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申请/专利权人：江西科技学院

摘要：本发明实施例涉及智能驾驶技术领域，具体公开了基于眼动特征的疲劳驾驶辨识方法及系统。本发明实施例通过在满足疲劳驾驶的基础辨识条件时，进行实时驾驶监测，获取驾驶监测数据；进行特征识别，判断是否存在可疑疲劳驾驶；在存在可疑疲劳驾驶时，进行环境影响监测；对影响监测数据进行分析以得到监测数据分析结果，并基于监测数据分析结果确定是否进行驾驶安全报警。能够在满足疲劳驾驶的基础辨识条件时，进行驾驶监测与特征识别，判断是否存在可疑疲劳驾驶，并在存在可疑疲劳驾驶时，进行环境影响监测，基于监测数据分析结果确定是否进行驾驶安全报警，以保障驾驶人员的正常驾驶。

主权项：1.一种基于眼动特征的疲劳驾驶辨识方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：在满足疲劳驾驶的基础辨识条件时，对驾驶人员进行实时驾驶监测，获取驾驶监测数据；对所述驾驶监测数据进行特征识别，判断是否存在可疑疲劳驾驶；在存在可疑疲劳驾驶时，进行环境影响监测，获取影响监测数据；对所述影响监测数据进行分析以得到监测数据分析结果，并基于监测数据分析结果确定是否进行驾驶安全报警；所述在满足疲劳驾驶的基础辨识条件时，对驾驶人员进行实时驾驶监测，获取驾驶监测数据具体包括以下步骤：获取持续驾驶时长和当前驾驶路况；对所述持续驾驶时长和所述当前驾驶路况进行分析，判断是否满足疲劳驾驶的基础辨识条件；在满足疲劳驾驶的基础辨识条件时，生成驾驶监测指令；按照所述驾驶监测指令，对驾驶人员进行实时驾驶监测，获取驾驶监测数据；对所述持续驾驶时长和所述当前驾驶路况进行分析，判断是否满足疲劳驾驶的基础辨识条件的步骤包括如下子步骤：获取所述持续驾驶时长，并基于所述当前驾驶路况进行分析以得到当前驾驶路况的复杂度评分；基于所述持续驾驶时长与所述当前驾驶路况的复杂度评分，计算得到疲劳驾驶指数；根据疲劳驾驶指数判断是否满足疲劳驾驶的基础辨识条件；其中，疲劳驾驶指数的计算公式表示为： ；其中，表示疲劳驾驶指数，用于判断是否满足疲劳驾驶的条件；表示持续驾驶时长，表示允许的最大持续驾驶时长，表示当前驾驶路况的复杂度评分，表示路况复杂度的最大可能评分；均表示第一调整参数，用于控制不同因素对疲劳判断的影响程度；所述对所述驾驶监测数据进行特征识别，判断是否存在可疑疲劳驾驶具体包括以下步骤：对所述驾驶监测数据进行眼部识别与截取处理，获取眼部监测数据；对所述眼部监测数据进行眼动特征识别，获取眼动特征数据；将所述眼动特征数据与预设的标准特征数据进行比较，并记录特征比较结果；按照所述特征比较结果，判断是否存在可疑疲劳驾驶；所述对所述眼部监测数据进行眼动特征识别，获取眼动特征数据具体包括以下步骤：对所述眼部监测数据进行眨眼识别与记录，获取眨眼频率数据；对所述眼部监测数据进行瞳孔变化识别，获取瞳孔变化数据；对所述眼部监测数据进行闭眼识别与记录，获取闭眼时长数据；综合所述眨眼频率数据、所述瞳孔变化数据和所述闭眼时长数据，生成眼动特征数据；其中，生成眼动特征数据对应的函数表达式为： ；其中，表示眼动特征数据，用于量化眼部的活动情况；表示眨眼频率数据；分别表示眨眼频率、瞳孔变化和闭眼时长的权重系数，用于调整各个因素在眼动特征数据中的相对重要性；均表示第二调整参数，用于控制各个因素对眼动特征数据的非线性影响；为瞳孔变化数据，用于表示瞳孔直径的变化量；表示闭眼时长数据，表示瞳孔变化数据的参考常量，表示闭眼时长数据的参考常量；所述在存在可疑疲劳驾驶时，进行环境影响监测，获取影响监测数据具体包括以下步骤：在存在可疑疲劳驾驶时，生成动作识别指令与环境识别指令；按照所述动作识别指令，进行动作识别与记录，获取动作记录信息；按照所述环境识别指令，进行环境识别，获取环境识别数据；综合所述动作记录信息和所述环境识别数据，生成影响监测数据；综合所述动作记录信息和所述环境识别数据，生成影响监测数据的步骤，对应有如下函数表达式： ；其中，表示影响监测数据的最终值，表示第个动作记录信息的数值，表示与每个动作记录信息相关的权重因子，表示动作记录信息的总数，表示环境识别数据的总数，表示第个环境识别数据的数值，表示所有环境识别数据的平均值；所述对所述影响监测数据进行分析以得到监测数据分析结果，并基于监测数据分析结果确定是否进行驾驶安全报警的步骤具体包括以下子步骤:对所述影响监测数据进行影响分析，判断所述影响监测数据对应的影响是否为不利影响；当判断到所述影响监测数据对应的影响为不利影响时，则判定当前驾驶为非安全驾驶，并进行驾驶报警;其中，不利影响指标的函数表达式为： ；其中，表示不利影响指标；均表示预设参数，用于调整函数的形状和敏感；表示影响监测数据的最终值。

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