專利名稱：駕駛員面像識別報警裝置與方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種面像智能識別報警裝置和方法，該裝置幾乎適用于所有機動車、機動船、飛機駕駛員，尤其適用于各類汽車駕駛員。本說明書以汽車駕駛為例對發(fā)明裝置予以說明。
本發(fā)明的裝置提供對驅(qū)車駕駛員的面像識別，給出四種智能報警。如果該駕駛者身份不合法，既不是車主，也不是車主認可的駕駛?cè)藛T，則給出向車主、110及交通管理者的報警，對該駕駛者作為非法盜車人員予以追捕對待；如果該駕駛者發(fā)現(xiàn)并破壞本裝置的面像攝取部件，系統(tǒng)也能識別并給出報警。
如果驅(qū)車駕駛員身份合法，則本裝置監(jiān)視和識別駕駛員的駕車行為和精神狀態(tài)，如果駕車者姿勢不端正，駕車精力不集中，頻繁地扭身看車外或頻繁側(cè)臉與車內(nèi)人員交談或觀察，會影響行車或?qū)е率鹿?，裝置對其給出報警和提醒；如果駕駛員精神不佳、疲勞瞌睡，而車輛仍在行走，則非常危險，裝置當即高音報警以叫醒駕駛員。
申請者在此指出，申請?zhí)枮?5241629.8的專利中監(jiān)測汽車司機疲勞、走神的方法是靠司機以一定時間間隔給出反應來測試駕駛員是否走神，其增加了駕駛員的操作麻煩；申請?zhí)枮?9802989.0的專利中檢測困倦的方式和處理程序與本發(fā)明中識別困倦使用的處理程序不同。駕駛員疲勞識別僅是本發(fā)明中四種智能識別之一，所以本發(fā)明與它們不同一而論，本裝置更有利于所駕駛的車輛安全行駛。
本裝置是基于微電腦組成，核心處理功能是由軟件實現(xiàn)，所以具有豐富的智能識別及處理功能，這是與前述幾類裝置大相徑庭的地方。
以下比較詳細地說明本發(fā)明裝置的功能和實現(xiàn)的技術(shù)與方法。分成三大部分予以說明，第一部分說明裝置的主體部件組成，第二部分說明裝置增強智能的訓練學習和記憶處理功能，第三部分說明裝置的智能識別與報警處理功能。
1、裝置各部件及其連接組成如說明書附圖中圖1所示。100是本裝置的主體，它由圖像獲取部件、中央處理部件、輸出控制部件組成；整個裝置的電源供應由車內(nèi)電池提供。101為攝取車內(nèi)景像和駕駛員面像的CMOS(或CCD)傳感器，一般地將其正對駕駛員面部安裝。102也是CMOS(或CCD)傳感器，注意安裝使其攝取車外景像。103為一手動按鈕，裝置第3、4類報警以后，駕駛員可以按動按鈕以終止報警器的鳴叫發(fā)聲。104為紅外光源，使在黑夜行駛時可照射駕駛員，以達到識別駕駛員面像和駕車行為的目的。系統(tǒng)根據(jù)所傳感圖像自動判明當前車內(nèi)照度不夠時，開啟該紅外光源，使所拍攝駕駛員面像清楚，有利于識別；紅外光源強度以不影響駕駛員的正常工作感覺為宜。105是車內(nèi)報警鳴叫器，系統(tǒng)可以控制它在不同類報警時發(fā)出不同頻率的聲音，如走神報警、疲勞報警等，使駕駛員恢復集中駕車注意力。106為通信控制器，使通過GSM起到遠程無線擴頻收發(fā)通信作用，一方面將報警呼叫代碼發(fā)送到車主、發(fā)送到公安系統(tǒng)110報警中心，也可以發(fā)送到本單位交通管理部門或本地區(qū)交通管理中心，使起到共同尋車和交通安全共同維護作用；另一方面接收上述各方面的回應信息，表示收到報警，可以終止報警，也可進一步傳送其他聯(lián)絡信息。在本系統(tǒng)中106相當于一部移動電話，但可由程序控制自動收發(fā)代碼通信。107為微型擴頻通信天線，使順利實現(xiàn)106的通信作用。
