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1、(10)授权公告号 CN 202875355 U (45)授权公告日 2013.04.17 CN 202875355 U *CN202875355U* (21)申请号 201220595937.4 (22)申请日 2012.11.13 A61B 5/18(2006.01) (73)专利权人 成都迪特福科技有限公司 地址 610000 四川省成都市高新区肖家河正 街 5 号 4 幢 1 层 (72)发明人 杨荣国 郭高生 杨李成 (54) 实用新型名称 驾驶员精神状态实时监测装置 (57) 摘要 本实用新型公开了一种驾驶员精神状态实时 监测装置， 涉及一种实时监测设备， 包括图像采集 系统， 所。
2、述图像采集系统包括红外线主动光源和 红外线 CCD 摄像机， 红外线 CCD 摄像机的输出端 与视频解码器的输入端连接， 视频解码器的输出 端与图像预处理器的输入端连接， 图像预处理器 分别与报警图像存储器、 4M*16BIT 图像存储器和 数字媒体处理器连接， 图像预处理器的输出端连 接语音报警器， 零时速处理器分别与图像预处理 器和数字媒体处理器连接， 数字媒体处理器与程 序存储器连接。本实用新型采用非介入的监测方 法， 不干扰驾驶员的正常工作状态， 能够全面监测 驾驶员精神状态， 可以对不同面部姿势、 取向和尺 度进行监测， 具有很好的实用性。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页。
3、 说明书 4 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 2 页 1/1 页 2 1. 一种驾驶员精神状态实时监测装置， 包括图像采集系统， 其特征在于 ： 所述图像采 集系统包括红外线主动光源和红外线 CCD 摄像机， 所述红外线 CCD 摄像机的镜头上设置有 带通滤波器 ； 红外线 CCD 摄像机的输出端与视频解码器的输入端连接， 视频解码器的输出 端与图像预处理器的输入端连接， 图像预处理器分别与报警图像存储器、 4M*16BIT 图像存 储器和数字媒体处理器连接， 图像预处理器的输出端连接语音报警器， 还包括用。
4、于控制系 统待机或启动的零时速处理器， 所述零时速处理器分别与图像预处理器和数字媒体处理器 连接， 数字媒体处理器与程序存储器连接。 2. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述数字媒体 处理器的数据输出口为 100M 网口。 3. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述视频解码 器的型号为 TVP5150。 4. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述图像预处 理器的型号为 XC3S100e。 5. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述 4M*16。
5、BIT 图像存储器的型号为 CY7C1061。 6. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述报警图像 存储器的型号为 HY27UH08。 7 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述语音报警 器的型号为 APR9600。 8. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述数字媒体 处理器的型号为 TMS320DM642。 9. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监测装置， 其特征在于 ： 所述程序存储 器的型号为 AM29LV033。 10. 根据权利要求 1 所述的驾驶员精神状态实时监。
