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申请/专利权人：上海赫千电子科技有限公司
摘要：本发明提供一种智能车载盒子及驾驶疲劳监测方法，利用智能车载盒子上的摄像头采集驾驶员的图像，对图像进行分析处理提取人脸特征中用于表征疲劳程度的关键特征评估驾驶员疲劳等级。表征疲劳程度的关键特征包括:眼睛闭合频率和眼睛眨眼频率，嘴部关键特征包括嘴巴的闭合频率。本发明提供的技术方案中包括精准地从不同帧的图像的多个人脸中捕捉到驾驶员的人脸并提取关键特征，在保证实时性监测的同时能够降低疲劳监测的误判率。
主权项：1.智能车载盒子的驾驶疲劳监测方法，其特征在于，至少包括：通过装载于智能车载盒子上的摄像头采集图像，对图像进行第一数据分析处理获取被监测人员的人脸特征；提取人脸特征中用于表征疲劳程度的关键特征；根据疲劳程度的关键特征评估被监测的人员疲劳等级；其中，表征疲劳程度的关键特征包括：眼睛闭合频率η和眼睛眨眼频率嘴巴的闭合频率mo；第一数据分析处理包括：获取初始帧的图像中存在的人脸，从存在的人脸中获取被监测的人脸图像，持续循环在后续采集的图像中搜索定位被监测的人脸图像；被监测的人员包括驾驶员或车内指定区域的人员；搜索定位被监测的人脸图像的方法包括：获取上一帧图像中被监测人脸坐标区域的像素值Axi，yi，获取本帧图像中被监测人脸坐标区域的像素值Bxi+dx，yi+dy；其中，xi，yi为人脸区域的像素坐标；设置目标函数： 其中，dx，dy为优化的坐标，用于表示在本帧图像中被监测人脸区域的坐标相对上一帧图像中被监测人脸区域坐标的相对位置；其中，Ridx，dy＝Axi，yi-Bxi+dx，yi+dy，其中，xi，yi为人脸区域的像素坐标，Ridx，dy表示在上一帧图像与本帧图像的像素差值；将Ridx，dy按照一阶导数在xi，yi点进行展开的式子代入目标函数；对目标函数进行优化，获取目标函数的最优解Δdx；对dx进行更新，更新方式为：dx＝dx+Δdx将更新dx代入目标函数，计算误差，若误差大于预设阈值，则继续重复优化目标函数，直至误差小于阈值时停止。
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权利要求：
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