2、本發(fā)明裝置的學習與記憶處理本裝置的首要功能是識別駕車者是否是車主或車主認可的駕駛?cè)藛T，如不是則當作非法盜車駕駛，同時給出遠程無線報警通信。所以本裝置必須事先學習和記憶車主及車主認可駕駛?cè)藛T的面像，同時學習關(guān)于識別他們行為的有關(guān)知識。這些預先識別和學習記憶工作擬在購車后即時進行。
本部分的處理流程如說明書附圖中圖2所示。
201——系統(tǒng)開啟；在系統(tǒng)學習階段裝置可以離車單獨使用，加上電源，系統(tǒng)隨即開啟，進入程序工作狀態(tài)；如果掛車使用，則使用車內(nèi)電池兼負裝置電源，機動車啟動，電源加載，系統(tǒng)即予開啟。
202——進入機器學習設置狀態(tài)；本發(fā)明裝置的使用實際可分為兩種狀態(tài)，一是樣本面像識別學習狀態(tài)，二是掛車運行隨機識別處理狀態(tài)，這兩種狀態(tài)在實際運行時從流程可以看出具有雷同和某些相似的處理，但兩種狀態(tài)的處理目的完全不同，它們在邏輯上和使用上是完全獨立的。此處進入機器學習設置狀態(tài)即進入上述第一種應用狀態(tài)。
203——設置本車認可駕駛?cè)藬?shù)N；本車認可駕駛員即是合法駕駛本車人員，如果是私車，則是車主和車主認可人員；如果是公車，則是管理部門指定人員。從裝置的處理能力來說對這些人員的人數(shù)沒有太嚴格的限制，但從車輛管理和使用角度出發(fā)此人數(shù)不宜太多，推薦人數(shù)N＝5。人數(shù)變動或人員換動，系統(tǒng)必須重新設置或增減。
204——取本車內(nèi)景圖像；無論駕駛員在座還是不在座，本裝置每次攝取圖像實際都含有本車內(nèi)景圖像，但是隨機的且往往背景中是坐有人的；此處目的是獲取無人標準內(nèi)景圖像，無人即車內(nèi)既無駕駛員又無客人，標準即指采景方位端正、光照合適，可作為本車標準內(nèi)景。本系統(tǒng)取此標準內(nèi)景作為后續(xù)圖像處理的參照圖像，在駕駛員面像提取時起背景減除作用。注意在攝取內(nèi)景圖像前，在駕駛員座椅頭部高度和位置處覆蓋一塊黑布。
205——處理本車內(nèi)景圖像；內(nèi)景圖像獲取后本系統(tǒng)必須對其處理達到本系統(tǒng)圖像的規(guī)范化要求，以消除偏光(車窗射進的強光)、燈光(發(fā)紅或發(fā)黃)、暗光(光照不夠)等對圖像質(zhì)量的影響。此處處理主要是對內(nèi)景圖像進行直方圖規(guī)格化處理，使圖像中像素亮度均值處于170-180范圍，亮度均方差范圍在35～55。
206——建圖像庫存儲內(nèi)景圖像；此圖像庫即系統(tǒng)運行識別處理時所依據(jù)的樣本圖像庫，所有合法駕駛?cè)藛T的樣本面像均存放于此，為使用方便，本車內(nèi)景圖像也作為樣本存放于此。
207——攝取認可駕駛員圖像；使車主或認可駕駛?cè)藛T坐上駕駛椅，裝置啟動攝取他們的頭肩圖像。本系統(tǒng)為識別準確，擬對每個認可駕駛員分別建立面像模型，求取特征向量和特征值，所以擬對每個認可駕駛員攝取多幅不同俯仰、不同側(cè)轉(zhuǎn)姿勢的圖像，此類樣本圖像理論上越取多越好，但一次不可能做到很多，建議初始建庫取像每人不少于10幅，系統(tǒng)經(jīng)年使用，可以每年增加取像，使樣本能反映出人的生長變化，以使系統(tǒng)越來越貼近主人。對所有N個人均如此取像。
208——圖像背景清理；207中攝取的駕駛員圖像必然含有部分車內(nèi)景，它即是圖像上的背景，為使下一步提取駕駛員面像快速準確，有必要對背景予以清理，即由207中攝取的圖像減去206中原已存儲的背景圖像，留下單純駕駛員頭肩圖像。
