汽车司机驾驶状态监测系统的制作方法

文档序号:10318743阅读:957来源:国知局
汽车司机驾驶状态监测系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本实用新型涉及计算机视觉、汽车安全等技术领域,特别涉及一种汽车司机驾驶 状态监测系统。
【背景技术】
[0002] 目前,汽车数量越来越多,交通越来越发达,人们驾车出行的频率相比以前大大增 加。虽然驾车次数增加,但是人们的安全防范意识却没有相应的增强。在这种情况下如何保 障驾车安全是一个很重要的问题。在所有驾驶事故中,疲劳驾驶是其中最大的一个事故诱 发原因之一。
[0003] 鉴于此,业界开发了监测疲劳驾驶的设备,但是这些设备大多是基于很简单的假 设,比如用重力感应器来检测头部上下运动,以检测睡意。这种设备误报警率高,可适用性 不强。另外,也有一些基于司机面部图像分析的技术方案来检测司机睡意,但其所用的图像 分析技术处理时间长,所能处理的不同状态有限,实用性差,而且容易挡住司机视线。

【发明内容】

[0004] 本实用新型的目的在于提供一种汽车司机驾驶状态监测系统,以能够及时识别汽 车司机的不规范行为。
[0005] 为了实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:
[0006] -种汽车司机驾驶状态监测系统,其特征在于,包括处理器、摄像模块、存储模块、 扬声器,其中,
[0007] 上述处理器包括主控单元、运算单元、内存单元和系统总线;
[0008] 上述摄像模块与上述处理器连接,用于获取汽车驾驶座席的图像信息并经由上述 系统总线发送至上述内存单元;
[0009]上述存储模块用于存储算法模型文件、参数以及用户配置文件,上述存储模块与 上述处理器连接,上述处理器能够调用并且修改上述存储模块中存储的数据;
[0010] 上述扬声器与上述处理器连接,用于在接收到上述处理器的指示时向用户提示报 警信息;
[0011] 上述主控单元对系统运行过程中的逻辑判断进行处理,同时还用于控制硬件模块 的连接和开启;上述运算单元用于按照上述主控单元的命令读取上述内存单元中的数据加 以处理,并将处理结果输出至上述主控单元;上述内存单元为上述运算单元和上述主控单 元提供内存支持;
[0012] 上述汽车司机驾驶状态监测系统还包括:
[0013] 人脸检测模块,检测当前司机是否处于可检测范围内,如检测不到人脸,则提示司 机调整上述摄像头的位置,直到能够检测到人脸为止;检测到人脸,则上述主控单元使上述 扬声器开始播发系统开始工作的提示;
[0014] 嘴部定位与跟踪模块,不断从上述摄像头获取上述图像信息,并且进行嘴部定位 检测和嘴部跟踪检测;
[0015] 眼睛定位与眨眼分类模块,进行眼睛定位,分析上下眼皮距离,直到分析的帧数已 经超过一定数目,并且根据上下眼皮距离,初始化眨眼分类的阈值,进行眨眼分类判断;和
[0016] 面部表情识别模块,不断从上述摄像头获取上述图像信息,通过对上述图像信息 进行分析,实时检测出司机表情来综合分析司机驾驶状态。
[0017] 优选地,在上述方案中,上述摄像模块采用红外摄像头,并且添加了红外补光灯和 滤光片。
[0018] 优选地,在上述方案中,还包括通用数据库和红外图像数据库,所述人脸检测模 块、所述嘴部定位与跟踪模块、所述眼睛定位与眨眼分类模块和所述面部表情识别模块均 通过转移学习将所述通用数据库上面的模型转移到红外图像数据库上面的模型。
[0019] 优选地,在上述方案中,还具备蓝牙模块,上述处理器通过上述蓝牙模块与手持终 端或车载设备连接。
[0020] 优选地,在上述方案中,还具备无线通信模块,上述处理器通过上述无线通信模块 与手持终端或车载设备连接。
[0021] 优选地,在上述方案中,上述处理器为Blackfin53x数字信号处理器。
[0022] 本实用新型提供一种利用计算机视觉技术来监测普通司机的驾驶状态的智能系 统。当驾驶员出现疲劳驾驶,开车注意力不集中(左顾右盼、抬头低头,比如玩手机),开车时 候情绪不稳定时候,系统会采取适当的措施,如以声音报警,震动方式来提示与规范司机的 行为,同时还能通过软件来记录,同步和显示司机驾驶习惯。
【附图说明】
[0023]图1是本实用新型实施例的系统原理框图;
[0024] 图2是本实用新型实施例的系统工作流程图;
[0025] 图3是本实用新型实施例的综合结果分析流程图;
[0026] 图4是本实用新型实施例的手机工作流程图;
[0027] 图5是本实用新型实施例中各功能模块的工作流程图;
[0028] 图6是本实用新型实施例的LGP特征提取图;
[0029] 图7是本实用新型实施例的MCT特征提取图;
[0030] 图8是本实用新型实施例的人脸掩码;
[0031] 图9是本实用新型实施例的RELU函数的坐标图;
[0032]图10是本实用新型实施例的MB-MCT特征提取图;
[0033]图11是本实用新型实施例的眼睛检测区域图;
