具有突发性疾病监控报警功能和疲劳驾驶监控预警纠正系统的制作流程

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汽车驾驶员防止瞌睡的监测警报器的制作方法

汽车驾驶员防止瞌睡的监测警报器的制作方法

汽车驾驶员防止瞌睡的监测警报器的制作方法瞌睡驾驶是一种非常危险的行为,可能会导致交通事故。

因此,随着科技的发展,监测警报器越来越受到驾驶员的关注。

本文将介绍一种简单的汽车驾驶员防止瞌睡的监测警报器的制作方法。

1.材料准备制作这个监测警报器所需要的材料非常简单,您需要一块Arduino Uno控制板,几个电容、电阻等电子元件,一个无刷电机,一个面包板和一些导线。

2.安装Arduino Uno控制板安装Arduino Uno控制板需要将其固定在面包板上,一般情况下,面包板具有长而薄的铜条和穿孔,以便将元件和控制板连接起来。

将控制板放在面包板上,并将其与铜条连接。

为了避免电线混淆,请将电线有序地几毫米前用剪口。

3.连接电子元件安装完成后下一个步骤是将所需的电子元件连接到ArduinoUno控制板上。

您需要连接电阻器、电容器、导线和无刷电机。

连接电阻器,这些电阻器负责阻止或减少电流流动。

将电容器连接到控制板上负责对变化的电流实现平滑处理。

导线负责将电力传输到不同的电子元件上,并将无刷电机安装到驾驶座位后部的椅子垫子上。

控制板还需要连接电脑和电源。

4.编写代码现在,连接和安装阶段已经完成,下一个步骤是编写代码。

打开Arduino IDE并新建一个空项目。

使用Arduino IDE编写代码,根据阈值监测电路的作用,当电机运行时代表着驾驶员疲劳程度高,并且将疲劳监测设备绑定在Arduino Uno板上。

通过安装硬件和软件,制作一个高度自动的视觉疲劳监测警报器,当疲劳水平高的时候,监测警报器可以及时的提醒驾驶员,并避免因疲劳驾驶而导致的交通事故。

总之,制作这个监测警报器是一项基本,但非常必要的任务,因为它可以避免疲劳驾驶可能带来的危险和悲剧。

虽然这种监测警报器的制作过程相对简单,但我们需要专业人员的指导和建议,以确保该设备能够正常工作,并在关键时刻发出警报以保护驾驶员的安全。

司机疲劳驾驶检测系统设计

司机疲劳驾驶检测系统设计

司机疲劳驾驶检测系统设计摘要:随着社会经济的发展,商用长途运输车越来越多,司机为了追求经济效益,经常罔顾交通法的规定疲劳驾驶,而一些私家车也因为各种各样的原因经常铤而走险疲劳驾驶,酿成很多人间惨剧。

为了减少减轻司机的精神压力并对疲劳及时提示预警,本论文以计算机视觉技术为主体,设计实用操作简单的疲劳驾驶检测系统,辅助驾驶员安全驾驶。

司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义。

设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统。

系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量。

考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量。

实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态。

关键词:疲劳驾驶人脸检测肤色检测交通安全疲劳判断目录摘要Abstract1.疲劳驾驶检测系统研究背景与意义2.疲劳驾驶检测系统研究与实现2.1国内外疲劳驾驶检测系统研究现状2.1.1国外疲劳驾驶检测系统的研究成果2.1.2国内疲劳驾驶检测系统的研究现状2.2疲劳驾驶检测系统浅析2.3驾驶员疲劳检测系统的研究2.3.1人脸检测2.3.2人眼定位2.3.3疲劳程度的综合判定3.基于人脸特征的列车司机疲劳驾驶检测与识别系统研究3.1研究内容及目标3.1.1基于人脸特征的疲劳驾驶检测与识别算法开发3.1.2疲劳驾驶检测与识别算法OSP移植3.2基于Adaboost算法的人脸检测3.2.1人脸检测技术概述3.2.2Adaboost人脸检测算法3.3基于Adaboost算法的人脸检测软件实现3.3.1.样本训练过程3.3.2人脸检测程序3.4人眼检测与人眼状态分析算法3.4.1基于Adaboost的人眼检测算法3.4.2人眼级联分类器效果分析3.4.3人眼状态分析算法4.基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型4.1基于贝叶斯网络模型的驾驶疲劳程度识别4.2驾驶疲劳程度识别模型4.2.1驾驶疲劳贝叶斯网络结构4.2.2贝叶斯网络条件概率表的确定4.2.3驾驶疲劳程度贝叶斯网络识别模型4.3模型有效性验证5.基于FPGA的疲劳驾驶检测系统设计5.1疲劳驾驶检测系统总体设计方案5.1.1系统红外光源原理5.1.2系统总体设计5.2系统硬件设计与实现5.2.1系统硬件总体架构5.2.2图像采集电路设计5.2.3主控板设计5.2.4辅助电路设计5.2.5系统硬件电路的物理测试6.基于NiosII 多核驾驶疲劳检测系统设计6.1系统介绍6.2系统关键模块设计6.2.1图像采集模块设计6.2.2图像处理算法6.2.3图像处理算法硬件加速的实现6.2.4数据存储模块设计7.疲劳驾驶预警系统的研究进展7.1预警系统的组成及工作原理7.2典型的疲劳驾驶预警系统7.3疲劳驾驶预警系统比较7.4发展趋势8.新型多功能驾驶员状态监测系统设计8.1无线脑电信号采集和分析8.1.1情绪预警8.1.2疲劳监测8.1.3突发疾病监测8.2酒精监测9.多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用9.1驾驶疲劳特征9.1.1PERCLOS值的计算9.1.2行驶方向改变与驾驶员反应不一致情况9.1.3方向盘动作状态9.1.4连续驾驶时间9.1.5实际时间参数9.2模糊神经网络疲劳识别9.2.1疲劳度量化9.3智能控制技术在汽车疲劳驾驶监控中的应用研究9.3.1硬件描述结束语参考文献1.研究背景与意义驾驶疲劳川是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降,这种下降表现在驾驶员困倦、打磕睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。

