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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院

摘要：本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法及装置，该方法包括：获取驾驶员正面图像数据集，所述驾驶员正面图像数据集包括N幅驾驶员正面图像和N幅驾驶员正面图像采集的时间信息；对所述驾驶员正面图像数据集进行处理，得到口部开闭状态数据集和眼部开闭状态数据集；对所述口部开闭状态数据集进行动态特征提取，得到第一特征信息；对所述眼部开闭状态数据集进行动态特征提取，得到动态特征信息，所述动态特征信息包括第二特征信息、第三特征信息和第四特征信息；对所述第一特征信息和所述动态特征信息进行处理，得到驾驶员疲劳程度信息。本发明方法面部特征提取方法计算量小，准确率高，可以快速得到面部动态表情特征，为疲劳驾驶的检测提供参考。

主权项：1.一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取驾驶员正面图像数据集；所述驾驶员正面图像数据集包括N幅驾驶员正面图像和N幅驾驶员正面图像采集的时间信息，N为正整数；S2，对所述驾驶员正面图像数据集进行处理，得到口部开闭状态数据集和眼部开闭状态数据集；S3，对所述口部开闭状态数据集进行动态特征提取，得到第一特征信息，包括：S31，对所述口部开闭状态数据集进行处理，得到开口时间；S32，当所述开口时间大于3秒时，确认当前状态为打呵欠状态；S33，记录相邻两个打呵欠状态的开始时间tma1和tma2；S34，对所述相邻两个打呵欠状态的开始时间tma1和tma2进行处理，得到第一特征信息；所述第一特征信息的表达式为：Fa＝1tma1-tma2*60次每分钟式中，Fa为第一特征信息，*表示相乘，表示相除；S4，对所述眼部开闭状态数据集进行动态特征提取，得到动态特征信息；所述动态特征信息包括第二特征信息、第三特征信息和第四特征信息，包括：S41，对所述眼部开闭状态数据集进行处理，得到眼睛闭合时间；S42，对所述眼睛闭合时间进行处理，得到第二特征信息和第三特征信息，包括：S421，对所述眼睛闭合时间进行判断，当所述眼睛闭合时间大于2.5秒时，确认当前状态为眼睛缓慢闭合状态；S422，记录相邻两个眼睛缓慢闭合状态的开始时间tmb1和tmb2；S423，对所述相邻两个眼睛缓慢闭合状态的开始时间tmb1和tmb2进行处理，得到第二特征信息；所述第二特征信息的表达式为：Fb＝1tmb1-tmb2*60次每分钟式中，Fb为第二特征信息，*表示相乘，表示相除；S424，对所述眼睛闭合时间进行判断，当所述眼睛闭合时间小于1秒时，确认当前状态为眨眼状态；S425，记录相邻两个眨眼状态的开始时间tmc1和tmc2；S426，对所述相邻两个眨眼状态的开始时间tmc1和tmc2进行处理，得到第三特征信息；所述第三特征信息的表达式为：Fc＝1tmc1-tmc2*60次每分钟式中，Fc为第三特征信息，*表示相乘，表示相除；S43，对所述眼部开闭状态数据集进行处理，得到眼部睁开状态持续时间；S44，对所述眼部睁开状态持续时间进行处理，得到第四特征信息，包括：S441，对所述眼部睁开状态持续时间进行判断，当所述眼部睁开状态持续时间大于10秒时，确认当前状态为凝视状态；S442，记录相邻两个凝视状态的开始时间tmd1和tmd2；S443，对所述相邻两个凝视状态的开始时间tmd1和tmd2进行处理，得到第四特征信息；所述第四特征信息的表达式为：Fd＝1tmd1-tmd2*60次每分钟式中，Fd为第四特征信息，*表示相乘，表示相除；S5，对所述第一特征信息和所述动态特征信息进行处理，得到驾驶员疲劳程度信息，包括：利用驾驶员疲劳程度判断模型，对所述第一特征信息和所述动态特征信息进行处理，得到驾驶员疲劳程度信息；所述驾驶员疲劳程度判断模型为： 式中，Fa为第一特征信息，Fb为第二特征信息，Fc为第三特征信息，Fd为第四特征信息，FD为驾驶员疲劳程度信息，FD≥0.9为重度疲劳，进行一级告警；0.7≤FD＜0.9为中度疲劳，进行二级告警；0.4≤FD＜0.7为轻度疲劳，进行三级告警；FD＜0.4为微弱疲劳，暂不进行告警。

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