疲劳驾驶检测方法及防疲劳驾驶辅助装置

1.一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括：
采集车辆行进过程中的道路视频信息以计算车轮压线的频率信息，所述车轮压线的频率信息是通过采集一段时间内的车轮压线的次数后计算得到的；通过GPS获取车辆所在道路类型信息；根据GPS的道路方向信息获得方向盘操作数据；获取车辆行驶速度信息并计算得到油门控制数据；获取当前驾驶时长和季节信息；
将所述车轮压线的频率信息、所述车辆所在道路类型信息、所述方向盘操作数据、所述油门控制数据以及当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对并判定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，当判定驾驶员处于疲劳驾驶状态时，发出语音报警；若一段时间后未脱离语音报警状态，则控制车辆减速行驶。
3.根据权利要求2所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述控制车辆减速行驶一段时间后，若仍未脱离语音报警状态，则根据所述车辆所在道路类型信息判定是否需要制动停车。
4.根据权利要求1或2或3所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述采集车辆行进过程中的道路视频信息是通过安装在车辆前部的摄像头获取的。
5.一种防疲劳驾驶辅助装置，其特征在于，包括：
数据采集组件，用于采集车辆行进过程中的道路视频信息以及车辆行驶速度信息，并通过GPS获取车辆所在道路类型信息和道路方向信息；获取当前驾驶时长和季节信息；并将采集获取的数据传输给程序逻辑组件；
程序逻辑组件，用于对所述道路视频信息、车辆行驶速度信息和道路方向信息进行预处理，将预处理所得的原始数据、所述车辆所在道路类型信息以及所述当前驾驶时长和季节信息一并传给疲劳驾驶判断部件；
疲劳驾驶判断部件，用于根据所述原始数据和所述车辆所在道路类型信息以及所述当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对和判定，将判定结果传给预警响应部件；
预警响应组件，用于根据所述判定结果发出语音报警并根据报警持续时长控制车辆做出相应的减速和/或制动停车操作。
6.根据权利要求5所述的防疲劳驾驶辅助装置，其特征在于，所述数据采集组件包括车辆状态采集设备和用于采集获取车辆行进过程中的道路视频信息的视觉信息采集设备；
所述车辆状态采集设备与车辆的CAN总线相连并通过所述CAN总线采集所述车辆行驶速度信息和所述当前驾驶时长；
所述车辆状态采集设备还与GPS相连并通过所述GPS获取所述车辆所在道路类型信息和道路方向信息和季节信息。
7.根据权利要求6所述的防疲劳驾驶辅助装置，其特征在于，所述原始数据包括：车轮压线的频率信息、油门控制数据和方向盘操作数据；
所述程序逻辑组件包括：
用于将车辆行进过程中的道路视频信息计算处理为车轮压线的频率信息的道路标志检测识别模块；
用于根据所述车辆行驶速度信息计算固定时间段内的加速度从而获得油门控制数据，并根据所述道路方向信息获取方向盘操作数据的车辆状态识别模块。
8.根据权利要求5或6或7所述的防疲劳驾驶辅助装置，其特征在于，所述预警响应组件包括驾驶辅助系统，所述驾驶辅助系统与车载语音设备相连并通过所述车载语音设备发出所述语音报警；所述驾驶辅助系统通过CAN总线与车载发动机相连并控制所述车载发动机进行减速和/或制动停车操作，所述驾驶辅助系统与服务中心相连并向所述服务中心发送报警数据。