[0034]图12是本实用新型实施例的Vector Boost训练过程图;
[0035]图13是本实用新型实施例的级联分类器原理图;
[0036] 图14是本实用新型实施例的CNN架构示意图。
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图和【具体实施方式】对本实用新型做进一步详细说明。
[0038]如图1,就本实用新型实施例的系统结构而言,其包括处理器、摄像模块、扬声器、 蓝牙模块、存储模块、同步动态随机存储器(Synchronous Dynamic Random Access Memory,以下简称SDRAM)等,其中,处理器包括运算单元、主控单元、内存单元和系统总线。 其中,摄像模块采用红外摄像头,用于获取红外图像信息,尤其是人脸图像信息。摄像模块 与处理器连接,将所获取的汽车驾驶座席的红外图像信息经由系统总线发送至SDRAM,以供 处理器的运算单元和主控单元经系统总线进行读取;存储模块用于存储算法模型文件,参 数以及用户配置文件,存储模块与处理器连接,处理器能够调用并且修改所述存储模块中 存储的数据,系统运行时,主控单元经系统总线向存储模块发出指令调用相关数据,则存储 模块将所存储的相关数据经系统总线存入SDRAM模块中,以供运算单元和主控单元读取数 据。内存单元用于为运算单元和主控单元提供必要的内存支持。虽然处理器自带的内存单 元响应速度快,但是在数据过大时无法满足需求,因此以SDRAM作为内存单元的扩展单元。 扬声器与处理器连接,用于在接收到所述处理器的指示时向用户提示报警信息。处理器中, 主控单元主要是对系统运行过程中的各种逻辑判断进行处理,同时还用于接收控制装置的 开启,负责将各种不同的硬件模块连接起来,同时控制扬声器发出报警和提示声音。运算单 元,用于按照主控单元的命令读取内存单元中的数据加以处理,并将处理结果输出至主控 单元,主要来说,用于对本实用新型所属的各种计算机视觉算法进行运算,计算机视觉算法 所需要的运算量大,如果只依靠主控芯片,那么运算速度会非常慢。内存单元为算法运行提 供内存支持。
[0039] 本实用新型的摄像头采用红外摄像头,并且添加了红外补光灯和滤光片。其中红 外补光灯和滤光片是可选的,如果只需要在足够可见光的环境运行,那么选择普通摄像头 即可。如果需要在光线暗的环境下也能工作,则需要增加红外补光灯和需要选取红外摄像 头。为了消除强光和逆光等各种光噪声,则需要添加滤光片。摄像头通过数据总线与主控单 元连接,因此摄像头所获取到的图片信息经过数据总线传送到内存单元中,然后计算机视 觉算法从内存单元中获取图像信息,在数字信号处理(digital signal processing,以下 简称DSP)运算单元中进行运算,计算出各种信息,并且将所得到的信息反馈给主控单元,由 主控单元去控制扬声器模块和蓝牙模块,以做出相应的反应。运算单元与主控单元也是通 过内存数据总线连接起来。
[0040] 优选地,本实用新型还可以与手机等手持终端或车载设备连接。如果想统计驾驶 习惯等,则可以选取安装。手机等手持终端或车载设备应用程序的安装与否,不影响硬件设 备的运行。
[0041 ] 优选地,以ADI Blackfin53x作为DSP处理器,最高主频是600MHZ,有最大4GB寻址 空间,最大80KB SRAM的L1指令存储器和2个32KB SRAM的L1数据存储器,集成丰富的外围设 备和接口。Blackfin53x与DSP相连接的有16MB Flash存储模块(可升级到32MB或64MB), 32MB片外内存SDRAM(可升级到64MB)。存储模块用于存储系统所需的音频文件和配置文件, SDRAM与SRAM提供整个系统运行时候所需要的内存。其它外设模块:红外摄像头、红外补光 灯、蓝牙模块、扬声器。在光学结构上,采用人眼不可见的窄谱红外补光灯;红外滤光片位于 红外补光灯和红外摄像头前方,消除外界环境中非红外光的光学干扰和噪声,摄像头只能 利用系统自身的红外补光灯采集图像,这样在任何环境下(无论白天还是黑夜、顺光还是逆 光、还是有无对向驶来汽车车灯的干扰,等其他光学干扰)就能采集到稳定和清晰的图像。 [0042]分析可知,本实用新型的基本原理就是依据计算机视觉技术,主要是人脸分析技 术来对司机状态进行实时的分析,最后综合得出司机的驾驶状态,包括司机开车注意力不 集中,疲劳驾驶以及开车时候情绪状态。根据实验所得到的阈值,将分析得到的驾驶状态与 阈值进行比较,如果超出一定的阈值,则会触发相应的报警系统进行报警,规范司机的行 为。
[0043]本实用新型实施时,如图2,其运行步骤可以参考如下:
[0044] (1)系统加电自检,如硬件无故障,则继续。
[0045] (2)调用人脸检测模块,检测当前司机是否处于可检测范围内,如检测不到人脸, 则提示司机调整设备位置,直到设备可以检测到人脸为止。
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