【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及車輛駕駛，特別涉及一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統。
技術介紹
1、駕駛員在長時間連續行車后，產生生理機能和心理機能的失調，在客觀上出現駕駛技能下降現象，駕駛員睡眠質量差或不足，長時間駕駛車輛，容易出現疲勞，疲勞駕駛的危害如下：
2、判斷能力下降：駕駛人疲勞時，判斷能力會顯著下降，容易出現操作失誤。
3、反應遲鈍：反應時間延長，對突發情況難以迅速做出正確反應。
4、操作失誤增加：輕微疲勞時，換檔不及時、不準確；中度疲勞時，操作動作呆滯，甚至忘記操作；重度疲勞時，會出現下意識操作或短時間睡眠現象。
5、現有的疲勞駕駛識別裝置存在以下技術問題：識別精度不高，識別出疲勞駕駛后不能有效讓駕駛員清醒。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，用以解決
技術介紹
中提出的問題。
2、一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，包括：
3、視頻采集模塊，用于按照采集頻率采集駕駛員的面部視頻，并對所述面部視頻進行初步識別，獲取可能為疲勞駕駛的面部圖像；
4、圖像識別模塊，用于基于人工智能對所述面部圖像進行面部表情和面部行為識別，根據識別結果判斷駕駛員是否疲勞駕駛；
5、伺服控制噴射模塊，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后，確定駕駛員口鼻區域的坐標區域，并向所述坐標區域噴射提神液體。
6、優選的，還包括：觸發模塊，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后，觸發伺服控制噴射
7、所述觸發模塊，包括：
8、確定單元，用于將確定駕駛員疲勞駕駛后作為觸發機制的啟動指令，將噴射動作的控制指令作為所述觸發機制的觸發動作；
9、同步單元，用于建立所述啟動指令和觸發動作之間的同步執行策略，基于所述同步執行策略和觸發機制建立觸發策略；
10、執行單元，基于所述觸發策略實現當確定駕駛員疲勞駕駛后伺服控制噴射模塊的噴射動作的立即執行。
11、優選的，所述視頻采集模塊，包括：
12、頻率確定單元，用于基于駕駛員的歷史疲勞曲線與噴射動作之間的對應關系設定采集頻率確定策略，從歷史疲勞曲線獲取在預設時間段內駕駛員的最新疲勞曲線，基于所述最新疲勞曲線，結合采集頻率確定策略，確定采集頻率；
13、采集單元，用于將對準駕駛區域的攝像頭按照所述采集頻率采集駕駛員的面部視頻；
14、初步處理單元，用于基于圖像比對法，對所述面部視頻進行初步識別，從面部視頻中截取可能為疲勞駕駛的面部圖像。
15、優選的，所述初步處理單元，包括：
16、圖像獲取單元，用于基于預設采樣頻率采集面部視頻中的圖像幀集合，將所述圖像幀集合中相鄰圖像幀進行圖像比對，獲取圖像差異度，將圖像差異度大于預設差異度的圖像幀作為目標圖像幀，從圖像幀集合中獲取以目標圖像幀為中心，預設數量幀的目標圖像幀集合；
17、圖像選取單元，用于將所述目標圖像幀集合與預先獲取駕駛員疲勞駕駛的標準圖像進行初步比對得到圖像相似度，獲取圖像相似度大于預設相似度的圖像幀作為可能為疲勞駕駛的面部圖像。
18、優選的，所述圖像識別模塊，包括：
19、模型建立單元，用于基于大量帶有標注表情的人臉圖像進行人工智能模型訓練，并基于大量帶有疲勞駕駛時五官特征標準的人臉圖像進行人工智能模型訓練，根據表情和五官訓練結果，建立面部識別模型；
20、圖像識別單元，用于將所述面部圖像輸入面部識別模型中，對每個五官區域進行識別，確定每個五官的表情特征是否為疲勞特征，并基于面部識別模型確定面部圖像是否為疲勞駕駛圖像；
21、概率確定單元，用于基于所述疲勞特征和疲勞駕駛圖像，確定出駕駛員為疲勞駕駛的概率值；
22、疲勞判斷單元，用于基于所述概率值，結合車輛狀態信息和行駛環境信息，確定出駕駛員是否為疲勞駕駛。
23、優選的，所述概率確定單元，包括：
24、評價單元，用于獲取疲勞駕駛圖像中每個五官特征與對應疲勞特征之間的相似度，并基于五官對疲勞駕駛的影響大小確定每個五官特征權重，基于所述五官特征的五官特征權重和與對應疲勞特征之間的相似度，得到對疲勞駕駛圖像的疲勞評價值；
25、轉換單元，用于基于對疲勞駕駛圖像的疲勞評價值轉換為駕駛員為疲勞駕駛的概率值。
26、優選的，所述疲勞判斷單元，包括：
27、信息獲取單元，用于獲取在疲勞駕駛圖像對應的時間段內車輛狀態信息和行駛環境信息；
28、特征獲取單元，用于從所述車輛狀態信息判斷車輛速度變化特征和車輛行駛方向特征，從所述行駛環境信息中獲取行駛路況特征和其他車輛特征；
