配置的前提下，通过外挂的方式，有效的识别驾驶人员的疲劳程度，保障行车安全。
[0080]4、采用FPGA作为核心的图像处理单元，将图像编解码与图像特征提取集中在一块FPGA芯片之上，较之原来的技术，性能明显提升，处理速度快，精度高
[0081]5、可以利用近红外LED照明电路，这样可以根据光照条件自动补偿照明度，以达到在不同的光照条件下如夜间，均可清晰采集到图像的效果。
[0082]6、可以使用USB供电电路进行供电，可方便的挂载到现有的汽车接口之上，有良好的扩展性。
[0083]7、系统设计精巧，技术先进，使用方便简单，具有广阔的应用前景。
[0084]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
[0085]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
【主权项】
1.一种车载的疲劳识别系统，其特征在于，挂载在车内，包括: 图像采集装置，用于采集驾驶员的面部特征，将采集的面部特征发送给FPGA图像处理装置； FPGA图像处理装置，用于对接收到的面部特征进行图像处理和图像特征提取，根据特征提取的结果判断驾驶员当前是否处于疲劳状态，如果是，启动疲劳预警装置； 疲劳预警装置，用于提供疲劳报警信号； 其中，所述面部特征包括眼部特征，头部定位特征和嘴部特征中的一个或多个。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述面部特征包括眼部特征；所述FPGA图像处理装置包括: FPGA眼部特征处理单元，用于对接收到的眼部特征进行提取，得到包括眼部边缘的灰度、眼部边缘与眼部中心的距离在内的眼部特征；将得到的眼部特征样本经过两次降采样；将降采样后的眼部特征进行数学上的归类，判断每一类的特征对应睁眼状态还是闭眼状态；根据睁眼状态和闭眼状态输出眨眼的频率和闭眼的频率；根据该眨眼的频率和闭眼的频率得出驾驶员是否疲劳的第一结果； 和/或， 所述面部特征包括头部定位特征；所述FPGA图像处理装置包括: FPGA头部定位特征处理单元，用于对接收到的头部定位特征进行滤波，对滤波后的特征进行图像增强，使得其中的眼部边缘特征更加清晰；利用面部几何关系对眼部坐标进行粗略定位，然后进行二值化处理，得到包含眼睛，部分眉毛和部分鼻子特征的二值图像；利用二值化图像，进行连通域计算，精确定位眼部位置；根据眼部位置的变化，判断头部上下摆幅；根据头部摆幅，得出驾驶员是否疲劳的第二结果； 和/或， 所述面部特征包括嘴部特征，所述FPGA图像处理装置包括: FPGA嘴部特征处理单元，用于对接收到的嘴部特征进行滤波；对滤波后的图像进行图像增强，使得嘴部边缘更加清晰；利用面部几何关系对嘴部坐标进行粗略定位；然后进行二值化处理，所得的二值图像包含部分鼻子，嘴部和部分下巴信息；根据定位到的嘴部状态，进行嘴部面积判断；若大于设定阈值，则为打哈欠状态，输出打哈欠的频率；根据打哈欠的频率，得出驾驶员是否疲劳的第三结果。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述FPGA眼部特征处理单元采用LBP算子对接收到的眼部特征进行提取，并采用svm分类器将降采样后的眼部特征进行数学上的归类； 所述FPGA头部定位特征处理单元，用于进行Gabor滤波； 所述FPGA嘴部特征处理单元，用于进行Gabor滤波。
4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述FPGA图像处理装置包括: FPGA疲劳状态识别单元，用于根据所述第一结果，第二结果和第三结果中的一个或多个判断驾驶员当前是否处于疲劳状态。
5.根据权利要求1至4中任一所述的系统，其特征在于，所述图像采集装置包括:摄像镜头，CMOS图像传感器和图像采集电路；其中，所述摄像头的高度和角度可调节。
6.根据权利要求1至4中任一所述的系统，其特征在于，该系统进一步包括:近红外LED照明电路，用于自动感知周围光强，并在周围光强小于预定值时，提供光照，且所述近红外LED照明电路的高度和角度可调节。
7.根据权利要求1至4中任一所述的系统，其特征在于，该系统进一步包括:USB供电电路，用于挂载在汽车的USB接口上，并为所述系统提供电源。
8.一种车载的疲劳识别方法，其特征在于，包括: 采集驾驶员的面部特征； 对采集到的面部特征进行图像处理和图像特征提取； 根据特征提取的结果判断驾驶员当前是否处于疲劳状态，如果是，提供疲劳报警信号；其中， 所述面部特征包括眼部特征，头部定位特征和嘴部特征中的一个或多个。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于， 所述面部特征包括眼部特征；所述对采集到的面部特征进行图像处理和图像特征提取包括:对接收到的眼部特征进行提取，得到包括眼部边缘的灰度、眼部边缘与眼部中心的距离在内的眼部特征；将得到的眼部特征样本经过两次降采样；将降采样后的眼部特征进行数学上的归类，判断每一类的特征对应睁眼状态还是闭眼状态；根据睁眼状态和闭眼状态输出眨眼的频率和闭眼的频率；根据该眨眼的频率和闭眼的频率得出驾驶员是否疲劳的第一结果; 和/或， 所述面部特征包括头部定位特征；所述对采集到的面部特征进行图像处理和图像特征提取包括:FPGA头部定位特征处理单元，用于对接收到的头部定位特征进行滤波，对滤波后的特征进行图像增强，使得其中的眼部边缘特征更加清晰；利用面部几何关系对眼部坐标进行粗略定位，然后进行二值化处理，得到包含眼睛，部分眉毛和部分鼻子特征的二值图像；利用二值化图像，进行连通域计算，精确定位眼部位置；根据眼部位置的变化，判断头部上下摆幅；根据头部摆幅，得出驾驶员是否疲劳的第二结果； 和/或， 所述面部特征包括嘴部特征，所述对采集到的面部特征进行图像处理和图像特征提取包括:FPGA嘴部特征处理单元，用于对接收到的嘴部特征进行滤波；对滤波后的图像进行图像增强，使得嘴部边缘更加清晰；利用面部几何关系对嘴部坐标进行粗略定位；然后进行二值化处理，所得的二值图像包含部分鼻子，嘴部和部分下巴信息；根据定位到的嘴部状态，进行嘴部面积判断；若大于设定阈值，则为打哈欠状态，输出打哈欠的频率；根据打哈欠的频率，得出驾驶员是否疲劳的第三结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于， 所述根据特征提取的结果判断驾驶员当前是否处于疲劳状态包括:根据所述第一结果，第二结果和第三结果中的一个或多个判断驾驶员当前是否处于疲劳状态。
【专利摘要】本发明提供一种车载的疲劳识别系统和方法，该系统挂载在车内并包括：图像采集装置，用于采集驾驶员的面部特征，将采集的面部特征发送给FPGA图像处理装置；FPGA图像处理装置，用于对接收到的面部特征进行图像处理和图像特征提取，根据特征提取的结果判断驾驶员当前是否处于疲劳状态，如果是，启动疲劳预警装置；疲劳预警装置，用于提供疲劳报警信号；其中，所述面部特征包括眼部特征，头部定位特征和嘴部特征中的一个或多个。本方案能够自动实现驾驶员是否处于疲劳状态。
【IPC分类】G08B21-06
【公开号】CN104616437
【申请号】CN201510089307
【发明人】滕达, 李朋, 尹超
【申请人】浪潮集团有限公司
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年2月27日