209——像標準化處理；首先從上述駕駛員頭肩圖像中依據(jù)人臉色彩特征提取出駕駛員面像(上部與前額頭發(fā)接界，包括眉毛在內(nèi)，下部包括下巴尖，左右臉與耳朵交界)，對面像色度與灰度按直方圖規(guī)格化處理，再對面像大小標稱化處理，使面像像素數(shù)成為128×128。
210、211——面像計數(shù)判別；從207所示的步驟到211所示的步驟使共學習和記憶一個合法駕駛員的多幅圖像，起訓練樣本作用的這些圖像越多越好，此處至少取10幅，每取一幅同時實現(xiàn)208、209步驟的背景清理和標準化處理，為212步面像特征值求取作好樣本準備。
212——面像特征值與特征向量求?。粚畏嫦穹指畛呻p眼圖像、鼻區(qū)圖像、口區(qū)圖像以及整體面像，對上述獲取的單人多幅圖像分別按K～L變換原理求出其樣本圖像集的協(xié)方差矩陣，求出矩陣對應的特征值和特征向量。對四塊圖像對應的特征向量均予以存儲，留待以后識別時使用。
213——駕駛員面像知識庫建立；對每個合法駕駛員的面像均可識別出一些固有特征和獨有的特點，根據(jù)這些建立起相應的判斷規(guī)則，有利于判斷駕駛員面像和識別駕駛員身份。集合所有合法駕駛員面像的知識和規(guī)則即形成知識庫。主要規(guī)則分類如下(1)人臉色度及形狀規(guī)則人臉色度分布范圍大約是(在最大亮度為250的前提下)Cr150±10，Cb110±10。
由面像色度Cb、Cr分布值求取色彩變化梯度，既得到了眼、鼻、口的輪廓，也得到面像外輪廓，定義下巴尖到雙眉最高點連線的距離為臉長，定義雙眼外眼角之間的距離為臉寬1，鼻孔位置的臉寬為臉寬2。對每個人都記錄臉長、臉寬，同時獲得一個臉長與臉寬的比值，統(tǒng)計許多人臉的長寬比，可得出其比值分布范圍在0.9～1.3之間。
(2)人臉眼、鼻、口形狀規(guī)則眼形規(guī)則雙眼外眼角距離、內(nèi)眼角距離及其比值，雙眼瞳孔之間的距離、左右眼分別眼長、眼高、長高比；雙眼眼珠移動規(guī)則，雙眼眼高閉合規(guī)則。
眉形規(guī)則左右眉毛分別眉長、眉寬、眉間距、眉形分類(按眉毛弧度)；鼻形規(guī)則定義鼻形中部下端與雙眼中點之間的距離為鼻長，定義鼻翼兩側(cè)輪廓之間的距離為鼻寬，鼻梁中部亮度與兩側(cè)輪廓紋理亮度之差反映鼻高。記錄兩個鼻孔分別寬度及鼻孔之間的距離；口形規(guī)則定義左右兩個嘴角之間的距離為嘴長，定義上嘴唇厚度與下嘴唇厚度之和為嘴寬，描述和記錄下巴的形狀。
(3)面像二值化梯度規(guī)則對(1)中面像色彩梯度進行二值化，對梯度大于閾值的點置白色，小于的點置黑色，則在如下的面像分塊中白色點分布具有以下規(guī)則規(guī)則1N
＞N[1]且N
＞N[3]規(guī)則2N[2]＞N[1]且N[2]＞N[5]規(guī)則3N[4]＞N[3]且N[4]＞N[5]規(guī)則4N[7]＞N[6]且N[7]＞N[8](4)面像左右歪斜規(guī)則在圖像背景中事先確定一條水平參考線，以雙眼瞳孔之間的連線與水平參考線的夾角a反映歪斜程度。
左斜規(guī)則面部圖像整體向左平面旋轉(zhuǎn)a角度，使圖像所有像素在位置上按a角右下反轉(zhuǎn)即達到恢復。
右斜規(guī)則面部圖像整體向右平面旋轉(zhuǎn)a角度，使圖像所有像素在位置上按a角左下反轉(zhuǎn)即達到恢復。
(5)面像俯仰規(guī)則面像俯仰即以面部中心水平軸向上向下的面部旋轉(zhuǎn)。