6、测装置， 其特征在于 ： 所述程序存储 器的型号为 AM29LV033。 权 利 要 求 书 CN 202875355 U 2 1/4 页 3 驾驶员精神状态实时监测装置 技术领域 0001 本实用新型涉及一种实时监测设备， 尤其涉及一种驾驶员精神状态实时监测装 置。 背景技术 0002 司机驾驶过程中出现疲劳驾驶、 走神或者低头旁视等间断观察路况是引发恶性交 通事故的一个重要原因， 由于司机精神状态差所造成的交通事故， 无论在绝对数字还是所 占的比例， 都是很高的。因此， 研制一种能够有效、 实时地监测司机的精神状态并进行报警 的装置， 就显得很有实际意义和必要性。国内外很多单位和个人都在积。
7、极研发针对司机疲 劳驾驶、 注意下降及司机低头旁视等间断观察路况等实时监测技术， 主要有以下几种。 0003 一、 有人根据大部分人疲劳时头部会经常向下倾斜的原理 ， 申请了按头部状态检 测疲劳的 驾驶疲劳提醒装置 （专利号 ： 200620132320.3） 的实用新型专利， 该装置安装在 司机座椅枕部， 采用红外线传感器测量司机头部位置的变化， 如果发生离开或偏移的事件， 则及时启动报警。但是， 由于司机个体差异很大， 一部分人在疲劳、 瞌睡时头部状态不会变 化， 另外， 宽松的帽子 ； 头上饰物等都会影响监测结果， 因此， 该技术具有很大的局限性。 0004 二、 有厂家研发了腕表型疲劳。
8、预警系统 （TWS汽车驾驶疲劳预警系统） ， 通过紧贴手 腕的传感器测量体温、 脉搏的变化， 判断人体的疲劳状态。 发出声音、 振动等刺激人体， 提醒 驾驶员停止开车。该技术存在易受人为因素影响， 如 ： 佩戴的松紧程度 ； 人体胖瘦 ； 出汗以 及体表温度等都会影响测量结果的缺陷。 0005 三、 市场上还推出了眼镜型疲劳检测装置。这种报警器利用人困倦时眨眼一次的 时间远远大于正常时的原理， 通过眼镜内侧的红外线装置监测眨眼频率触发报警， 提醒司 机避免疲劳驾驶引发事故。 该项技术对于佩戴近视眼镜和习惯戴墨镜的司机就显得不方便 了。 0006 影响驾驶员正确操作的因素除了疲劳盹睡还有包括司机。
9、低头或左顾右盼间断观 察路况和走神导致注意力下降等， 目前还没有能够全面监测司机精神状态的装置。 实用新型内容 0007 针对上述现有技术存在的问题， 本实用新型提供了一种驾驶员精神状态实时监测 装置， 采用非介入的监测方法， 不干扰驾驶员的正常工作状态， 能够全面监测驾驶员精神状 态， 可以对不同面部姿势、 取向和尺度进行监测， 具有很好的实用性。 0008 本实用新型的技术方案是 ： 一种驾驶员精神状态实时监测装置， 包括图像采集系 统， 所述图像采集系统包括红外线主动光源和红外线 CCD 摄像机， 所述红外线 CCD 摄像机 的镜头上设置有带通滤波器 ； 红外线 CCD 摄像机的输出端与。
10、视频解码器的输入端连接， 视 频解码器的输出端与图像预处理器的输入端连接， 图像预处理器分别与报警图像存储器、 4M*16BIT 图像存储器和数字媒体处理器连接， 图像预处理器的输出端连接语音报警器， 还 包括用于控制系统待机或启动的零时速处理器， 所述零时速处理器分别与图像预处理器和 说 明 书 CN 202875355 U 3 2/4 页 4 数字媒体处理器连接， 数字媒体处理器与程序存储器连接。 0009 作为优选， 所述数字媒体处理器的数据输出口为 100M 网口。 0010 作为优选， 所述视频解码器的型号为 TVP5150。 0011 作为优选， 所述图像预处理器的型号为 XC3S。
11、100e。 0012 作为优选， 所述 4M*16BIT 图像存储器的型号为 CY7C1061。 0013 作为优选， 所述报警图像存储器的型号为 HY27UH08。 0014 作为优选， 所述语音报警器的型号为 APR9600。 0015 作为优选， 所述数字媒体处理器的型号为 TMS320DM642。 0016 作为优选， 所述程序存储器的型号为 AM29LV033。 0017 作为优选， 所述红外线主动光源的中心波长为 940nm， 所述带通滤波器的中心波长 为 940nm， 半带宽为 10nm。 0018 本实用新型的有益效果是 ： 本实用新型采用非介入的监测方法， 不受驾驶员个体 差。