适用于驾驶员的疲劳检测系统的制作流程

适用于驾驶员的疲劳检测系统的制作流程

本技术涉及检测系统,具体涉及一种适用于驾驶员的疲劳检测系统,包括车载电脑,与车载电脑相连的用于为系统提供时间的时钟单元,与车载电脑相连的用于拍摄驾驶员面部的摄像头,与车载电脑相连的用于对驾驶员进行录音的录音器,与车载电脑相连的设于车辆发动机上的振动传感器,与车载电脑相连的速度传感器;与车载电脑相连的用于对摄像头拍摄视频进行识别的人脸识别模块,与车载电脑相连的用于存储录音器所录制声音的存储器,与车载电脑相连的用于提示驾驶员发出声音的语音提示模块,与车载电脑相连的用于对驾驶员声音进行识别的声音识别模块;本技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的检测方法具有局限性、容易出现错误判断等缺陷。

权利要求书1.一种适用于驾驶员的疲劳检测系统,其特征在于:包括车载电脑,与所述车载电脑相连的用于为系统提供时间的时钟单元,与所述车载电脑相连的用于拍摄驾驶员面部的摄像头,与所述车载电脑相连的用于对驾驶员进行录音的录音器,与所述车载电脑相连的设于车辆发动机上的振动传感器,与所述车载电脑相连的速度传感器;与所述车载电脑相连的用于对摄像头拍摄视频进行识别的人脸识别模块,与所述车载电脑相连的用于存储录音器所录制声音的存储器,与所述车载电脑相连的用于提示驾驶员发出声音的语音提示模块,与所述车载电脑相连的用于对驾驶员声音进行识别的声音识别模块;与所述车载电脑相连的用于报警提示的报警灯、语音报警模块,与所述车载电脑相连的用于对车辆进行自动锁停的自锁控制单元。