29、特征分析單元，用于獲取所述車輛速度變化特征與行駛路況特征和其他車輛特征之間的第一匹配度，獲取車輛行駛方向特征與行駛路況特征和其他車輛特征之間的第二匹配度，并獲取車輛速度變化特征的第一變化值，獲取車輛行駛方向特征的第二變化值；
30、意識評價單元，用于基于所述第一匹配度和第二匹配度確定車輛狀態與行駛環境之間的綜合匹配度，基于所述第一變化值和第二變化值，結合行駛環境信息，確定駕駛員的意識評價值；
31、規范確定單元，用于基于所述綜合匹配度與意識評價值，確定駕駛員的操作規范程度；
32、習慣分析單元，用于獲取所述駕駛員的歷史駕駛數據，從所述歷史駕駛習慣中獲取與所述行駛環境信息相關的相關駕駛數據，基于所述相關駕駛數據確定駕駛員的駕駛習慣，基于所述車輛狀態信息確定駕駛員的當前駕駛操作與駕駛習慣的習慣匹配度；
33、疲勞判斷單元，用于基于所述操作規范程度和習慣匹配度，確定駕駛員的駕駛安全程度，并基于駕駛安全程度對所述概率值進行加權處理，得到目標概率值，當所述目標概率值大于預設概率值時，確定駕駛員為疲勞駕駛，否則，確定駕駛員可能為疲勞駕駛，需要進行進一步監測。
34、優選的，所述伺服控制噴射模塊，包括：
35、區域確定單元，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后，基于駕駛員的面部圖像，確定駕駛員口鼻區域的坐標區域；
36、噴射單元，用于當接收到控制噴射啟動后，基于所述坐標區域，確定噴射動作指令，按照所述噴射動作指令向所述坐標區域噴射提神液體。
37、優選的，所述區域確定單元，包括：
38、標注單元，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后調取標準駕駛區域，并對所述標準駕駛區域進行坐標標注，得到坐標駕駛區域；
39、匹配單元，用于從駕駛員的面部圖像中獲取邊緣環境特征，將所述邊緣環境特征與坐標駕駛區域進行匹配，確定邊緣環境在坐標駕駛區域的坐標值，得到匹配結果；
40、映射單元，用于基于所述匹配結果，將所述面部圖像向坐標駕駛區域進行映射，根據映射結果確定駕駛員口鼻區域的坐標區域。
41、優選的，所述噴射單元，包括：
42、位置確定單元，用本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，還包括：觸發模塊，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后，觸發伺服控制噴射模塊進行工作；
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述視頻采集模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述初步處理單元，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述圖像識別模塊，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述概率確定單元，包括：
7.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述疲勞判斷單元，包括：
8.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述伺服控制噴射模塊，包括：
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，
10.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述噴射單元，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，還包括：觸發模塊，用于當確定駕駛員疲勞駕駛后，觸發伺服控制噴射模塊進行工作；
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述視頻采集模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述初步處理單元，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的駕駛員防困倦喚醒系統，其特征在于，所述圖像識別模塊，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張子奇，湯曉波，
申請(專利權)人：深圳市愛豐達盛科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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