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一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)及方法與流程

文檔序號(hào):42294301發(fā)布日期:2025-06-27 18:30閱讀:5來源:國(guó)知局

本發(fā)明屬于面部識(shí)別,具體涉及一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)及方法。


背景技術(shù):

1、基于面部特征識(shí)別的安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)及方法是一種利用計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù),通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的面部特征(如眼睛、嘴巴、頭部姿態(tài)等)來判斷其駕駛狀態(tài),并在檢測(cè)到疲勞、分心或其他危險(xiǎn)行為時(shí)發(fā)出警報(bào)的系統(tǒng),這種系統(tǒng)旨在提高駕駛安全性,減少因人為因素導(dǎo)致的交通事故。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在的問題:

3、在現(xiàn)有關(guān)于面部識(shí)別過程中,特別是處于駕駛狀態(tài)下,復(fù)雜環(huán)境下面部特征識(shí)別精度不足,如光照變化、遮擋等,而對(duì)于多數(shù)人體面部靜態(tài)模型無法適應(yīng)動(dòng)態(tài)駕駛場(chǎng)景,如肌肉形變、環(huán)境交互等,從而在駕駛過程中,對(duì)于駕駛員的狀態(tài)識(shí)別不夠準(zhǔn)確,且識(shí)別過程中,不準(zhǔn)確的識(shí)別,容易造成信息的誤報(bào),造成對(duì)正常駕駛狀態(tài)的駕駛員影響。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)及方法,能夠通過三維動(dòng)態(tài)模型提升識(shí)別魯棒性,混合光照補(bǔ)償算法降低環(huán)境干擾,并通過多模態(tài)融化實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,減少因誤報(bào)造成的駕駛員的干擾。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案具體如下:

3、一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警方法,包括如下步驟:

4、獲取并建立駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型,并根據(jù)獲取的模型在模擬系統(tǒng)中運(yùn)行生成關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù);

5、根據(jù)關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù)中三種模型組合運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),獲取不同狀態(tài)下對(duì)駕駛員三維模型的影響參數(shù),并生成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集;

6、基于駕駛員三維模型構(gòu)建靜態(tài)構(gòu)線與動(dòng)態(tài)構(gòu)線,并關(guān)聯(lián)光照補(bǔ)償;

7、將靜態(tài)構(gòu)線附著于駕駛員三維模型上,關(guān)聯(lián)光照補(bǔ)償,并在模擬系統(tǒng)中的監(jiān)測(cè)參數(shù)變化,生成模型數(shù)據(jù)并錄入關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù),生成對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集的對(duì)照組;

8、將動(dòng)態(tài)構(gòu)線附著于駕駛員三維模型上,關(guān)聯(lián)光照補(bǔ)償,并在模擬系統(tǒng)中的監(jiān)測(cè)參數(shù)對(duì)比對(duì)照組,生成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),錄入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集;

9、實(shí)時(shí)獲取的駕駛員特征數(shù)據(jù),分別對(duì)比模型數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù);

10、判斷是否與模型數(shù)據(jù)或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)重合;

11、根據(jù)模型數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)比獲取偏差,根據(jù)偏差判定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),驗(yàn)證駕駛員狀態(tài);

12、根據(jù)獲取的駕駛員狀態(tài)判定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)等級(jí)預(yù)警系統(tǒng)的觸發(fā)。

13、駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型分別包括靜態(tài)模型與動(dòng)態(tài)模型,靜態(tài)模型為建立的參考模型,根據(jù)獲取的模型數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)模型,動(dòng)態(tài)模型包括駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型任一獨(dú)立運(yùn)動(dòng)模型,以及任一組合的相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型;

14、關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù)為靜態(tài)模型與動(dòng)態(tài)模型的集合,以及對(duì)應(yīng)駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型任一模型關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的集合。

15、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集至少包括駕駛員三維模型關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的集合,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括但不限于駕駛員三維模型靜態(tài)與動(dòng)態(tài)位置信息、多個(gè)模型間相對(duì)坐標(biāo)位置信息、光照信息;

16、其中駕駛員三維模型的靜態(tài)構(gòu)線包括但不限于基于面部的眼眶、嘴唇、下巴、側(cè)臉的基準(zhǔn)輪廓線;

17、動(dòng)態(tài)構(gòu)線包括但不限于基于面部的嘴唇張合、眼眶收縮、皺紋生成、側(cè)臉收縮的動(dòng)態(tài)輪廓線。

18、駕駛員特征數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間變化,集成多模態(tài)面部特征,判斷駕駛員靜態(tài)輪廓與動(dòng)態(tài)輪廓之間的變化趨向,根據(jù)變化趨向在變化過程中與模型數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是否超過閾值,根據(jù)超過閾值的偏差大小,以判斷駕駛員狀態(tài),以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

19、一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),包括:

20、圖像采集與預(yù)處理模塊,通過車載圖像獲取設(shè)備獲取駕駛員面部及面部周圍圖像,以及至少設(shè)置一個(gè)紅外攝像頭與混合光照補(bǔ)償模塊;

21、三維動(dòng)態(tài)建模模塊,三維動(dòng)態(tài)建模模塊生成駕駛員面部肌肉動(dòng)力學(xué)模型,提取靜態(tài)構(gòu)線與動(dòng)態(tài)構(gòu)線特征;