2.根据权利要求1所述的适用于驾驶员的疲劳检测系统,其特征在于:所述车载电脑内部设有计时器。

3.根据权利要求1所述的适用于驾驶员的疲劳检测系统,其特征在于:所述摄像头与车载电脑之间通过视频线相连。

4.根据权利要求1所述的适用于驾驶员的疲劳检测系统,其特征在于:所述摄像头通过固定支架设于驾驶员前方。

5.根据权利要求1所述的适用于驾驶员的疲劳检测系统,其特征在于:所述振动传感器、速度传感器均与车载电脑进行无线通信。

疲劳驾驶报警系统设计及制作

疲劳驾驶报警系统设计及制作

图 1 疲劳驾驶报警系统工作流程
基金项目:江苏师范大学校级大学生创新创业训练计划项目,指导老师:李宏年。 作者简介:李凌志(1996-),男,江苏新沂人,本科。研究方向:测控技术与仪器。
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软件开发与应用
信息与电脑 China Computer&Communication
2016 年第 22 期
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2016 年第 22 期
信息与电脑 China Computer&Communication
软件开发与应用
PERCLOS= 眼睛闭合帧数 / 总帧数 *100% 在疲劳的状态下,大多数人会表现为眨眼频率变快,因 此,将其也作为判断疲劳的依据之一。记眨眼频度为 F,正 常眨眼频度为区间 B,。眨眼频度每 60s 计算一次,在 60s 内,眼睛从睁开到闭眼再到睁开为一个过程,该过程每出现 一次,眨眼频度 F 加 1。根据疲劳检测实验数据可以得出驾 驶员疲劳时的眼睛平均闭合时间是 2.207s,PERCLOS 均值 是 32.44%。以 PERCLOS 和眨眼频度作为疲劳参数,制定出 疲劳驾驶检测方法:本文取 PERCLOS 超过 32% 或者眨眼频 度不在正常区间 B 时,系统立即启动报警装置,提醒驾驶员 安全驾驶。
为未来驾驶疲劳检测的最好方法。
3 软硬件设计
参 考 已 有 资 料, 在 硬 件 方 面, 选 取 以 TMS320DM642 芯 片 为 核 心 的 各 模 块 芯 片, 包 括:TMS320DM642 芯 片、 红外光源部分、CCD 摄像头、视频采集电路、动态存储器 (SDRAM)、闪速存储器(FLASH)、JTAG 仿真接口、电 压转换芯片、蜂鸣器预警电路。如图 2 所示:
上配有疲劳检测和报警系统,如奔驰、沃而沃、丰田 13 代 皇冠等,均有疲劳检测目前已有采用物联网技术检测驾驶员精神状况的系统, 融合多姿态人脸检测方法,基于生物特征的头部姿态估计方 法,通过视觉传感器对人的眼睑、眼球的几何特征和动作特 征、眼睛的凝视角度及其动态变化、头部位置和方向的变化 等进行实时检测和测量,建立驾驶人眼部头部特征与疲劳状 态的关系模型,研究疲劳状态的多参量综合描述方法,同时 研究多元信息的快速融合方法,提高疲劳检测的可靠性和准 确性,从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测系统。它检测的 方法很多,比如人脸快速检测方法、疲劳程度检测方法、疲 劳驾驶问题检测方法等。 疲劳驾驶报警系统工作流程如图 1 所示:

疲劳驾驶预警系统

疲劳驾驶预警系统

疲劳驾驶预警系统正文:1:引言疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。

为了提高交通安全,疲劳驾驶预警系统应运而生。

本文档旨在描述疲劳驾驶预警系统的设计和功能,以供参考使用。

2:系统概述疲劳驾驶预警系统主要由以下模块组成:2.1 前置摄像头该模块用于实时监测驾驶员的眼睛和面部表情,以便检测疲劳驾驶行为。

2.2 图像处理模块该模块负责对前置摄像头捕获的图像进行处理和分析,以提取关键特征并识别疲劳驾驶行为。

2.3 预警系统该模块通过声音、振动或其他方式向驾驶员发出警示,提醒其注意安全驾驶。

3:系统功能疲劳驾驶预警系统具有以下功能:3.1 眼睛状态检测系统可以检测驾驶员的眼睛状态,包括闭眼、打哈欠等,以判断是否存在疲劳驾驶行为。

3.2 面部表情识别系统可以识别驾驶员的面部表情,如困倦、疲惫等,以辅助判断是否存在疲劳驾驶行为。

3.3 驾驶行为分析系统可以分析驾驶员的驾驶行为,如频繁变道、失去控制等,以提前预警可能的疲劳驾驶风险。

3.4 实时监控和预警系统可以实时监控驾驶员的状态,并在检测到疲劳驾驶行为时及时发出警示,以提醒驾驶员注意安全。

4:系统设计4.1 前置摄像头的选择和安装选择高清晰度、广角的前置摄像头,并合理安装在驾驶员面前的适当位置,以保证对驾驶员的准确监测。

4.2 图像处理算法的设计与实现设计和实现基于计算机视觉的图像处理算法,用于从摄像头获取的图像中提取关键特征并对疲劳驾驶行为进行识别。

4.3 预警系统的设计与实现设计和实现预警系统,根据检测到的疲劳驾驶行为向驾驶员发出适当的警示,如声音、振动等。

5:系统测试与验证为了验证系统的有效性和鲁棒性,需要进行大量的测试和验证工作,包括模拟实际驾驶场景、收集真实数据等。

6:系统优化与改进基于测试和验证结果,对系统进行优化和改进,提升系统的性能和可靠性。

附件:本文档没有涉及附件。

法律名词及注释:1:疲劳驾驶:驾驶员由于长时间连续驾驶而导致精神疲劳和注意力不集中的行为。

汽车驾驶员防疲劳驾驶报警系统的设计

汽车驾驶员防疲劳驾驶报警系统的设计

10.16638/ki.1671-7988.2016.11.032汽车驾驶员防疲劳驾驶报警系统的设计王景利(德州学院汽车工程学院,山东德州253000)摘要:疲劳驾驶是诱发交通事故的重要原因之一,每年的交通事故中疲劳驾驶占重要的比重。

