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申请/专利权人：江苏益展研创智能科技有限公司

摘要：本发明涉及车辆驾驶辅助技术领域，具体为一种车辆驾驶员高危驾驶行为自动提醒系统；该系统包括面部监测模块、数据分析模块、预警提示模块、反馈模块；该系统通过监测驾驶人员面部数据，随行采集面部特征信息，综合判断驾驶人员驾驶时的行为状态，根据提醒次数逐步提高提醒语音的分贝等，做到循序渐进、精确高效地提醒，提前预测驾驶人员疲劳程度，减少驾驶人员危险驾驶行为，降低因个体及场景差异导致的疲劳驾驶误判可能性，也能做到疲劳驾驶预警，避免驾驶人员在疲劳驾驶状态下无法及时休息，减少驾驶人员疲劳驾驶状态下的驾驶时间，从而降低事故发生的风险。

主权项：1.一种车辆驾驶员高危驾驶行为自动提醒方法，其特征在于：采用车辆驾驶员高危驾驶行为自动提醒系统，该系统包括面部监测模块、数据分析模块、预警提示模块、反馈模块；所述面部监测模块用于监测驾驶人员的面部特征信息；所述数据分析模块用于处理面部监测模块的监测数据并量化分析预测驾驶人员的疲劳驾驶程度；所述预警提示模块用于根据所述数据分析模块的结果对驾驶人员的疲劳驾驶行为进行语音提醒，并将语音信号的内容等级传递给所述反馈模块；所述反馈模块用于记录预警提示模块的提示信号并反馈给面部监测模块与数据分析模块；所述面部监测模块的输出端与所述数据分析模块、预警提示模块的输入端相连接；所述数据分析模块的输出端与所述预警提示模块的输入端相连接；所述预警提示模块的输出端与所述反馈模块的输入端相连接；所述反馈模块的输出端与所述面部监测模块及数据分析模块的输入端相连接；所述数据分析模块包括面部特征分析单元、LSTM预测单元；所述面部特征分析单元用于根据面部特征数据分析驾驶人员眼睛开合度与眨眼频次，根据权重系数综合分析量化驾驶人员的疲劳程度，并根据所得结果进行判断后选择提醒或预警；所述LSTM预测单元用于根据车辆启动后驾驶人员的行为特征数据预测判断驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态；所述面部特征分析单元的输出端和所述预警提示模块、LSTM预测单元的输入端相连接；所述LSTM预测单元的输出端和所述预警提示模块的输入端相连接；所述方法步骤如下：S6-1.驾驶人员启动车辆时开始监测；S6-2.面部监测模块实时采集驾驶人员面部图像并提取特征信息；若采集不到面部信息，则直接发出不当驾驶行为语音提醒；S6-3.数据分析模块根据特征信息分析量化驾驶人员实时疲劳程度，并通过阈值判断当前驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态；若驾驶人员当前处于疲劳驾驶状态则直接发出疲劳驾驶语音提醒；若驾驶人员未处于疲劳驾驶状态，再次阈值判断选择是否预测未来时间点驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态；S6-4.当选择预测驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态时，通过所述LSTM预测单元预测未来时间点驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态，若判断驾驶人员未来时间点将会处于疲劳驾驶状态，发出疲劳驾驶预警语音提醒；S6-5.将信号类型与分贝等级传递给反馈模块记录并回传结果，当出现相同语音信号时，提高提示语音的分贝；S6-3量化驾驶人员实时疲劳程度，并通过阈值判断当前驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态步骤如下：S7-1.获取车辆启动后10分钟内面部监测模块的数据信息，监测除眨眼以外的每一帧眼睛图像统计出正常驾驶时间内驾驶人员眼睛平均宽高比η平均，再统计出每分钟的平均眨眼频次f平均作为对比数据；S7-2.在车辆启动10分钟后实时监测驾驶人员的眼睛图像，获取驾驶人员每一帧的眼睛宽高比η实时与每次眨眼时间点数据，且设定当η实时2*η平均时，判定当前帧为疲劳帧；S7-3.每隔一个监测周期T监测统计当前时间向前一个采样周期T采样内的监测数据，计算出周期T采样内疲劳帧数N疲劳与眨眼次数N眨眼，根据公式： 其中，为驾驶人员疲劳程度量化值，为面部特征分析单元每秒监测采样帧数，为疲劳程度判断中眼睛开合度下降所占权重系数，为疲劳程度判断中眨眼频次增加所占权重系数，两个系数根据驾驶人员眼睛平均宽高比与平均眨眼频次设置；S7-4.求出驾驶人员实时疲劳程度量化值进行阈值判断；当时，则判定驾驶人员处于疲劳驾驶状态；当时，则判定驾驶人员未处于疲劳驾驶状态，将传递给LSTM预测单元进行驾驶人员未来疲劳程度量化值的预测；当时，此次监测周期不进行疲劳程度量化值预测。

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