疲劳驾驶检测方法及防疲劳驾驶辅助装置\n技术领域\n[0001] 本发明涉及汽车行车安全领域，特别地，涉及一种疲劳驾驶检测方法及防疲劳驾驶辅助装置。\n背景技术\n[0002] 随着车辆的日益增多，驾驶事故逐年增多，疲劳驾驶是引发道路安全事故的一个重要因素。如何快速、准确的检测到驾驶员的疲劳状况，给予提醒，在严重的时候采取强制措施降低车速，对减少因疲劳驾驶而产生的事故有重大的意义。\n[0003] 现有的疲劳驾驶检测大多是针对驾驶员人脸眼部特征、异常行为的检测，结合机器学习的方法做出判断，由于此类方法的疲劳驾驶检测需要采集大量数据，且不同的驾驶员各种驾驶习惯有较大偏差，因此此类程序在实时性与准确性上仍需要改进。\n发明内容\n[0004] 本发明目的在于提供一种利用车载摄像头检测车轮压线的频率信息并与车辆位置估算相结合的疲劳驾驶检测方法，以解决现有的疲劳驾驶检测方法由于驾驶员的个体差异而导致的实时性与准确性不佳的技术问题。另外，基于同一个技术构思，本发明还提供一种能实时监控驾驶状态、有效地检测疲劳驾驶并提醒驾驶员、预防疲劳驾驶事故的防疲劳驾驶辅助装置。\n[0005] 为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种疲劳驾驶检测方法，包括：\n[0006] 采集车辆行进过程中的道路视频信息以计算车轮压线的频率信息；通过GPS获取车辆所在道路类型信息；根据GPS的道路方向信息获得方向盘操作数据；获取车辆行驶速度信息并计算得到油门控制数据；获取当前驾驶时长和季节信息；\n[0007] 将所述车轮压线的频率信息、所述车辆所在道路类型信息、所述方向盘操作数据、所述油门控制数据以及当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对并判定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。\n[0008] 作为上述方法的进一步改进：\n[0009] 当判定驾驶员处于疲劳驾驶状态时，发出语音报警；若一段时间后未脱离语音报警状态，则控制车辆减速行驶。\n[0010] 所述控制车辆减速行驶一段时间后，若仍未脱离语音报警状态，则根据所述车辆所在道路类型信息判定是否需要制动停车。\n[0011] 所述采集车辆行进过程中的道路视频信息是通过安装在车辆前部的摄像头获取的。\n[0012] 基于同一个技术构思，本发明还提供一种防疲劳驾驶辅助装置，包括：\n[0013] 数据采集组件，用于采集车辆行进过程中的道路视频信息以及车辆行驶速度信息，并通过GPS获取车辆所在道路类型信息和道路方向信息；获取当前驾驶时长和季节信息；并将采集获取的数据传输给程序逻辑组件；\n[0014] 程序逻辑组件，用于对所述道路视频信息、车辆行驶速度信息和道路方向信息进行预处理，将预处理所得的原始数据、所述车辆所在道路类型信息以及所述当前驾驶时长和季节信息一并传给疲劳驾驶判断部件；\n[0015] 疲劳驾驶判断部件，用于根据所述原始数据和所述车辆所在道路类型信息以及所述当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对和判定，将判定结果传给预警响应部件；\n[0016] 预警响应组件，用于根据所述判定结果发出语音报警并根据报警持续时长控制车辆做出相应的减速和/或制动停车操作。\n[0017] 作为上述防疲劳驾驶辅助装置的进一步改进：\n[0018] 所述数据采集组件包括车辆状态采集设备和用于采集获取车辆行进过程中的道路视频信息的视觉信息采集设备；所述车辆状态采集设备与车辆的CAN总线相连并通过所述CAN总线采集所述车辆行驶速度信息和所述当前驾驶时长；所述车辆状态采集设备还与GPS相连并通过所述GPS获取所述车辆所在道路类型信息和道路方向信息和季节信息。\n[0019] 所述原始数据包括：车轮压线的频率信息、所述油门控制数据和方向盘操作数据；\n[0020] 所述程序逻辑组件包括：\n[0021] 用于将车辆行进过程中的道路视频信息计算处理为车轮压线的频率信息的道路标志检测识别模块；\n[0022] 用于根据所述车辆行驶速度信息计算固定时间段内的加速度从而获得油门控制数据，并根据所述道路方向信息获取方向盘操作数据的车辆状态识别模块。\n[0023] 所述预警响应组件包括驾驶辅助系统，所述驾驶辅助系统与车载语音设备相连并通过所述车载语音设备发出所述语音报警；所述驾驶辅助系统通过CAN总线与车载发动机相连并控制所述车载发动机进行减速和/或制动停车操作，所述驾驶辅助系统与服务中心相连并向所述服务中心发送报警数据。