將面部近似看作一剛體，正常時面部豎直如1位置，上仰則面部旋轉(zhuǎn)到2位置，下俯則面部旋轉(zhuǎn)到3位置，俯仰角度均可用a表示。俯仰時臉寬、眼距都不變，臉長則由于投影而變短，原臉長與短臉長之比反映了俯仰程度，對應a的余弦關(guān)系。
(6)面像側(cè)轉(zhuǎn)規(guī)則面像側(cè)轉(zhuǎn)即以頸椎為豎直軸向左側(cè)轉(zhuǎn)或向右側(cè)轉(zhuǎn)。面像側(cè)轉(zhuǎn)時臉長不變，臉寬及眼距則隨轉(zhuǎn)動程度變窄不等，變窄后的臉寬之比反映側(cè)轉(zhuǎn)角度的余弦值。人臉除鼻梁突起較高外，其他面部組織均可近似看作平面分布，在俯仰或側(cè)轉(zhuǎn)時幾何尺寸的變化可按轉(zhuǎn)動夾角的余弦關(guān)系進行恢復。
214、215—對人數(shù)計數(shù)判別；目的使對N個合法駕駛員均獲取圖像、求取特征臉，建立合法身份駕駛員面像的訓練樣本庫，以用于第三部分中對駕車人的身份認證。
216——退出系統(tǒng)，此即完成第二部分訓練學習的全過程，系統(tǒng)已可以用于實際駕車人身份識別判斷。


圖1 裝置各部件及其連接圖；圖2 車主及其認可駕駛員面像學習記憶流程；圖3 裝置中央處理部件主處理流程；圖4 面像知識庫中有關(guān)規(guī)則附圖。
3、系統(tǒng)識別報警主處理流程說明主處理流程如說明書附圖中圖3所示。
301——上電啟動；駕駛員開車啟動時，本裝置即被加載電源啟動工作。
302——傳感圖像；即從傳感器獲取車內(nèi)景像。
303、304——檢測照度；系統(tǒng)從上述圖像統(tǒng)計像素的亮度，達到檢測車內(nèi)照度的目的，白天照度高，黑夜照度低。
駕車人晚上開車時車內(nèi)可以不要照明，但照度太低則本系統(tǒng)無法識別駕車人面像，所以自動開啟紅外光源，使獲取圖像清晰。
305——外部件測試；主要測試本裝置圖像傳感器是否被破壞或無意損壞。損壞后無視頻信號輸入，測試結(jié)果為藍屏。
306——外部件不正常即進入1類報警狀態(tài)；駕車人如果是非法盜車，又了解車內(nèi)安裝了本裝置，他會惡意破壞圖像傳感器，所以應該報警；即便傳感器是無意損壞，無信號輸入，裝置不起作用，也值得報警，提醒車主檢修。
1類報警代號1111及語音被發(fā)送到車主的手機或電話座機，本裝置的電話號碼也被送出，起到報警作用。
系統(tǒng)接著開啟收信進程等候接收車主的應答，以終止報警，以免無休止地攪擾車主。系統(tǒng)退出，不再進行其他處理。
307——傳感圖像；經(jīng)以上環(huán)節(jié)，發(fā)現(xiàn)圖像傳感器正常后，則重新獲取圖像，用于下面的駕駛員身份識別。
308——圖像光照規(guī)范化處理；此處獲取圖像與原訓練學習時獲取圖像其光照條件可能有差異，如不作規(guī)范化處理，可能影響識別準確性。
此處光照規(guī)范化處理主要作圖像亮度直方圖規(guī)格化處理，基本與步驟205中的亮度直方圖規(guī)格化方法相同。
309——面像姿態(tài)規(guī)范化處理；面像姿態(tài)指人臉俯、仰、正、側(cè)姿勢，由于人是活體，這些姿勢是隨機變化的，所以在不同瞬間所攝取駕駛員圖像其姿勢是有差異的，規(guī)范化處理即將不同姿勢都處理到與原訓練樣本姿勢在同一規(guī)范下，以消除不同姿勢的差異影響，提高系統(tǒng)識別準確率。
面像姿勢主要變化可分為左右歪斜，下俯上仰、左右側(cè)轉(zhuǎn)等三大類及其綜合類，駕駛員在座椅上坐定后上身一般基本不動，三類姿勢變化幅度不會太大，使面像中雙眼總是可見的。
