3]图像处理模块包括STM32F417微处理器5，同时完成数据接收、状态识别和预警，满足实时性要求，STM32F417微处理器5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，通过访问读取视频图像存储模块的存储器4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报警装置6。STM32F417微处理器5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，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。STM32F417微处理器5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。STM32F417微处理5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。
[0024]视频图像存储模块包括存储器4，存储由视频解码、A/D转换后的信号数字流经图像采集模块解码后的图像信息，同时提供图像处理模块调用。
[0025]报警装置6包括声音报警电路和蜂鸣器，由视频图像处理模块控制，与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。
[0026]本【具体实施方式】的实时检测过程如下:
由视频图像采集模块的摄像头I实时地采集驾驶室内的驾驶员的视频图像，存储在图像数据存储模块的存储器4中，并由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，再控制报警装置6发出对应的报警信息。
[0027]以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。
【主权项】
1.一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，其特征在于: 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。
2.如权利要求1所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 所述图像采集模块由包括互补金属氧化物半导体CMOS图像传感器芯片的摄像头和现场可编程门阵列FPGA组成，所述CMOS图像传感器芯片内置传感器阵列、模拟/数字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、绿、蓝三个颜色分量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。
3.如权利要求1或2所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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，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。
4.如权利要求3所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
5.如权利要求4所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
6.如权利要求5所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
7.如权利要求6所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
8.如权利要求7所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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，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。
9.如权利要求8所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
10.如权利要求9所述的基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，其特征在于: 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。
【专利摘要】一种基于摄像头的疲劳驾驶实时检测系统，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，存储在图像数据存储模块中，并由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，再控制报警装置发出对应的报警信息。不仅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。
【IPC分类】G08B21-06
【公开号】CN104537806
【申请号】CN201410630621
【发明人】马少林, 王慧敏, 沈红荣, 涂宁宁, 侯立升
【申请人】奇瑞汽车股份有限公司
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年11月11日