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申请/专利权人：深圳市翔飞科技股份有限公司

摘要：本发明涉及疲劳驾驶技术领域，具体涉及一种基于摄像机的智能疲劳驾驶监测预警方法及系统，包括：采集人脸面部图像和车辆行驶数据，获取每个行为特征对应的时刻序列；根据每个和其他相同的行为特征的时刻序列中人脸面部图像结构质量信息和时间长度以及车辆行驶数据得到特征调节系数；根据车辆行驶数据在时间邻域内的波动情况和特征调节系数得到每个时刻的数据波动因子；构建连通图，根据连通图中每个时刻的时间邻域内数据波动因子以及节点存在连接关系的节点的时间分布、车辆行驶环境情况和车辆行驶时间情况确定分裂阈值；对连通图进行聚类簇的划分获得聚类结果，确定疲劳驾驶监测预警结果。本发明使得个性化监测和预警的结果更加准确。

主权项：1.一种基于摄像机的智能疲劳驾驶监测预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集每个时刻的人脸面部图像和每个维度下的车辆行驶数据；根据每个时刻的人脸面部图像中面部行为信息进行特征的划分得到每个行为特征对应的时刻序列；根据每个行为特征和其他相同的行为特征对应的时刻序列中每个时刻的人脸面部图像结构质量信息和时刻序列的时间长度以及对应位置的时刻的不同维度下的车辆行驶数据，得到每个行为特征的特征调节系数；根据每个时刻在每个维度下的车辆行驶数据在时间邻域内的波动情况和相同时刻对应的行为特征的特征调节系数，得到每个时刻的数据波动因子；基于每个时刻的每个维度下的车辆行驶数据之间的差异距离分布构建连通图，根据连通图中每个时刻的时间邻域内数据波动因子的离散情况以及与每个时刻对应节点存在连接关系的节点的时间分布、每个时刻的车辆行驶环境情况和车辆行驶时间情况，确定每个时刻对应节点的分裂阈值；利用分裂阈值对连通图进行聚类簇的划分获得聚类结果；根据聚类结果中每个聚类簇内数据分布情况确定疲劳驾驶监测预警结果；所述根据每个时刻在每个维度下的车辆行驶数据在时间邻域内的波动情况和相同时刻对应的行为特征的特征调节系数，得到每个时刻的数据波动因子，具体包括：对于任意一个时刻，将该时刻之前预设数量个时刻作为该时刻的预设邻域，基于每个时刻的每个维度下每个车辆行驶数据在对应时刻的数据变化情况确定每个时刻的每个维度下每个车辆行驶数据的斜率；在任意一个维度下，计算该时刻的预设邻域内所有时刻的车辆行驶数据的斜率的离散系数得到该时刻在该维度下的离散特征系数；根据该时刻在所有维度下的离散特征系数的累加和与所述特征调节系数，得到该时刻的数据波动因子；所述时刻在所有维度下的离散特征系数的累加和与所述特征调节系数，均与所述数据波动因子之间呈正相关关系；所述根据连通图中每个时刻的时间邻域内数据波动因子的离散情况以及与每个时刻对应节点存在连接关系的节点的时间分布、每个时刻的车辆行驶环境情况和车辆行驶时间情况，确定每个时刻对应节点的分裂阈值，具体包括：将任意一个时刻记为选定时刻，获取车辆所在的道路在选定时刻的行驶环境系数，所述行驶环境系数表征车辆所在道路在选定时刻的车辆分布情况；获取车辆在选定时刻下已经行驶的时间长度记为选定时刻的行驶时间系数；计算选定时刻预设邻域内所有时刻的数据波动因子的离散系数得到选定时刻的第一系数；计算选定时刻对应的节点在连通图中存在连接关系的节点对应的所有时刻的离散系数得到选定时刻的第二系数；根据所述第一系数、第二系数、行驶环境系数和行驶时间系数得到选定时刻的阈值调整参数，所述第一系数与所述阈值调整参数呈正相关关系，所述第二系数、行驶环境系数和行驶时间系数均与所述阈值调整参数呈负相关关系；基于所述阈值调整参数获取每个时刻对应节点的分裂阈值；所述基于所述阈值调整参数获取每个时刻对应节点的分裂阈值具体为：基于连通图的分裂聚类算法获取连通图中每个时刻对应节点的初始阈值，利用每个时刻的阈值调整参数对相同时刻对应节点的初始阈值进行调整得到每个时刻对应节点的分裂阈值，所述阈值调整参数和初始阈值均与所述分裂阈值之间呈正相关关系。

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