左右歪斜遵循211面像知識庫中左右歪斜規(guī)則處理。
上仰下俯時遵循211面像知識庫中面像俯仰規(guī)則處理。
面像側(cè)轉(zhuǎn)時遵循211面像知識庫中面像側(cè)轉(zhuǎn)規(guī)則處理。
310——駕駛員面像識別；本系統(tǒng)面像識別分為四部分識別整體面像、眼區(qū)圖像、鼻區(qū)圖像、口區(qū)圖像，每部分識別都對上同一個人，即認為識別成功。每部份識別的原理和方法都相同，具體識別步驟為(1)將上述經(jīng)規(guī)范化處理的面像圖與原人臉庫中特征向量矩陣(特征臉)相乘，得到上述待識別面像在特征臉空間的投影，即特征值向量。
具體算法為①計算差值圖Φ＝Xi-mx，Xi為由待識別面像圖排列成的一維向量，mx為訓練樣本的均值向量。
②歸一化計算Φ＝Φ/‖Φ‖③計算投影W=UMTΦ‾]]>
其中UMT=[u1u2···uM]]]>即原特征臉矩陣，Φ為輸入面像圖經(jīng)①②整理而得。
(2)將此處得到的特征值向量W與原人臉庫中存儲的不同人的樣本特征值向量分別計算均方差(或計算歐氏距離)。
(3)記載均方差(或歐氏距離)最小者(小于閾值)所對應人名或編號。
(4)對于輸入人臉面像圖、雙眼圖、鼻區(qū)圖、口區(qū)圖分別重復(1)、(2)、(3)步驟找出對應均方差(或歐氏距離)最小的人。
(5)判斷四次找出的人都是同一個人，則本次被識駕駛員就是該人，身份合法。
判斷四次中有一次不對(大于閾值)，即認為現(xiàn)駕車者身份不合法。
為節(jié)省識別時間，減少判斷次數(shù)，對4次判斷的圖像擬定順序為整體面像圖、雙眼圖、鼻區(qū)圖、口區(qū)圖。對排在前面的圖像若識別不對，則后面的圖像不再識別。
311——面像不正常處理；判斷出駕駛員身份合法，則自動進入監(jiān)視駕駛員的行為和精力是否集中。判斷出面像不正常，即駕駛員身份不合法，系統(tǒng)首先存儲記載該圖像，然后設置二類報警代號2222，將此代號發(fā)送給車主；主人接收處如果有條件還可以顯示或打印非法駕駛員的圖像。由于車輛被盜開走，情況緊急，所以裝置同時向公安110呼叫，也向車輛主管部門負責人呼叫；然后開啟收信進程，接收被呼叫人的應答，如果延時等待一段時間沒有應答則繼續(xù)呼叫，直到應答要求取消報警，則系統(tǒng)退出，沒有必要進入后續(xù)處理。
312——取車外景像；圖1中圖像傳感器102面對車外安裝，使可獲取車外景像。此處從102獲取景像，可根據(jù)景像反映的相對運動，判斷車輛是否在行走。
313——車輛行走判斷；車輛如果靜止不動，則駕駛員可以休息或閑聊，無監(jiān)視其注意力的必要。系統(tǒng)周期地取景、判斷，汽車一旦開動，則應進入駕駛員行為監(jiān)視。
314——傳感圖像；為監(jiān)視駕駛員駕駛行為，系統(tǒng)重新從101獲取圖像。
315——注意力識別；駕駛員駕車時行為必須規(guī)范，注意力高度集中，上身端正，目視前方，不左顧右盼，也不較長時間盯住車窗外面或車內(nèi)別的地方。
注意力識別主要遵循知識庫中以下知識進行。
左顧右盼識別遵循知識庫面像側(cè)轉(zhuǎn)規(guī)則和眼形眼珠轉(zhuǎn)動規(guī)則處理；下俯上仰識別遵循知識庫俯仰規(guī)則處理；左右歪斜識別遵循知識庫歪斜規(guī)則處理。
316——意力不集中的報警處理；由315注意力識別可得出駕駛員注意力是否集中，如果集中則進入317的處理，如果不集中則進入第3類報警，以適當頻率和適當?shù)摹傍Q叫——停止——鳴叫”間隔，驅(qū)動105鳴叫，提醒駕駛員集中駕車注意力。