为了减少因疲劳驾驶引起的特大恶性交通事故,设计了一套预防驾驶员疲劳的自动报警系统,利用摄像头对驾驶员的眼部区域和脸部图像信息进行采集,并经过图像进行处理,从而获取驾驶员疲劳状态并响应发出报警信号,该系统很好的保证了其性能,提高系统判定定的准确率。

关键词:疲劳驾驶;报警系统;系统的实现中图分类号:U463.6 文献标识码:A 文章编号:1671-7988 (2016)11-87-03Design motorists anti-fatigue driving alarm systemWang Jingli( DeZhou University of Automotive Engineering, Shandong Dezhou 253000 )Abstract:driver fatigue is one of the important factors leading to traffic accidents each year because of serious traffic accidents caused by driver fatigue. In order to reduce traffic accidents caused by driver fatigue King malignancy caused by driver fatigue design a preventive automatic alarm system, using the camera to capture the driver's face image after image processing to obtain state driver fatigue and an alarm signal in response to the system ensures a good performance, improve the accuracy of the system determined.Keywords: driver fatigue; alarm system; implementation of the systemCLC NO.: U463.6 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2016)11-87-03引言据研究报告显示,每年的死亡人数中有百分之二点二是道路交通事故导致的,而这其中百分之五十七的灾难性事故与驾驶员疲劳驾驶有关。

疲劳驾驶预警系统(二)2024

疲劳驾驶预警系统(二)2024

疲劳驾驶预警系统(二)引言概述:疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。

为了提高交通安全性,疲劳驾驶预警系统应运而生。

本文将就疲劳驾驶预警系统的工作原理、主要功能、实施方法、市场前景以及存在的挑战等五个方面进行阐述。

正文:一、工作原理:1.1 疲劳驾驶检测技术:包括基于生物特征的检测(如眼睛疲劳检测、脑电波检测等)、基于行为特征的检测(如方向盘操作、车辆轨迹等)以及基于环境特征的检测(如光线条件、车内温度等)等。

