn)最右側(cè)路邊停靠,首先需要定位自身車(chē)輛在道路的位置,這涉及到車(chē)道線檢測(cè)和路面檢測(cè),可通過(guò)車(chē)載攝像頭、車(chē)載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)道線和路面的檢測(cè),從而確定自身車(chē)輛在道路的位置以及路面的車(chē)道情況和路面最右側(cè)路邊的位置。為了將車(chē)輛停靠到道路最右側(cè)路邊,車(chē)輛需要進(jìn)行并線變道,這時(shí)需要考慮到路面上其他車(chē)輛的情況,通過(guò)車(chē)載攝像頭,確定自身車(chē)輛前方、右前方、右側(cè)、右后方是否有車(chē)輛以及與自身車(chē)輛之間的距離。在進(jìn)行并線變道時(shí),不僅要考慮到距離,還需要考慮車(chē)速,因此還需要檢測(cè)自身車(chē)輛前方、右前方、右側(cè)、右后方車(chē)輛的速度,可以通過(guò)自身車(chē)輛的速度和其他車(chē)輛與自身車(chē)輛之間的距離來(lái)確定其他車(chē)輛的車(chē)速,例如在給定時(shí)間,其他車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離始終保持不變,則其他車(chē)輛與自身車(chē)輛的速度相等,如果前方或右前方車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離變遠(yuǎn),說(shuō)明前方或右前方車(chē)輛的車(chē)速大于自身車(chē)輛的車(chē)速,再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系,即可計(jì)算出前方或右前方車(chē)輛的車(chē)速,如果右后方車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離變遠(yuǎn),說(shuō)明右后方車(chē)輛的車(chē)速小于自身車(chē)輛的車(chē)速,再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系,即可計(jì)算出右后方車(chē)輛的車(chē)速。當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車(chē)輛,且前方、右前方、右后方車(chē)輛的距離和車(chē)速滿足預(yù)定條件,則控制車(chē)輛向右側(cè)車(chē)道并線變道。當(dāng)車(chē)輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊,即車(chē)輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路,這時(shí)減速停車(chē)。
考慮到道路交通信號(hào)燈的情況,優(yōu)選的,本發(fā)明在自動(dòng)駕駛模式下,還具有交通信號(hào)燈檢測(cè)功能,當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈時(shí),控制車(chē)輛減速慢行,當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈為紅燈或黃燈時(shí),控制車(chē)輛減速停駛。
考慮到不同品牌車(chē)輛的價(jià)值不同,發(fā)生事故時(shí)產(chǎn)生的損失不同,本發(fā)明在并線變道時(shí),還增加了對(duì)其他車(chē)輛進(jìn)行品牌和車(chē)型的識(shí)別功能,通過(guò)獲取其他車(chē)輛的車(chē)標(biāo)、外形等典型特征,再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì),確定車(chē)輛的品牌和車(chē)型。對(duì)于不同品牌和車(chē)型的車(chē)輛,設(shè)定不同的并線變道預(yù)定條件。比如對(duì)于價(jià)值很高的車(chē)輛,可將變道距離設(shè)置的長(zhǎng)一些。
優(yōu)選的,對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況,還可以進(jìn)一步的進(jìn)行特殊處置。通過(guò)獲取駕駛?cè)藛T圖像,判斷其視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī),即可判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)。當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí),通過(guò)施加電磁干擾,屏蔽手機(jī)的通信信號(hào),使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。
本發(fā)明上述不良駕駛行為處置措施內(nèi)容均是在將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式下實(shí)施的。
參見(jiàn)圖2,本發(fā)明還提出了一種交通工具控制裝置,包括:
人臉定位模塊,用于對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位;
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)不同光照條件下的人臉定位,該模塊分為自然光照下的人臉定位模塊和紅外光照下的人臉定位模塊。
在自然光照下,可以利用彩色信息對(duì)人臉進(jìn)行定位,其中膚色常常是可以利用的重要信息之一。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)證明,不同人種的膚色區(qū)別主要受亮度影響,幾乎不受色度影響。為了有效地進(jìn)行膚色聚類(lèi),本發(fā)明選擇YCbCr顏色空間。大量實(shí)驗(yàn)表明,人的膚色區(qū)域在YCbCr空間中的大致位置為:109<cb<l40,135<c<158,據(jù)此本發(fā)明通過(guò)在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<c<158的像素區(qū)域,由此即可確定出人臉的位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。