駕駛員可以按動圖1中103按鈕，使取消報警，系統(tǒng)返回314、315、316的處理，繼續(xù)監(jiān)測駕駛員的注意力。
317——疲勞度識別；疲勞度識別主要檢查駕駛員雙眼閉合情況，遵循系統(tǒng)知識庫中眼形規(guī)則。
駕駛員疲勞首先表現(xiàn)在想睡覺，眼睛不自主地閉合，閉合了不能馬上睜開，持續(xù)閉合時間遠大于正常眨眼時閉合的持續(xù)時間。
經(jīng)驗與統(tǒng)計表明，如果駕駛員駕車行走時一次眨眼持續(xù)時間超過400ms，說明他已很疲倦，有必要鳴叫提醒。
本系統(tǒng)以100ms的時間周期采集駕駛員面部圖像，并且簡化處理為只對眼睛定位和識別眼皮閉合程度，使在100ms時間間隔內(nèi)能識別處理完畢，發(fā)現(xiàn)眼睛是閉合的則作1次計數(shù)，眼睛是睜開的，則使計數(shù)清0。幾次連續(xù)監(jiān)測識別都發(fā)現(xiàn)眼睛閉合且累計次數(shù)達到4，則給出第4類報警。發(fā)出尖聲提醒駕駛員。且繼續(xù)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)還沒有睜開則累加計數(shù)；提醒后眼睛睜開，計數(shù)又清零，但系統(tǒng)記下此次報警時間和眼睛閉合持續(xù)時間，記錄成為該駕駛員的疲勞檔案。
318——疲勞報警；第4類報警如果沒有叫醒駕駛員，則繼續(xù)驅(qū)動鳴叫；報警叫醒駕駛員后，其可按動圖1所示103按鈕使取消報警。系統(tǒng)返回312步驟，重新進入對行車駕駛員的行為和疲勞監(jiān)視，先檢查車是否在行駛，如果行駛則繼續(xù)監(jiān)視駕駛員的注意力和疲勞度。
權(quán)利要求
1.本發(fā)明包括駕駛員面像智能識別裝置和一系列識別處理技術(shù)方法，該裝置包括主體中央處理器和輸入輸出控制部分(100)、車內(nèi)圖像傳感器(101)、車外圖像傳感器(102)、手動按鈕(103)、紅外光源(104)、車內(nèi)鳴叫器(105)、通信控制器(106)、微型擴頻通信天線(107)。其中車內(nèi)圖像傳感器使監(jiān)視駕駛員面像，并且攝取車內(nèi)景像；車外圖像傳感器使監(jiān)視車外景像，以判斷該車是否行駛；紅外光源使在晚上車內(nèi)無燈光時仍可監(jiān)視駕駛員面像；主體中央處理器可完成四種智能識別處理——圖像傳感部件損壞識別、駕車者身份識別、駕駛員精力不集中識別、駕駛員疲勞識別；車內(nèi)鳴叫器使提醒駕駛員集中精力、不要打瞌睡；通信控制器與微型天線使實現(xiàn)遠程通信呼叫報警。
2.如權(quán)利要求1所述主體中央處理器完成四種智能識別處理，這些識別處理從實現(xiàn)方式上分成兩個獨立處理過程和一個知識庫機器學習與記憶處理過程、系統(tǒng)運行識別與報警執(zhí)行過程、關(guān)于駕駛員面像與姿態(tài)的知識庫。
3.如權(quán)利要求2所述機器學習和記憶處理過程，此過程完成對該車認定駕駛?cè)藛T面像及姿勢的認識、學習與記憶，學習過程包括攝取車內(nèi)景像、規(guī)范化處理車內(nèi)景像、存儲規(guī)范化車內(nèi)景像、攝取認定駕駛員圖像、減除車內(nèi)背景留取駕駛員面像、面像標準化處理、面像經(jīng)K-L變換求取特征值與特征向量、存儲由特征向量組成的特征臉。