\n[0024] 本发明具有以下有益效果：\n[0025] 1、本发明的疲劳驾驶检测方法，采集道路视频信息、车辆行驶速度信息、道路方向信息以获取车轮压线的频率信息、油门控制数据和方向盘操作数据，并结合车辆所在道路类型信息以及所述当前驾驶时长和季节信息，与预先存储的防疲劳驾驶模型进行综合比对和判定，能实时监控驾驶员的驾驶状态，不受驾驶员的驾驶习惯约束，准确度高。\n[0026] 2、本发明的防疲劳驾驶辅助装置，采用数据采集组件采集道路视频信息、车辆行驶速度信息、道路方向信息，经程序逻辑组件计算处理为车轮压线的频率信息、油门控制数据和方向盘操作数据，通过疲劳驾驶判断部件综合判断，实时监控驾驶状态、有效地检测疲劳驾驶并提醒驾驶员、预防疲劳驾驶事故。同时，本发明的防疲劳驾驶辅助装置，可应用于各种车辆类型、不受驾驶员驾驶习惯以及车辆规格尺寸的限制，适应性广。\n[0027] 除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。\n下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。\n附图说明\n[0028] 构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：\n[0029] 图1是本发明优选实施例的疲劳驾驶检测方法的流程示意图；\n[0030] 图2是本发明优选实施例的防疲劳驾驶辅助装置的结构示意图。\n具体实施方式\n[0031] 以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。\n[0032] 参见图1，本发明的疲劳驾驶检测方法，包括以下步骤：\n[0033] 1、采集车辆行进过程中的道路视频信息以计算车轮压线的频率信息（车轮压线的频率信息是通过采集一段时间内的车轮压线的次数后计算得到的，此处“一段时间”的具体时长需根据经验数据人工设定）；通过GPS获取车辆所在道路类型信息；根据GPS的道路方向信息获得方向盘操作数据；获取车辆行驶速度信息并计算得到油门控制数据；获取当前驾驶时长和季节信息。其中，采集车辆行进过程中的道路视频信息是通过安装在车辆前部的摄像头获取的。\n[0034] 2、将车轮压线的频率信息、车辆所在道路类型信息、方向盘操作数据、油门控制数据以及当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对并判定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。\n[0035] 本实施例中，当判定驾驶员处于疲劳驾驶状态时，发出语音报警；若一段时间后未脱离语音报警状态，则控制车辆减速行驶。控制车辆减速行驶一段时间后，若仍未脱离语音报警状态，则根据车辆所在道路类型信息判定是否需要制动停车。\n[0036] 基于同一个技术构思，参见图2，本发明的防疲劳驾驶辅助装置，主要包括以下四个部分：\n[0037] 1、数据采集组件，用于采集车辆行进过程中的道路视频信息以及车辆行驶速度信息，并通过GPS获取车辆所在道路类型信息（从GPS信息数据库中获取）和道路方向信息（利用GPS经纬度中的方向信息获取）；获取当前驾驶时长和季节信息；并将采集获取的数据传输给程序逻辑组件。\n[0038] 本实施例中，数据采集组件包括车辆状态采集设备和用于采集获取车辆行进过程中的道路视频信息的视觉信息采集设备。车辆状态采集设备与车辆的CAN总线相连并通过CAN总线采集车辆行驶速度信息和当前驾驶时长（车辆启动及熄火的时间差）；车辆状态采集设备还与GPS相连并通过GPS获取车辆所在道路类型信息和道路方向信息和季节信息（通过GPS上的月份进行判断）。\n[0039] 2、程序逻辑组件，用于对道路视频信息、车辆行驶速度信息和道路方向信息进行预处理，将预处理所得的原始数据、车辆所在道路类型信息以及当前驾驶时长和季节信息一并传给疲劳驾驶判断部件。原始数据包括：车轮压线的频率信息、油门控制数据和方向盘操作数据。\n[0040] 本实施例中，程序逻辑组件包括：用于将车辆行进过程中的道路视频信息计算处理为车轮压线的频率信息的道路标志检测识别模块，以及用于根据车辆行驶速度信息计算固定时间段内的加速度从而获得油门控制数据，并根据道路方向信息获取方向盘操作数据的车辆状态识别模块。