一种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及汽车安全控制，特别是涉及一种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统。
【背景技术】
[0002]汽车驾驶员的警觉和安全驾驶能力会随着驾驶员的疲劳而下降，有必要对驾驶员的疲劳状态进行实时检测，并实时预警，以有效减少由驾驶员疲劳驾驶而引发的交通事故。现有利用检测驾驶员疲劳时的诸如脑电图、眼电图、肌电图、呼吸气流和呼吸效果等生理特征来监测驾驶员的疲劳状态的方法，测量结果比较准确，但是在驾驶室内无法安装测量仪器，其测量结果只能是超前或滞后的。此外，通过检测驾驶员的驾驶行为来监测驾驶员的疲劳状态的方法也难以在驾驶员做出关键性失误前检测到驾驶员的疲劳状态，不能满足实时性的要求。
【发明内容】
[0003]本发明所要解决的技术问题是弥补上述现有技术的缺陷，提供一种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统。
[0004]本发明的技术问题通过以下技术方案予以解决。
[0005]这种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，是安装在汽车驾驶室内的在线实时图像处理系统。
[0006]这种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统的特点是:
所述实时图像处理系统包括视频图像采集模块、图像数据存储模块、视频图像处理模块，以及报警装置，由所述视频图像采集模块的摄像头实时地采集驾驶室内的驾驶员的视频图像，存储在所述图像数据存储模块中，并由所述视频图像处理模块使用算法提取视频图像中的驾驶员疲劳评价参数和驾驶员疲劳状态识别标准，判断检测系统输出的疲劳结果的不同等级，再控制所述报警装置发出对应的报警信息。
[0007]本发明的技术问题通过以下进一步的技术方案予以解决。
[0008]所述图像采集模块由包括互补金属氧化物半导体(Complementary Metal OxideSemiconductor,缩略词为CMOS)图像传感器芯片的摄像头和现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,缩略词为FPGA)组成,所述CMOS图像传感器芯片内置传感器阵列、模拟/数字(Analog/Digital，缩略词为A/D)转换器和相关双采样电路，所述CMOS图像传感器芯片实时采集驾驶室内的驾驶员的视频图像数据，输出贝叶尔格式的图像数据到FPGA的视频接口，再解码相应数字流得到图像数据，自动传输到所述视频图像存储模块的存储器中存储，其中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色分量RGB由数字增益调整，反馈给所述图像处理模块进行色彩处理或压缩，所述图像采集模块在FPGA控制下完成图像数据采集、图像数据的预处理、边缘检测、模板区域匹配，且与所述图像处理模块进行通讯。
[0009]所述图像处理模块包括STM32F417微处理器，同时完成数据接收、状态识别和预警，满足实时性要求，所述STM32F417微处理器是基于ARM Cortex_M4内核的32位闪存微控制器，内部集成DSP和FPU指令，具备高性能的信号处理和浮点运算能力，还集成I MB的Flash和196 KB的SRAM，通过访问读取所述视频图像存储模块的存储器中的图像数据，对图像进行匹配和算法解析，确定驾驶员是否处于疲劳状态，并解析出驾驶员疲劳程度的量化值，将对应的数据流通过总线传输至所述报警装置，所述报警装置根据相应的数据信息选择不同的报警方式。
[0010]所述视频图像存储模块包括存储器，存储由视频解码、A/D转换后的信号数字流经所述图像采集模块解码后的图像信息，同时提供所述图像处理模块调用。