1.2 数据处理和分析:通过传感器采集到的数据进行处理和分析,判断驾驶员是否存在疲劳驾驶的危险。

二、主要功能:2.1 疲劳检测与预警:通过对驾驶员的生物和行为特征进行实时监测,及时发出疲劳警报以避免事故发生。

2.2 驾驶环境监测:通过检测和分析驾驶环境的变化,预测潜在的危险因素,并提醒驾驶员采取相应的措施。

三、实施方法:3.1 硬件设备:疲劳驾驶预警系统主要包括摄像头、脑电波检测设备、车辆行驶数据传感器等硬件设备。

3.2 数据传输与处理:收集到的数据通过无线传输技术传输到车载计算机进行处理,并与预设的警戒值进行比较。

四、市场前景:4.1 交通安全需求的增加:随着交通事故的频发,对交通安全的需求不断提升,疲劳驾驶预警系统市场前景广阔。

4.2 技术的不断进步:随着人工智能、大数据以及物联网等技术的发展,疲劳驾驶预警系统的性能和精确度将不断提高。

五、存在的挑战:5.1 隐私与道德问题:疲劳驾驶预警系统会涉及到驾驶员的个人信息和隐私问题,需要制定相关法律法规加以保护。

5.2 技术可靠性和稳定性:系统在实际驾驶环境中的准确性和稳定性是一个关键的挑战。

总结:疲劳驾驶预警系统是提高交通安全性的重要手段之一。

通过采用多种疲劳检测技术,实现对驾驶员和驾驶环境的监测和预警,可以及时发现和避免疲劳驾驶引发的交通事故。

虽然该系统在市场前景广阔,但在面临隐私与道德问题、技术可靠性和稳定性等方面仍然存在不小的挑战,需要各方共同努力解决。

货车司机疲劳驾驶监测系统的设计与研发

货车司机疲劳驾驶监测系统的设计与研发

货车司机疲劳驾驶监测系统的设计与研发近年来,货车司机疲劳驾驶事故时有发生,给道路交通安全带来了极大的影响。

在此情况下,研发一套可靠的货车司机疲劳驾驶监测系统显得尤为重要。

本文提出了一种基于人工智能技术的货车司机疲劳驾驶监测系统的设计方案,并介绍了关键技术以及系统的实现细节。

一、系统设计方案该监测系统主要由图像采集模块、人脸检测模块、疲劳识别模块、报警提示模块和数据统计模块组成。

1. 图像采集模块:通过一台高清晰度摄像头采集货车司机的面部图像,并实时传输给后端服务器进行处理和分析。

2. 人脸检测模块:通过深度学习算法,对采集到的人脸图像进行分析和检测,精确判断司机的脸部是否被遮挡、是否佩戴了墨镜等情况。

3. 疲劳识别模块:基于机器视觉和深度学习技术,对司机的眼部活动进行分析和识别,判断司机的疲劳程度。

该模块可检测到司机的打哈欠、眼睛闭合时间过长、瞌睡等人体动态特征,并进行分类和分析。

4. 报警提示模块:当系统判断司机存在疲劳驾驶行为时,通过语音报警、振动报警或其他方式进行实时提示,及时提醒司机注意休息。

5. 数据统计模块:该模块对监测数据进行汇总、分析和储存,形成数据报表和趋势分析,为客户提供数据支持。

同时,系统还支持与外部设备的联动,如与车联网系统实现信息共享,为车辆管理带来更多的便利。

二、关键技术实现1. 图像采集采用高清晰度的摄像头,以最大程度保证图像质量和准确性。

同时,考虑到在运输过程中的光线等因素,系统还应采用特殊的镜头及拍摄技术,以适应不同的运营环境。

2. 人脸检测基于深度学习算法,使用卷积神经网络构建系统的人脸检测模型,能够实现高速、高精度的人脸检测。

同时,应对遮挡、佩戴帽子或墨镜等情况,还需添加特殊的预处理算法,以提高系统的可靠性。

3. 疲劳识别使用深度神经网络模型对采集到的眼部活动数据进行处理和分类,能够较为准确地识别司机的疲劳情况。

同时,还需采用多种机器视觉算法对动态特征数据进行分析和处理,以进一步提高识别的准确性。

驾驶员疲劳驾驶监测与报警系统设计

驾驶员疲劳驾驶监测与报警系统设计

驾驶员疲劳驾驶监测与报警系统设计作者:肖林利李桃桃陈敬穆邹春宇张仁永来源:《科学与财富》2017年第18期摘要:通过压力传感器模块、重力加速度模块,采集驾驶员实时信息,利用单片机进行数据分析处理,获取驾驶员的驾驶时间、驾驶员状态,从而以确定司机是否处于疲劳状态。

当处于疲劳驾驶时,便启动警告系统。

一方面通过蜂鸣,提醒驾驶员及时休息、调整状态;另一方面,如果驾驶员未遵循劝导,没有采取安全停车休息,可通过GSM进行报警以及继电器控制停止车辆运行。

关键词:单片机疲劳驾驶传感器1 引言疲劳驾驶是引起交通事故主要的原因之一,驾驶员处于疲劳状态下,对周围环境的认识、识别情况的能力和车辆控制能力有不同程度的下降,因此容易发生交通事故。

统计显示,疲劳驾驶每年大约导致5000人死亡。

通过监控驾驶员的状态以及时向司机提示相关信息,可以有效地减少交通事故的发生。

鉴于驾驶员处于疲劳状态多是由长时间驾驶造成的,而疲劳驾驶的一个重要特点就是驾驶员对方向盘有相对不准确的控制,因此本文从这两个角度出发对疲劳驾驶进行检测,利用蜂鸣和GSM通讯对疲劳驾驶员进行警示。

2 整体方案设计系统的设计流程图如上图1所示,通过双向传感器检测驾驶员驾驶时间和对方向的控制,A\D转换后,与设定阈值相比较,当满足任一条件时,对驾驶员进行蜂鸣警示;当同时满足时候,利用GSM通信告之家属或者直接报警停车。

3 硬件选择(1)压力传感器:压力传感器选择HX711是一款专门为高精度电子计量器设计的24位模数转换器芯片。

由于芯片集成了稳压电源、时钟振荡器等外围电路,整个芯片体积小,集成度高、响应速度快、其特点是具有较强的抗干扰。

本文根据压力传感器采集座椅的压力,通过A/D转换,间接的采集驾驶员的驾车时间。

(2)重力加速度传感器:本文采用重力加速度传感器MPU6050,通过该传感器监测驾驶员操纵方向盘的姿态变化,MPU-6050主要由3轴MEMS陀螺仪、3轴MEMS加速度计构成,利用15位的模拟数字转换器对陀螺仪和加速度计进行处理分析,将其测量的模拟信号量转化为数字信号量完成输出,该传感器的的I2C接口达400kHz,在设计过程中相关参数的读取,则采用IAP15W413AS的普通引脚模拟I2C时序完成操作,读出方向盘转动的角度,从而采集驾驶员采集方向盘的情况。

一种疲劳驾驶增强现实预警装置及预警方法[发明专利]