\n[0041] 3、疲劳驾驶判断部件，用于根据原始数据和车辆所在道路类型信息以及当前驾驶时长和季节信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对和判定，将判定结果传给预警响应部件。当前驾驶时长和季节信息主要用于根据车辆持续驾驶时长，以及当前是否属于疲劳驾驶高峰时段，（如夏季0：00-06：00）。\n[0042] 防疲劳驾驶模型的原理如下：\n[0043] 在建立防疲劳驾驶模型时，可以通过采集到的原始数据进行处理，得出相应的语义组。通过一组有含义的语义描述当前车辆行驶的状态。相应的采集方法以及数据如下：\n[0044] 系统每隔一定周期（5000MS）即对采集数据进行分析。\n[0045] 1)车轮压线的频率信息：通过车载视觉模块采集车辆在该段时间压线频率=偏离车道行驶时间/周期。通过压线频率数据，获取三类车辆行驶平稳指数：{稳定，较危险，危险}。\n[0046] 2)车辆所在道路类型信息：通过GPS数据库，获取车辆所处的公路类型。如高速，城市主干道，省道，县道。从而获得三类地段指数：{事故频发路段，事故高发路段，普通路段}。\n[0047] 3)方向盘操作数据：通过车辆方向盘数据采集装置结合GPS的道路方向信息，获得以下信息：\n[0048] A、方向盘回正用时（回盘用时）；\n[0049] B、方向盘调整用时（打盘用时）；\n[0050] C、单位时间内操作幅度极值。\n[0051] 通过以上三组对方向盘描述的数据获取三类驾驶员的精力指数：{精力充沛，精力一般，精力下降}。\n[0052] 4)季节信息：通过GPS时间参数获取时间与季节参数，获得三类当前时间环境指数：{疲劳驾驶高发时段，普通时段}。\n[0053] 5)当前驾驶时长：通过DAS系统计时程序获取驾驶累计时间，汽车发动后即开始对车辆行驶时间进行累加，汽车静止一定时间后累加清零{如20分钟}。根据车辆累计行驶时间以及疲劳指数的对应关系，获取三类驾驶疲劳累计指数：{高疲劳风险，中风险，低风险}。\n[0054] 6)油门控制数据：通过CAN总线采集速度：本实施例中，通过对5000MS内定时检测速度（如每隔500MS采集当前速度），得出车辆的速度数组，通过计算平均速度获取三类车辆速度状态指数：{危险速度，非正常速度，安全速度}。\n[0055] 7)油门控制数据：通过CAN总线采集速度并计算得到加速度方差、标准差以及极差数据：通过速度数组计算出前后时间点加速度，计算加速度数字的统计数据。该三项数据的值越大，表明车辆所处的速度状态越不稳定。通过加速度的三项统计数据，获取三类车辆速度平稳指数：{不稳定，较稳定，稳定}。\n[0056] 8)油门控制数据：通过CAN总线采集加速踏板幅度数据，在某段时间内加速踏板的幅度方差，标准差以及极差数据反映车辆加速或减速时车辆的平稳性。由加速度踏板幅度数据可以获取三类车辆加速平稳指数:{危险加速，较危险加速，平稳加速}。\n[0057] 通过将原始数据与防疲劳驾驶模型中的上述1）～8）建立的8组数据（其中6）、7）和8）均包括在油门控制数据中）进行比对，获得对应的指数，从而综合判断出驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。\n[0058] 4、预警响应组件，用于根据判定结果发出语音报警并根据报警持续时长控制车辆做出相应的减速和/或制动停车操作。\n[0059] 本实施例中，预警响应组件包括驾驶辅助系统（Driver-assistance-systems，DAS），驾驶辅助系统与车载语音设备相连并通过车载语音设备发出语音报警；驾驶辅助系统通过CAN总线与车载发动机相连并控制车载发动机进行减速和/或制动停车操作。实时使用时，制动停车操作是否执行需要结合当前的道路类型进行综合判断，如高速公路行驶时不能制动停车。驾驶辅助系统与服务中心相连，一旦发现有疲劳驾驶的情况可上报服务车辆控制中心，并向服务中心发送报警数据。\n[0060] 此外，驾驶员可以控制防疲劳驾驶检测装置的开启。在某时段（如0：00-06：00）强制进入防疲劳驾驶模式。\n[0061] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。