申请/专利权人：海南大学

申请日：2023-10-08

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117351648B

主分类号：G08B21/06

分类号：G08B21/06;H04N7/18;G06V40/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明提供了一种驾驶员疲劳监测预警方法，通过预处理模块对每帧图像进行处理，得到对应的高分辨率图像；将所述高分辨率图像输入改进后的YOLOV7算法中检测出的眼球和眼皮边缘对应的多个目标框，以及中的眼球和眼皮边缘的真实坐标；基于眼部的眼皮边缘的坐标确定眼皮边缘运动轨迹，基于眼部的眼球的坐标确定眼球大小；基于眼动仪获得眼球的运动轨迹，将的眼部状态信息，头部状态信息和车辆状态信息融合后传入多信息融合检测模块，综合判段驾驶员的驾驶状态。通过设计预处理模块，快速准确地解决了图像噪声较大，光线不足，画质分辨率较低的问题。通过改进的YOLOV7算法，提高了算法在图片分类的精确度及运行速度。

主权项：1.一种驾驶员疲劳监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取包含驾驶员面部图像的原始视频，按序从视频中读取出每帧图像，通过预处理模块对读取的每帧图像进行依次处理，得到对应的高分辨率图像；步骤2，对于每张高分辨率图像，将所述高分辨率图像输入改进后的YOLOV7算法中检测出的眼球和眼皮边缘对应的多个目标框，以及目标框中的眼球和眼皮边缘的真实坐标；改进后的YOLOV7算法，具体为：将SPPCSPC模块中卷积核大小为1×1，步长为1的CBS模块优化成CBS-SR模块，并且添加多个CBS-SR模块，并将三个最大池化层Maxpooling5，Maxpooling9，Maxpooling13，改为两个：Maxpooling5，Maxpooling9；同时将Backbone模块中卷积核大小为3×3，步长为1的用来特征提取的CBS模块之后加入CBS-SR模块；步骤3，将每个目标框通过目标框解码的方法得到目标框的真实坐标，根据所述目标框的真实坐标将所述眼球和眼皮边缘的真实坐标进行坐标转换，得到基于眼部的眼球和眼皮边缘的坐标，根据基于眼部的眼皮边缘的坐标确定眼皮边缘运动轨迹，根据基于眼部的眼球的坐标确定眼球大小；步骤4，将眼动仪收集的信息结合对应的时间戳，传入LSTM模型中获得眼球的运动轨迹；步骤5，对驾驶员进行头部检测得到头部状态信息，通过车辆自身传感器和车载系统获得车辆状态信息；步骤6，根据眼皮边缘运动轨迹、眼球大小、眼球的运动轨迹融合得到眼部状态信息，将的眼部状态信息，头部状态信息和车辆状态信息融合后传入多信息融合检测模块，综合判段驾驶员的驾驶状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学 一种驾驶员疲劳监测预警方法及系统

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