一种疲劳驾驶增强现实预警装置及预警方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810550668.1(22)申请日 2018.05.31(71)申请人 深圳疆程技术有限公司地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道后海大道东路天利中央商务广场A座11楼1101T(72)发明人 康栋 汪大崴 彭俐思 (74)专利代理机构 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372代理人 宋建平(51)Int.Cl.G08B 21/06(2006.01)B60W 40/08(2012.01)(54)发明名称一种疲劳驾驶增强现实预警装置及预警方法(57)摘要本发明涉及汽车抬头显示器技术领域,公开了一种疲劳驾驶增强现实预警装置及预警方法,该装置包括:驾驶状态获取模块,用于获取驾驶者的身体特征信息;数据处理模块,用于分析所述身体特征信息,确定所述驾驶者是否处于疲劳驾驶状态,并得出数据分析结果;汽车信息获取模块,用于获取汽车状态信息,并将所述汽车状态信息发送到所述数据处理模块;环境信息获取模块,用于获取环境障碍物特征信息,并将所述环境障碍物特征信息发送到所述数据处理模块;增强现实抬头显示模块,用于根据数据分析结果,结合所述汽车状态信息以及所述环境障碍物特征信息,生成相应的警示信息并进行投影显示。

通过上述方式,本发明能够提高驾驶者的驾驶安全性。

权利要求书2页 说明书10页 附图3页CN 110544368 A 2019.12.06C N 110544368A1.一种疲劳驾驶增强现实预警装置,其特征在于,包括:驾驶状态获取模块,用于获取驾驶者的身体特征信息;数据处理模块,连接所述驾驶状态获取模块,用于接收所述驾驶状态获取模块发送的身体特征信息,并分析所述身体特征信息,确定所述驾驶者是否处于疲劳驾驶状态,并得出数据分析结果;汽车信息获取模块,连接所述数据处理模块,用于获取汽车状态信息,并将所述汽车状态信息发送到所述数据处理模块;环境信息获取模块,连接所述数据处理模块,用于获取环境障碍物特征信息,并将所述环境障碍物特征信息发送到所述数据处理模块;增强现实抬头显示模块,连接所述数据处理模块,用于根据所述数据处理模块的数据分析结果,结合所述汽车状态信息以及所述环境障碍物特征信息,生成相应的警示信息并进行投影显示。