在紅外光照下沒(méi)有顏色信息可以利用,所以像膚色這樣利用彩色空間的方法就行不通了,只可利用圖像的灰度信息。因?yàn)榭紤]到在真實(shí)駕駛環(huán)境中,司機(jī)的頭部并不是一直不動(dòng)的,而是時(shí)刻發(fā)生著晃動(dòng),所以考慮運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法把人臉定位出來(lái),在這里我們考慮采用背景更新進(jìn)行定位。如果在初始幀中沒(méi)有物體,那么把當(dāng)前幀和初始幀比較,就會(huì)得到整個(gè)移動(dòng)的物體。顯然,這個(gè)方法不依賴于物體移動(dòng)的速度,這種更新的辦法稱(chēng)為背景更新"動(dòng)態(tài)背景更新的基本思路是:以時(shí)間間隔圖象差分方法找出圖象內(nèi)的變化區(qū)域。然后將非變化區(qū)域的背景以當(dāng)前圖象替代。即更新背景在對(duì)背景做了這種更新后,背景的很大區(qū)域已經(jīng)就是當(dāng)前圖象的一部分了,所以以這個(gè)背景去和下一幅圖象進(jìn)行差分,在很大的區(qū)域內(nèi)實(shí)際上就是時(shí)間間隔圖象差分方法,因此它不僅繼承了時(shí)間間隔圖象差分方法對(duì)場(chǎng)景微小變化。特別是光線變化的適應(yīng)性,基本消除了積累性誤差,而且又具有固定背景差分方法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)。
本發(fā)明還可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉定位。
人眼定位模塊,對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位;
該模塊又分為人眼粗定位模塊和人眼精確定位模塊。
在實(shí)行人眼粗定位之前,可以根據(jù)常規(guī)經(jīng)驗(yàn)先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小,將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間,這樣可以減少計(jì)算過(guò)程的計(jì)算量,使系統(tǒng)速度加快,滿足其實(shí)時(shí)性的要求。
對(duì)于人臉定位后得到的人臉圖像,采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)行投影,得到第一波峰和第二波峰,第一波峰值大于第二波峰值,將第一波峰位置確定為人眼橫向中心線,將第一波峰和第二波峰之間的波谷確定為人眼上邊緣界限,人眼橫向中心線與人眼上邊緣界限之間的距離為d,接著,根據(jù)人眼對(duì)稱(chēng)性,從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d,得到眼睛下邊緣界限,完成人眼的粗定位。
對(duì)粗定位的人眼區(qū)域,人眼精確定位模塊進(jìn)一步進(jìn)行人眼精確定位。
首先建立人眼模板,一般情況下,可將眼睛視為橢圓形狀,其橢圓內(nèi)接圓為眼球,其余部分為眼白,通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程,可以得出當(dāng)前像素所在位置。即:
設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x,y):
在像素位于眼球區(qū)域時(shí):x2+y2<r2,其中r為內(nèi)接圓半徑,
在像素位于眼白區(qū)域時(shí):且x2+y2>r2。
R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度,r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度,同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度。
模板建立后,在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索,同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算,在灰度圖中可看出,當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí),由于眼白與眼球的灰度差明顯,所以在該位置的灰度積分差值為最大,由此可利用該特點(diǎn),通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè),把搜索找出的左右模板灰度差值最大的地方,分別確定為兩眼的精確位置。
本發(fā)明也可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人眼定位。
不良駕駛行為檢測(cè)模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè);
不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機(jī)或其它視線長(zhǎng)時(shí)間偏離駕駛視線范圍的行為。
疲勞駕駛檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間,如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為。
對(duì)于正常駕駛行為,駕駛?cè)藛T的視線在絕大多數(shù)的時(shí)間內(nèi)應(yīng)該是注視車(chē)輛前方,以保證能夠觀察到車(chē)輛前方的路面情況,本發(fā)明將駕駛?cè)藛T能夠觀察到車(chē)輛前方的路面情況的視線范圍稱(chēng)為駕駛視線范圍。而當(dāng)駕駛?cè)藛T低頭看手機(jī)或做其他與駕駛無(wú)關(guān)的動(dòng)作時(shí),這時(shí)的視線范圍就會(huì)偏離駕駛視線范圍。
視線偏離檢測(cè),在預(yù)定時(shí)間內(nèi),檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間,如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值,則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為,比如是在頻繁看手機(jī)或者做其他影響駕駛的行為。
不良駕駛行為警告模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行警告;
檢測(cè)到不良駕駛行為后,通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告,以提醒駕駛?cè)藛T注意。
不良駕駛行為處置模塊,用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行處置;
當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值,則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施。
當(dāng)駕駛?cè)藛T處于極度疲勞狀態(tài)或者沉溺于手機(jī)內(nèi)容,或者極端情況下,駕駛?cè)藛T身體出現(xiàn)了異常情況,如失去意識(shí),這時(shí)外部提醒方式可能不會(huì)引起駕駛?cè)藛T的注意,也就是說(shuō)這時(shí)外部提醒的警告方式無(wú)效,這時(shí)需要采取主動(dòng)處置措施,以避免發(fā)生交通事故。
不良駕駛行為處置措施包括:
車(chē)輛駕駛權(quán)限切換,將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式,在自動(dòng)駕駛模式下,駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行控制,當(dāng)然,駕駛?cè)藛T可以手工將車(chē)輛駕駛權(quán)限切換到手動(dòng)駕駛模式。
