本品名为基于机器视觉的司机疲劳驾驶无线报警系统，是机器视觉领域的新兴应用。它是在机器视觉基础上，用嵌入式算法构建的一套线上连接云端大数据库与离线实时检测并行的系统。本系统是在当今中国因为疲劳驾驶而导致的驾驶事故频发的背景下研发的，在道路交通状况正常时对司机的脸部特征值进行提取与分析，并进行实时传输，与云端大数据库进行对比，实时发出警报；并可建立司机习惯分析系统，对司机驾驶行为进行引导优化，深度学习后有望在驾驶安全领域做出更多突破。本系统兼容自动化与测控技术，是学科交互的科学之花。
背景技术：
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在当前生活中与交通应用中，尚且缺乏有效的预防疲劳驾驶导致交通事故发生的有效手段，而疲劳驾驶无线报警系统则为此提供了一种将隐患消除的可能。本系统采用的嵌入式算法具有简洁小巧节能高效的特点，在简单低耗能的前提下，对性能做出最大程度的优化，在第一次实现了嵌入式算法在疲劳驾驶报警系统中的较为成熟的应用，也推动了嵌入式算执法在诸多此类系统中的应用。
技术实现要素：
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提出以人脸面部特征值的提取为基础，将之与云端大数据库进行对比。同时选择了嵌入式算法，更新架构，精简内核，在高效的前提下，实现了资源的最大化利用，节能简约，可操作性强，性价比高。
整体的算法框架采用结构化设计，由主要的核心算法模块和多个扩展算法模块组成。核心算法模块完成对人体特征的追踪(脸及五官)，扩展模块可适应不同的处理要求(眨眼分析、表情分类等)。
本品突出即时传输与实时同步至云端大数据库比对；同时可建立司机习惯分析系统，分析用户疲劳表情与驾驶细节变化，对司机驾驶行为进行引导优化，深度学习后有望在驾驶安全与人工智能领域做出更多突破
本发明发明具有可靠，经济，简易等特点，具有较高的商业与发展前景，在大规模应用后可带来持续的经济利益与社会效益。
附图说明：
图1说明“基于机器视觉的司机疲劳驾驶无线报警系统”具体设计框架。
图2说明本品成品外部结构与尺寸设计。
具体实施方式：
通过对监控视频实时提取司机面部区域，并提取眼部等状态特征，从而辨识司机是否处于疲劳状态，并在其疲劳状态发出报警信号以达成降低驾驶风险的目的。现有试验结果表明，该算法实时性好，具有较好的鲁棒性，可以为驾驶人疲劳状态及注意力状态的判断提供较为准确的依据，而我们准备对特征提取进行研究并努力优化算法，以实现降低驾驶风险的目的。