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识别摄像头或移动终端。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述疾病监控报警系统包括传感器、心率控
制模块、无线传输模块和移动终端;其中, 所述传感器包括两组心率变异性监测芯片,所述监测芯片分别对称贴设于方向盘外侧
壁,呈条状,每组监测芯片长度不小于方向盘外周长度的1/4;
所述心率控制模块连接于车载电脑,所述车载电脑与互动模块连接。
若上述两个特征提取分区域中均检测得到人脸,则表明驾驶员正在扭头,意味着该视频
帧为废帧,则跳转至步骤S2.1,并由所述处理器删除该视频帧;
若眼部特征提取分区域中未检测得到人脸,则表明驾驶员可能已经因为打盹而低头,标
记为疲劳等级四,并跳转至步骤S2.9; S2.8 监测是否打哈欠,以及监测是否频繁眨眼 若驾驶员打哈欠,并未频繁眨眼,标记为疲劳等级二,并跳转至步骤S2.9; 若驾驶员打哈欠,且频繁眨眼,标记为疲劳等级三,并跳转至步骤S2.9; 若驾驶员未打哈欠,并未眨眼,则跳转至步骤S2.1; 若驾驶员未打哈欠,但已频繁眨眼,暂时标记为疲劳等级一,并跳转至步骤S2.9; S2.9 启动互动模块,与驾驶员进行互动
优选的,基于上述系统的疾病监控报警方法,所述方法具体为:
S1.1 驾驶员在车内手握方向盘进行驾驶,所述传感器监测驾驶员的心电图; S1.2所述移动终端接收心电图数据并显示,便于驾驶员随时查看自身的心电图数据;若驾
驶员的心率出现异常,所述车载电脑唤醒互动模块,若驾驶员无法与互动模块进行互 动,或者驾驶员直接通过互动模块反馈自身身体不适,则车载电脑控制车辆进行避险处 理,与此同时,所述心率控制模块通过所述移动终端联系紧急联系人,向紧急联系人发 送短信,所述短信包括驾驶员的定位和当前心率,同时,移动终端对紧急联系人进行呼 叫,以提醒紧急联系人。
步骤S2.6;
S2.4 对该视频帧进行人脸检测,得到人脸区域
若所述人脸区域为正常比例区域,则该人脸区域即为特征提取区域,进而跳转至步骤
S2.5;
若所述人脸区域为非正常比例区域,则表明驾驶员正在低头,意味着该视频帧为废帧,
则跳转至步骤S2.1,并由所述处理器删除该视频帧;
S2.5 在所述特征提取区域,进行特诊提取;
本技术公开了一种具有突发性疾病监控报警功能和疲劳驾驶监控预警纠正系统,所述系统包 括,身份识别模块、疾病监控报警系统、疲劳驾驶预警系统、互动模块和定位装置;所述身 份识别系统,用于驾驶员身份的识别和对所述系统的启动;所述疾病监控报警系统和疲劳驾 驶预警系统,分别用于监测驾驶员的身体状况和疲劳驾驶情况,通知驾驶员,并视进行报警 和紧急避险;所述互动模块,用于所述系统与驾驶员进行互动,以避免系统对驾驶员的身体 状况和疲劳状况进行误判;所述定位装置,用于对车俩的位置进行定位,以对车辆的位置进 行定位,以方便救援。所述系统同时监控驾驶员的突发性疾病和疲劳驾驶情况,对于降低道 路交通安全事故具有重要的意义。
如果能够在疲劳驾驶尚未产生严重危害之前给予预警,那么交通事故数量将会大大的减 少。疲劳驾驶检测主要分为接触式和非接触式的方法,接触式的方法主要是检测驾驶员 脑电、心电和肌电三个指标,非接触式的方法主要是通过安放的摄像头对驾驶员和车辆 动作参数进行检测,包括驾驶员面部特征、车辆行驶路线、方向盘的转动等。接触式的 方法由于其检测系统较大,不适合安放在驾驶室内,同时由于需要接触到驾驶员,对驾 驶员有很大的干扰,限制了接触式检测方法的应用,非接触式的方法成为疲劳检测的研 究的主要方向。
所述疲劳驾驶预警系统,用于监测驾驶员是否已疲劳驾驶,并视驾驶员的疲劳状况进行 报警和紧急避险; 所述互动模块,用于所述系统与驾驶员进行互动,以避免系统对驾驶员的身体状况和疲 劳状况进行误判; 所述定位装置,用于对车俩的位置进行定位,以对车辆的位置进行定位,以方便救援。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述身份识别系统为指纹解锁器、红外人脸
为:
S1.1 驾驶员在车内手握方向盘进行驾驶,所述传感器监测驾驶员的心电图;
S1.2所述移动终端接收心电图数据并显示,便于驾驶员随时查看自身的心电图数据;若驾
驶员的心率出现异常,所述车载电脑唤醒互动模块,若驾驶员无法与互动模块进行互 动,或者驾驶员直接通过互动模块反馈自身身体不适,则车载电脑控制车辆进行避险处 理,与此同时,所述心率控制模块通过所述移动终端联系紧急联系人,向紧急联系人发 送短信,所述短信包括驾驶员的定位和当前心率,同时,移动终端对紧急联系人进行呼 叫,以提醒紧急联系人。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述疲劳驾驶预警系统包括摄像头、缓存器
和处理器;其中 所述摄像头设置于驾驶员前面的仪表盘上,用于获取驾驶员的面部图像; 所述缓存器用于对疲劳驾驶判断过程中的过程文件进行缓存; 所述处理器用于对摄像头采集的面部图像进行数据处理,得到驾驶员的驾驶疲劳度。
5.基于权利要求1-4中任一项所述系统的疾病监控报警方法,其特征在于,所述方法具体
壁,呈条状,每组监测芯片长度不小于方向盘外周长度的1/4;