[0011]所述报警装置包括声音报警电路和蜂鸣器，由视频图像处理模块控制，与所述图像处理模块输出的驾驶员的不同疲劳程度量化值进行匹配报警，由蜂鸣器以不同的频率发出不同的声音，当驾驶员处于轻度疲劳驾驶状态时，蜂鸣器发出短而急促的嘟嘟声，对驾驶员给出警告；当驾驶员处于中、重度疲劳驾驶状态时，蜂鸣器发出连续的轰鸣声，直至驾驶员停车休息。
[0012]本发明的技术问题通过以下技术方案再进一步予以解决。
[0013]所述图像采集模块中的FPGA采用高斯平滑滤波算法有效去除所述摄像头输出的模拟信号经解码后的相应数字流得到的图像信号中的噪声，并平滑图像信号，提高图像信号的质量，有效保护图像信号的边缘和细节，以便直接用于图像识别和检测，同时避免光照变化制约疲劳驾驶实时检测系统的性能。
[0014]所述图像采集模块中的FPGA对图像进行边缘检测，是采用局部图像微分技术的边缘检测算子对图像进行边缘检测，以发现图像中关于形状和反射或透射比的信息，进一步提闻疲劳驾驶实时检测系统的精度。
[0015]所述图像处理模块中的STM32F417微处理器对图像进行匹配，是将对图像灰度整体改变不敏感的信息作为匹配特征，以提高约疲劳驾驶实时检测系统的实时性，所述对图像灰度整体改变不敏感的信息包括图像的特征点、图像的边缘和图像的纹理。
[0016]所述图像处理模块中的STM32F417微处理器对图像进行算法解析，是采用模糊神经网络算法提取相关的疲劳信息有机融合成一个整体进行疲劳检测，以增强疲劳驾驶实时检测系统的鲁棒性，防止因一个特征提取失败而导致整个实时检测系统失败。
[0017]所述图像处理模块中的STM32F417微处理器解析驾驶员疲劳程度的量化值，是将驾驶员的疲劳程度量化为五等级，其中一、二等级为驾驶员处于正常驾驶状态，三等级为驾驶员处于轻度疲劳驾驶状态，四等级为驾驶员处于中度疲劳驾驶状态，五等级为驾驶员处于重度疲劳驾驶状态。
[0018]本发明与现有技术相比的有益效果是:
本发明通过对摄像头输出的视频图像信息进行分析和处理，将机器视觉应用到疲劳驾驶检测系统中，不仅结构简单，重量轻，造价低，占用空间小，适合在汽车驾驶室内安装，而且充分发挥了图像检测方法所具有的非接触、高速度、信息量丰富以及成本相对低廉的优点，对被监测的驾驶员干扰小，准确性更强，抗干扰能力好，特别是可以在驾驶员做出关键性失误前检测到其疲劳状态，满足实时性的要求，还可以根据量化的疲劳程度的不同等级发出相应的报警信息。
【附图说明】
[0019]附图1是本发明【具体实施方式】的硬件结构图。
【具体实施方式】
[0020]下面结合【具体实施方式】并对照附图对本发明进行说明。
[0021]一种如附图所示的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，是安装在汽车驾驶室内的在线实时图像处理系统，包括视频图像采集模块、图像数据存储模块、视频图像处理模块，以及报警装置6。
[0022]图像采集模块由包括CMOS图像传感器芯片的摄像头I和现场可编程门阵列FPGA2组成，CMOS图像传感器芯片内置传感器阵列、A/D转换器3和相关双采样电路，CMOS图像传感器芯片实时采集驾驶室内的驾驶员的视频图像数据，输出贝叶尔格式的图像数据到FPGA 2的视频接口，再解码相应数字流得到图像数据，自动传输到视频图像存储模块的存储器4中存储，其中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色分量RGB由数字增益调整，反馈给图像处理模块进行色彩处理或压缩，图像采集模块在FPGA 2控制下完成图像数据采集、图像数据的预处理、边缘检测、模板区域匹配，且与图像处理模块进行通讯。FPGA2采用高斯平滑滤波算法有效去除摄像头I输出的模拟信号经解码后的相应数字流得到的图像信号中的噪声，并平滑图像信号，提高图像信号的质量，有效保护图像信号的边缘和细节，以便直接用于图像识别和检测，同时避免光照变化制约疲劳驾驶实时检测系统的性能。FPGA2对图像进行边缘检测，是采用局部图像微分技术的边缘检测算子对图像进行边缘检测，以发现图像中关于形状和反射或透射比的信息，进一步提高疲劳驾驶实时检测系统的精度。
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