4.如權(quán)利要求2所述系統(tǒng)運行識別與報警處理執(zhí)行過程，此過程為系統(tǒng)運行處理主要過程，該過程執(zhí)行的主要處理環(huán)節(jié)按順序為車內(nèi)照度檢測處理，照度不夠則開啟紅外光；傳感部件測試處理，不正常則給出遠程1類報警；傳感正常則攝取駕車人員圖像，同時存儲該人面像；認為駕駛員身份合法則進行車輛是否行駛判斷；發(fā)現(xiàn)車輛在行駛中，進行駕駛員注意力識別，發(fā)現(xiàn)其注意力不集中則在車內(nèi)給出第3類報警；若認為注意力集中則進入疲勞識別，發(fā)現(xiàn)疲勞則在車內(nèi)給出第4類報警；駕駛員尚無疲勞則返回轉(zhuǎn)入車輛行駛判斷。
5.如權(quán)利要求4所述合法駕駛員面像識別，本系統(tǒng)為使記憶信息充分、識別準確，特獲取和識別關(guān)于面像的四種特征圖，按優(yōu)先權(quán)排列為面像特征圖、雙眼特征圖、鼻形特征圖、口形特征圖。在識別判斷時四圖都對才算正確，排前的識別不對，排后的不再識別。
6.如權(quán)利要求2所述關(guān)于駕駛員面像與姿態(tài)的知識庫，其主要內(nèi)容包括人臉色度及形狀規(guī)則面像眼鼻口形狀規(guī)則面像色度二值化梯度規(guī)則面像、眼、鼻、口特征向量規(guī)則面像俯仰規(guī)范化規(guī)則面像側(cè)轉(zhuǎn)規(guī)范化規(guī)則面像歪斜規(guī)范化規(guī)則
7.如權(quán)利要求4中所述駕駛員行車時注意力識別，其特征在于首先從外景變化識別車輛是否在行駛，若行駛則進入識別駕駛員注意力，看其面像是否左側(cè)右轉(zhuǎn)、是否下俯上仰、是否左歪右斜、眼珠是否左右側(cè)轉(zhuǎn)，如有其一，則看作駕車注意力不集中，系統(tǒng)予以音響提醒。
8.如權(quán)利要求4所述駕駛員行車疲勞識別，其特征在于識別車輛在行駛時，以短時間周期頻繁取樣識別駕駛員眼形，計算其眼皮閉合持續(xù)時間長度，閉合時間大于400ms作為瞌睡處理，對駕駛員響笛叫醒且警告，還記入該駕駛員疲勞檔案。
9.本系統(tǒng)主要處理功能中關(guān)鍵在于對駕駛員面像的圖像處理，在多個處理環(huán)節(jié)都用到。為使識別準確，圖像預處理措施非常講究，其特征在于含有圖像光照直方圖規(guī)格化處理、圖像背景減除、面像姿態(tài)規(guī)范化處理，使被識別圖像處理到與訓練樣本圖像在成像條件上達到基本一致。
10.如權(quán)利要求4中所述本系統(tǒng)共有4類報警，其特征在于系統(tǒng)分別給出不同報警方式第1類報警是呼叫車主，裝置在車內(nèi)的鳴叫器并不鳴叫；第2類報警是作盜車行為處理，既呼叫車主又呼叫110，還可呼叫車輛管理部門，車內(nèi)不鳴叫，暫不驚動劫賊；第3類報警是車內(nèi)鳴叫，提醒駕駛員不要左顧右盼，不向遠程呼叫；第4類報警是高頻高音叫醒駕駛員，打瞌睡危險。
全文摘要
本發(fā)明的裝置提供對驅(qū)車駕駛員的面像識別，給出4種智能報警。首先識別駕車者身份，如果不合法，作非法盜車對待，向車主及交通管理者發(fā)出第2類報警；如果車內(nèi)面像攝取部件被盜車者破壞，裝置識別給出第1類報警；如果駕車者身份合法，則本裝置重點監(jiān)視和識別駕駛員的行為和精神狀態(tài)。如果識別出車輛在行駛，但駕駛員姿勢不端正、精力不集中，會影響行車或?qū)е率鹿?，則給出第3類報警提醒；如果識別出車輛行駛時駕駛員疲勞、打瞌睡，裝置給出第4類報警，高音叫醒駕駛員。
文檔編號G06F9/445GK1495658SQ0214082
公開日2004年5月12日 申請日期2002年6月30日 優(yōu)先權(quán)日2002年6月30日
發(fā)明者賀貴明, 蔡朝暉 申請人:賀貴明, 蔡朝暉