12、异、 驾驶习惯、 驾驶姿势的影响， 也不干扰驾驶员的正常工作状态。可以实现驾驶员在不 同驾驶姿势、 不同照明状况以及戴眼镜、 墨镜等情况下的工作状态实时监测， 并在驾驶员出 现间断观察路况、 打盹时进行语音报警提示， 同时将报警时的图象进行存储， 存储的图像必 要时可进行过程追述。采用红外线主动照明和红外线滤光的方法， 可以有效消除外界各种 光线干扰， 有效消除墨镜干扰， 且不会对驾驶员有任何干扰。同时有很好的背景抑制作用， 滤除了进入红外线 CCD 摄像机的大部分环境光线， 同时也滤除了大部分的背景图像， 减少 了外界环境的干扰， 降低了图像处理的复杂程度。 采用眼睛匹配算法、 帧间关联算法。
13、和红外 线在瞳孔上形成的反射光线对眼睛进行定位， 提高了处理速度 ； 使用基于伪彩色的图像变 换算法， 以消除不同曝光强度的影响。采用自适应阀值二值化处理获得面部图像。已经二 值化的图像经过扫描投影算法可以获得面部的边界， 可以对不同面部姿势、 取向和尺度进 行监测 ； 使用神经网络判别算法， 具有很好的实时性。 附图说明 0019 图 1 是本实用新型的结构框图 ； 0020 图 2 是本实用新型状态判别的流程图。 0021 图中 ： 1、 带通滤波器 ； 2、 红外线主动光源 ； 3、 红外线 CCD 摄像机 ； 4、 视频解码器 ； 5、 语音报警器 ； 6、 图像预处理器 ； 7、 4。
14、M*16BIT 图像存储器 ； 8、 报警图像存储器 ； 9、 程序存储 器 ； 10、 数字媒体处理器 ； 11、 100M 网口 ； 12、 零时速处理器。 具体实施方式 0022 作为本实用新型的一种实施方式， 如图1和图2所示， 一种驾驶员精神状态实时监 测装置， 包括图像采集系统， 所述图像采集系统包括红外线主动光源2和红外线CCD摄像机 3， 所述红外线 CCD 摄像机 3 的镜头上设置有带通滤波器 1， 作为优选， 所述红外线主动光源 2 的中心波长为 940nm， 所述带通滤波器 1 的中心波长为 940nm， 半带宽为 10nm， 红外线 CCD 摄像机 3 的输出端与视频解。
15、码器 4 的输入端连接， 视频解码器 4 的输出端与图像预处理器 6 的输入端连接， 图像预处理器 6 分别与报警图像存储器 8、 4M*16BIT 图像存储器 7 和数字 媒体处理器10连接， 图像预处理器6的输出端连接语音报警器5， 还包括用于控制系统待机 说 明 书 CN 202875355 U 4 3/4 页 5 或启动的零时速处理器12， 所述零时速处理器12分别与图像预处理器6和数字媒体处理器 10 连接， 数字媒体处理器 10 与程序存储器 9 连接。 0023 在本实施例中， 作为优选， 所述数字媒体处理器 10 的数据输出口为 100M 网口 11。 所述视频解码器 4 的型。
16、号为 TVP5150。所述图像预处理器 6 的型号为 XC3S100e。所述 4M*16BIT 图像存储器 7 的型号为 CY7C1061。所述报警图像存储器 8 的型号为 HY27UH08。 所述语音报警器 5 的型号为 APR9600。所述数字媒体处理器 10 的型号为 TMS320DM642。所 述程序存储器 9 的型号为 AM29LV033。 0024 本实用新型的工作原理为 ： 红外线主动光源2对驾驶员面部照明， 带通滤波器1滤 除了大部分外界干扰光线， 消除了墨镜的影响。红外线 CCD 摄像机 3 实时采集驾驶员的脸 部特征图像信号， 该视频图像信号通过视频解码器 4 实现模拟视频。
17、信号转换为符合标准的 数字视频信号， 送入图象预处理器 6， 图像预处理器 6 完成图像变换人眼状态识别等处理 工作， 然后由数字媒体处理器 10 读入内存， 由数字媒体处理器 10 读入 4M*16BIT 图像存储 器 7， 进行人眼识别分割后判断眼睛状态 （是否闭眼） 和面部姿态、 朝向 （是否朝向列车行 驶方向） ， 闭眼时间或面部未朝向行驶方向时间达到阀值时， 均认定为间断观察路况， 用神 经网络根据脸部的姿态 ； 眼睛的眨动频率和眼睛闭合时间的综合参数， 判断驾驶员是否疲 劳、 间断观察路况及注意力下降， 由语音报警器 5 发出语音报警， 同时由报警图像存储器 8 存储报警时前 10。