開(kāi)啟警示裝置,為了提醒道路上其他車(chē)輛和行為,開(kāi)啟車(chē)上的警示裝置以引起他人注意,警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器等。
自動(dòng)減速停車(chē),為了方式出現(xiàn)交通危險(xiǎn),需要將車(chē)輛停下來(lái),當(dāng)然,停車(chē)時(shí)需要逐級(jí)減速停車(chē),以防止發(fā)生被其他車(chē)輛追尾等危險(xiǎn)。
為了不影響道路上其他車(chē)輛和行人的交通,優(yōu)選的,停車(chē)時(shí)自動(dòng)行駛到最右側(cè)路邊停靠。為了實(shí)現(xiàn)最右側(cè)路邊停靠,首先需要定位自身車(chē)輛在道路的位置,這涉及到車(chē)道線檢測(cè)和路面檢測(cè),可通過(guò)車(chē)載攝像頭、車(chē)載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)道線和路面的檢測(cè),從而確定自身車(chē)輛在道路的位置以及路面的車(chē)道情況和路面最右側(cè)路邊的位置。為了將車(chē)輛停靠到道路最右側(cè)路邊,車(chē)輛需要進(jìn)行并線變道,這時(shí)需要考慮到路面上其他車(chē)輛的情況,通過(guò)車(chē)載攝像頭,確定自身車(chē)輛前方、右前方、右側(cè)、右后方是否有車(chē)輛以及與自身車(chē)輛之間的距離。在進(jìn)行并線變道時(shí),不僅要考慮到距離,還需要考慮車(chē)速,因此還需要檢測(cè)自身車(chē)輛前方、右前方、右側(cè)、右后方車(chē)輛的速度,可以通過(guò)自身車(chē)輛的速度和其他車(chē)輛與自身車(chē)輛之間的距離來(lái)確定其他車(chē)輛的車(chē)速,例如在給定時(shí)間,其他車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離始終保持不變,則其他車(chē)輛與自身車(chē)輛的速度相等,如果前方或右前方車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離變遠(yuǎn),說(shuō)明前方或右前方車(chē)輛的車(chē)速大于自身車(chē)輛的車(chē)速,再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系,即可計(jì)算出前方或右前方車(chē)輛的車(chē)速,如果右后方車(chē)輛與自身車(chē)輛的距離變遠(yuǎn),說(shuō)明右后方車(chē)輛的車(chē)速小于自身車(chē)輛的車(chē)速,再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系,即可計(jì)算出右后方車(chē)輛的車(chē)速。當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車(chē)輛,且前方、右前方、右后方車(chē)輛的距離和車(chē)速滿足預(yù)定條件,則控制車(chē)輛向右側(cè)車(chē)道并線變道。當(dāng)車(chē)輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊,即車(chē)輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路,這時(shí)減速停車(chē)。
考慮到道路交通信號(hào)燈的情況,優(yōu)選的,本發(fā)明在自動(dòng)駕駛模式下,還具有交通信號(hào)燈檢測(cè)功能,當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈時(shí),控制車(chē)輛減速慢性,當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈為紅燈或黃燈時(shí),控制車(chē)輛減速停駛。
考慮到不同品牌車(chē)輛的價(jià)值不同,發(fā)生事故時(shí)產(chǎn)生的損失不同,本發(fā)明在并線變道時(shí),還增加了對(duì)其他車(chē)輛進(jìn)行品牌和車(chē)型的識(shí)別功能,通過(guò)獲取其他車(chē)輛的車(chē)標(biāo)、外形等典型特征,再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì),確定車(chē)輛的品牌和車(chē)型。對(duì)于不同品牌和車(chē)型的車(chē)輛,設(shè)定不同的并線變道預(yù)定條件。比如對(duì)于價(jià)值很高的車(chē)輛,可將變道距離設(shè)置的長(zhǎng)一些。
優(yōu)選的,對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況,還可以進(jìn)一步的進(jìn)行特殊處置。通過(guò)獲取駕駛?cè)藛T圖像,判斷其視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī),即可判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)。當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí),通過(guò)施加電磁干擾,屏蔽手機(jī)的通信信號(hào),使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。
本發(fā)明可以對(duì)包括疲勞駕駛在內(nèi)的多種不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè),并且在檢測(cè)到不良駕駛行為后,給駕駛?cè)藛T予以警告,在警告無(wú)效時(shí),進(jìn)一步采取處置措施,主動(dòng)控制車(chē)輛停駛,提高了車(chē)輛行駛的安全性,減少了交通事故的發(fā)生。
本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說(shuō)明書(shū)及實(shí)踐這里公開(kāi)的發(fā)明后,將容易想到本發(fā)明的其它實(shí)施方案。本申請(qǐng)旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化,這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未公開(kāi)的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識(shí)或慣用技術(shù)手段。
應(yīng)當(dāng)理解的是,本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu),并且可以在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來(lái)限制。