所述心率控制模块连接于车载电脑,所述车载电脑与互动模块连接。 优选的,所所述疲劳驾驶预警系统包括摄像头、缓存器和处理器;其中 所述摄像头设置于驾驶员前面的仪表盘上,用于获取驾驶员的面部图像; 所述缓存器用于对疲劳驾驶判断过程中的过程文件进行缓存; 所述处理器用于对摄像头采集的面部图像进行数据处理,得到驾驶员的驾驶疲劳度。
技术要求
1.具有突发性疾病监控报警功能和疲劳驾驶监控预警纠正系统,其特征在于,所述系统包
括,身份识别模块、疾病监控报警系统、疲劳驾驶预警系统、互动模块和定位装置;其 中
所述身份识别系统,用于驾驶员身份的识别和对所述系统的启动;
所述疾病监控报警系统,用于监测驾驶员的身体状况,通知驾驶员,并视驾驶员的身体 状况进行报警和紧急避险;
的内容和方式可以由驾驶员进行个性化设置。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述步骤S2.4中人脸检测过程中首先对图像
像素进行校正处理,具体为:
假设给定图像的某一像素Pi的像素值为 ,则色彩校正之后,像素Pi的像素值为 ,所
述 为: ; ; 。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述步骤S2.4中判断人脸区域是否为正常比
6.基于权利要求1-4中任一项所述系统的疲劳驾驶预警方法,其特征在于,所述方法具体
为:
S2.1 所述摄像头采集视频帧,并对视频帧打上时间标签;
S2.2 所述处理器根据视频帧上的时间标签,判断该视频帧是否为第一帧;
S2.3 若该视频帧为第一帧,则跳转到S2.4;
若该视频帧为非第一帧,则根据所述缓存器中缓存的上一帧视频的人脸检测结果,将上 一帧视频的嘴部和眼部区域周围的小区域确定为该视频帧的特征提取分区域,再跳转至
近年来,许多研究人员对非接触式的疲劳检测方法进行了深入的研究,取得的成果主要 集中在人脸定位、眼睛定位和跟踪、疲劳相关特征及其理论判断方法上,但是目前疲劳 的识别率并不理想。
虽然目前的疲劳驾驶检测方法并不完善,但是疲劳驾驶还是可以通过驾驶员严格控制驾 驶时间来进行监管,而一部分交通事故的发生却无法提前规避,例如驾驶员发生突发性 疾病,例如心脏病、脑溢血、癫痫等,由于突发性疾病毫无发病征兆,发病突然,并且 发病较为凶险,导致驾驶员在极短时间内就失去控制车辆的能力,从而给驾驶员和其他 路面车辆造成了极大的安全风险。
例区域的依据在于:设置人脸长度占照片长度比例的比例阈值,若人脸区域长度占视频 帧长度的比例高于比例阈值,则所述人脸区域为正常比例区域;若人脸区域长度占视频 帧长度的比例小于比例阈值,则所述人脸区域为非正常比例区域。
10.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述步骤S2.5执行前需要首先将特征提取区
域分为上下两半,上半部分特征提取区域用于监测眼部,下半部分特征提取区域用于监 测嘴部,以保证嘴部监测和眼部监测同时进行。
技术说明书 具有突发性疾病监控报警功能和疲劳驾驶监控预警纠正系统 技术领域
本技术属于对驾驶员的驾驶进行辅助的驾驶辅助装置领域,具体涉及具有突发性疾病监 控报警功能和疲劳驾驶监控预警纠正系统。 背景技术
优选的,基于上述系统的疲劳驾驶预警方法,所述方法具体为:
S2.1 所述摄像头采集视频帧,并对视频帧打上时间标签; S2.2 所述处理器根据视频帧上的时间标签,判断该视频帧是否为第一帧; S2.3 若该视频帧为第一帧,则跳转到S2.4;
若该视频帧为非第一帧,则根据所述缓存器中缓存的上一帧视频的人脸检测结果,将上 一帧视频的嘴部和眼部区域周围的小区域确定为该视频帧的特征提取分区域,再跳转至
针对疲劳等级三,互动模块与驾驶员进行互动确认,若驾驶员有反馈,则表明驾驶员尚 有理智,则直接打开车窗,打开应急停车灯;若驾驶员无反馈,则表明驾驶员已深度疲 劳,则将疲劳等级提高至等级四;
针对疲劳等级四,所述系统直接控制车辆减速,打开应急停车灯,打开车窗。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述互动包括语音互动、手势互动;且互动
步骤S2.6;
S2.4 对该视频帧进行人脸检测,得到人脸区域
若所述人脸区域为正常比例区域,则该人脸区域即为特征提取区域,进而跳转至步骤
S2.5;
若所述人脸区域为非正常比例区域,则表明驾驶员正在低头,意味着该视频帧为废帧,
S2.6 进行嘴部监测和眼部监测;
若在第一帧中监测得到嘴部和眼部,则跳转至步骤S2.8;
若在第一帧中未监测得到嘴部和眼部,则表明驾驶员正在扭头,意味着该视频帧为废
帧,则跳转至步S2.1,并由所述处理器删除该视频帧;
若在非第一帧中的特征提取分区域中未监测得到嘴部和眼部,则跳转至步骤S2.7; S2.7对上述两个特征提取分区域进行人脸检测
道路交通伤害是致命的灾难,全球每年大约有120万人被无情的夺去生命。根据世界卫生
组织的数据显示,造成人类死亡和发病的原因中,交通事故排在第九位。另据统计资料 显示,造成交通事故的原因主要有三个:疲劳驾驶、超速行驶和酒后驾驶。超速行驶的 检测技术已经很成熟,随着监管的加强,超速行驶出现了下降的趋势。由于醉酒驾驶危 害极大,但是由于对醉酒驾驶处罚力度的加强,全国因为醉酒驾驶导致的死亡人数也大 幅下降。由此可见,疲劳驾驶仍然是目前威胁道路交通安全的重要原因,已经成为当今 交通安全最重要的隐患之一。
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