22、多模態(tài)特征融合模塊,集成面部表情、生理參數(shù)及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù),度量動(dòng)態(tài)構(gòu)線與基準(zhǔn)模型的偏差;

23、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警模塊,基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集的增量式學(xué)習(xí)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),并根據(jù)分級(jí)閾值觸發(fā)語(yǔ)音、振動(dòng)或緊急制動(dòng)響應(yīng)。

24、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)并運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)系統(tǒng),用于存儲(chǔ)個(gè)性化駕駛特征的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),以及駕駛員三維模型、車輛模型及外部環(huán)境模型任意組合的數(shù)據(jù)參數(shù)。

25、圖像采集與預(yù)處理模塊還至少包括兩個(gè)視角交叉的攝像頭,混合光照補(bǔ)償模塊采用retinex算法結(jié)合can總線數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)混合光照補(bǔ)償。

26、使用hausdorff距離度量動(dòng)態(tài)構(gòu)線與基準(zhǔn)模型的偏差。

27、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面,還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述中任一項(xiàng)的方法。

28、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面,還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述中任一項(xiàng)的方法。

29、本發(fā)明取得的技術(shù)效果為:

30、本發(fā)明,通過動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)參數(shù),消除因車內(nèi)外光照變化導(dǎo)致的面部識(shí)別誤差,提升靜態(tài)/動(dòng)態(tài)輪廓線提取精度,結(jié)合can總線數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)光照參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化,確保復(fù)雜駕駛場(chǎng)景下的魯棒性。

31、本發(fā)明,基于駕駛員三維模型構(gòu)建靜態(tài)構(gòu)線與動(dòng)態(tài)構(gòu)線,并分別附著于駕駛員三維模型,分別生成模型數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),通過兩者生成的對(duì)照組,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同駕駛員駕駛狀態(tài)的個(gè)性化模擬與對(duì)比,并將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)上傳至對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集中,構(gòu)建針對(duì)同一個(gè)駕駛員的特征數(shù)據(jù),并通過判斷是否與模型數(shù)據(jù)或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)重合,根據(jù)模型數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)比獲取偏差,根據(jù)偏差判定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),驗(yàn)證駕駛員狀態(tài),從而制定如車輛預(yù)警、遠(yuǎn)程預(yù)警、遠(yuǎn)程接管、自動(dòng)駕駛接管、報(bào)警、急救預(yù)警等。



技術(shù)特征:

1.一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警方法,其特征在于,包括如下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警方法,其特征在于:所述駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型分別包括靜態(tài)模型與動(dòng)態(tài)模型,所述靜態(tài)模型為建立的參考模型,根據(jù)獲取的模型數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)模型,所述動(dòng)態(tài)模型包括駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型任一獨(dú)立運(yùn)動(dòng)模型,以及任一組合的相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型;

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警方法,其特征在于:所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集至少包括駕駛員三維模型關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的集合,所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括但不限于駕駛員三維模型靜態(tài)與動(dòng)態(tài)位置信息、多個(gè)模型間相對(duì)坐標(biāo)位置信息、光照信息;

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警方法,其特征在于:所述駕駛員特征數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間變化,集成多模態(tài)面部特征,判斷駕駛員靜態(tài)輪廓與動(dòng)態(tài)輪廓之間的變化趨向,根據(jù)變化趨向在變化過程中與模型數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是否超過閾值,根據(jù)超過閾值的偏差大小,以判斷駕駛員狀態(tài),以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

5.一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),運(yùn)行權(quán)利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)并運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)系統(tǒng),用于存儲(chǔ)個(gè)性化駕駛特征的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),以及駕駛員三維模型、車輛模型及外部環(huán)境模型任意組合的數(shù)據(jù)參數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述圖像采集與預(yù)處理模塊還至少包括兩個(gè)視角交叉的攝像頭,所述混合光照補(bǔ)償模塊采用retinex算法結(jié)合can總線數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)混合光照補(bǔ)償。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:使用hausdorff距離度量動(dòng)態(tài)構(gòu)線與基準(zhǔn)模型的偏差。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于面部識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于面部特征識(shí)別安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)及方法,包括如下步驟:獲取并建立駕駛員三維模型、車輛模型、外部環(huán)境模型,并根據(jù)獲取的模型在模擬系統(tǒng)中運(yùn)行生成關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù);根據(jù)關(guān)聯(lián)模型數(shù)據(jù)庫(kù)中三種模型組合運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),獲取不同狀態(tài)下對(duì)駕駛員三維模型的影響參數(shù),并生成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集;基于駕駛員三維模型構(gòu)建靜態(tài)構(gòu)線與動(dòng)態(tài)構(gòu)線,并關(guān)聯(lián)光照補(bǔ)償,時(shí)獲取的駕駛員特征數(shù)據(jù),分別對(duì)比模型數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。本發(fā)明,能夠通過三維動(dòng)態(tài)模型提升識(shí)別魯棒性,混合光照補(bǔ)償算法降低環(huán)境干擾,并通過多模態(tài)融化實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,減少因誤報(bào)造成的駕駛員的干擾。

技術(shù)研發(fā)人員:周韶云,劉永梅,丁虎
受保護(hù)的技術(shù)使用者:廣東羊城之旅旅游運(yùn)輸有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/6/26
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