18、 秒和后 10 秒共计 20 秒的视频图像， 由软件硬件并行处理。需要时可通 过系统中的 100M 网口 11 读出。零时速处理器 12 接收来自机车轴速检测器的脉冲信号， 零 时速时控制系统进入待机状态， 时速大于设定时速时控制系统启动投入实时监测。 0025 所述的监测装置采用 Adaboost 算法进行人脸识别， 并采用灰度对称性等特征判 断面部朝向。存储若干幅眼睛的图象， 作为眼睛定位的模板。所述的监测装置对眼睛定位 采用 ： 帧间关联、 模版匹配和红外线在瞳孔上形成的亮眼球 （红眼现象） 综合判别法进行定 位， 定位准确、 处理速度快。 使用基于伪彩色的图像变换算法， 以消除不同曝光。
19、强度的影响。 采用修正的 Hausdorff 距离算法， 以对不同面部姿势、 取向和尺度进行监测。使用神经网络 判别算法， 根据眼睛的状态 （视线朝向及眼睛睁开还是闭合） 及该状态持续的时间和眨动的 频率， 判别是否处疲劳及间断观察路况状态。 0026 本实用新型的工作状态判别工作流程 ： 0027 1. 首先对各变量进行初始化， 然后读取视频数据采用 Adaboost 算法进行人脸识 别， 并采用灰度对称性等特征判断面部朝向。 0028 2. 然后采用三种方法协同对眼睛进行定位、 识别。 0029 （1） 、 首先根据红外线在瞳孔形成的反射光线 （亮眼球） 对眼睛定位， 定位成功进行 帧间关。
20、联做为下一帧的预测位置， 帧间关联失败后再进行眼睛匹配寻找。 0030 （2） 、 眼睛匹配法 ： 当采用反射光线定位失败后， 如果是第一帧， 直接进入眼睛匹配 方法寻找眼睛。首先将视频采集系统获得的帧图像以及眼睛模板进行伪彩色变换后， 读入 内存， 然后计算这两个变换后图像的匹配距离， 距离最小的分割图像作为预选眼睛， 由识别 模块完成识别分类。为了提高眼睛定位速度， 如果识别成功， 下一帧缩小搜索空间， 否则进 行全视场重新搜索。 0031 （3） 、 帧间关联 ： 对于读入的图像首先根据前几帧已判断为眼睛的位置， 进行眼睛 位置预测来定位眼睛， 然后由识别模块进行识别分类， 如果识别成功。
21、， 则作为下一帧的预测 说 明 书 CN 202875355 U 5 4/4 页 6 位置。 0032 三种方法的协同使用， 极大的提高了眼睛定位识别的速度和准确率， 经检测准确 率大于90。 定位眼睛后， 计算眼睛瞳孔面积单位时间内变化的帧数， 当这一变化帧数达到 设定阀值后报警。 0033 采用自适应阀值二值化处理获得面部图像， 采用人工神经网络对面部姿态和朝向 进行判断识别。 0034 由于装置的主动红外照明主要集中在司机面部， 因此， 面部通常是图像中亮度最 大的区域， 而且外部干扰信息少， 二值化后的图像基本上只剩下面部区域。 已经二值化的图 像经过扫描投影算法可以获得面部的边界， 。
22、分割出面部图像。通过人工神经网络对分割的 面部图像进行判断， 如果不是面部图像， 进行下一帧处理， 否则， 对判断为人面部的图像进 行面部边界提取， 聚类后定位可能的面部特征， 包括双眼、 鼻子和嘴巴等的位置， 这些面部 特征的几何关系是近似确定的。通过这些几何关系可以滤除很多伪特征。同时利用这些特 征计算面部的姿态朝向等， 对于非正常面部姿态和朝向的图像帧进行计数， 如果单位时间 内这种计数超出阀值， 说明没有向机车行驶的方向进行瞭望， 系统启动报警。 0035 以上所述仅为本实用新型的一种实施例， 并不用以限制本实用新型， 凡在本实用 新型的精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和明显变形方式等， 均应包含在本实用 新型的保护范围之内。 说 明 书 CN 202875355 U 6 1/2 页 7 图 1 说 明 书 附 图 CN 202875355 U 7 2/2 页 8 图 2 说 明 书 附 图 CN 202875355 U 8 。