一種交通工具控制方法和裝置與流程

文檔序號：11145860閱讀：264來源：國知局

本發明涉及交通工具控制領域，具體涉及一種交通工具控制方法和裝置。

背景技術：

隨著大眾運輸的需求量越來越大，機動車輛的數目大幅增加，汽車工業的成長速度也越來越快，隨之而來的問題是，交通事故的發生數量也在逐年提高，其交通肇事的原因及各種其他相關問題也越來越復雜，雖然機動車輛給社會帶來了前所未有的便利，然而越來越多的交通問題顯示，傳統的交通運輸系統問題重重，甚至已到了不堪重負的地步。在這種情況下，智能交通系統應運而生，并且在當今社會越來越熱門，這其中就包駕駛員疲勞檢測系統。經過調查研究發現，在交通事故的諸多原因中，疲勞駕駛情況尤為嚴重，它嚴重威脅了人民的生命安全。由此，疲勞駕駛檢測問題成為當今熱點問題，其檢測技術也得到了很大提高。

調查研究發現，因為交通事故造成的死亡人數占各類事故死亡人數的79％，這其中因為駕駛員疲勞駕駛引發的惡性交通事故占到21％。近年來，因為交通道路的建設不斷加快，而且汽車的性能和舒適性也在不斷提高，駕駛員在駕駛過程中將感到更加的舒適，然而這種舒適也往往伴隨著困倦和疲乏，經調查顯示超過70％的被訪問者承認在駕駛過程中出現過打盹的情況。美國公路交通安全管理局經統計估計，因為駕駛員疲勞駕駛導致的車禍每年至少有10萬起；在法國，占到人身傷害的15％以及死亡事故的21％均是由于駕駛員疲勞駕駛導致的。在我國，因為交通事故導致的死亡人數每年都在不斷增多，其增長速度達到了10％，這其中很大一部分交通事故就是由于駕駛員不規范駕駛以及疲勞駕駛導致的。以北京這座城市作為例子，由于駕駛員疲勞駕駛導致的交通事故占總事故的20％以上。如今在全世界約有2600萬的受傷人員是因為交通事故造成的，而每一年至少有50萬人死于交通事故。這些交通事故使國家財產和人民生命財產安全蒙受了巨大損失。

在駕駛員駕駛車輛的過程中，一個處于瞌睡狀態的駕駛員往往不知道自己正在出于這樣一個危險的情形中，很多駕駛員在疲憊狀態中很可能短暫失去知覺或者昏昏欲睡，然后經過一段時間又重新恢復意識。當駕駛者疲勞時會表現出以下狀態：

(1)注意力分散：通常會導致駕駛員視野模糊不清，同時伴有缺乏判斷與閱讀儀表的能力，會產生瞬間的視覺幻覺，錯誤的看到一些信息導致操作失誤，同時會伴有瞌睡的感覺，哈欠連天卻無法控制、表情變化少，難于集中精神駕駛大大提高了發生意外的可能性。

(2)動作變得遲緩并伴有思考能力減退：人類大腦的思維過程會因為頭腦的疲勞而變得遲鈍，因而會引發一系列的嚴重后果，如判斷力減弱，分辨不清方位，車速盲目提高，同時車輛操作失控。

(3)自控力缺失：駕駛員在疲勞狀態中情緒容易激動，同時會伴有動作僵硬、節奏失調的情況。在情緒極其不穩定的情況下不理性的駕駛會嚴重影響路面狀況以及其他駕駛員的正常駕駛，嚴重時還會發生意外。

通過以上的研究數據表明，駕駛員疲勞監測系統是一項非常具有現實意義的研究，此研究可以通過檢測駕駛員是否處于疲勞狀態，并及時給予預警，從而防止因為疲勞駕駛而導致事故的發生。目前疲勞檢測技術主要分為兩種：非生理信號檢測和生理狀態感應。其中非生理信號檢測主要包括檢測駕駛員的駕駛行為、路面行駛條件以及車輛的行駛狀態，這種檢測方法因為受到外界因素的干擾較多，因此測量結果存在偏差，不夠準確。因此，當前利用生理狀態感應方法檢測駕駛員是否處于疲勞狀態是比較有效的方法。利用生理狀態感應檢測也具有兩種方法：接觸式檢測與非接觸式檢測。接觸式檢測往往需要很多輔助式佩戴儀器，存在很多弊端，若佩戴時間較長則會給駕駛員帶來不適感。因此，目前最準確且方便的方法就是利用非接觸式檢測法來檢測駕駛員是否處于疲勞狀態。

除了疲勞駕駛，還有一些其他的不良駕駛行為對交通安全造成很大的威脅，比如隨著智能手機的普及，越來越多的低頭族時時刻刻都手不離手機、眼不離手機，即使在開車的時候，仍有不少人放不下手機，這種不負責的行為對交通安全形成了巨大的隱患。現有技術很少對疲勞駕駛以外的不良駕駛行為進行檢測，同時，對于不良駕駛行為，現有技術在檢測后一般都僅是進行提醒，這種處理方式過于單一，無法滿足實際需求。

技術實現要素：

至少部分的解決現有技術中存在的問題，本發明提出一種交通工具控制方法，包括：

步驟S100，對駕駛人員進行人臉定位；

步驟S200，對駕駛人員進行人眼定位；

步驟S300，不良駕駛行為檢測；

步驟S400，不良駕駛行為警告，包括通過語音向駕駛人員發出警告，以提醒駕駛人員注意；

步驟S500，不良駕駛行為處置；

其中，所述交通工具為機動車輛；

其中，不良駕駛行為處置包括對道路上其他車輛進行品牌和車型的識別功能，通過獲取其他車輛的車標、外形特征，再與數據庫中預存的信息進行比對，確定車輛的品牌和車型。

優選的，步驟S100包括自然光照下的人臉定位和紅外光照下的人臉定位，其中，

在自然光照下，利用膚色對人臉進行定位，選擇YCbCr顏色空間，在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<c<158的像素區域，由此確定出人臉的位置，實現對人臉的定位。

優選的，步驟S200分為人眼粗定位和人眼精確定位，其中，

在實行人眼粗定位之前，先對人眼的搜索范圍進一步縮小，將搜索范圍確定在臉部區域從上到下的1/5到1/2之間；

對于步驟S100人臉定位后得到的人臉圖像，采用灰度投影法對人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區域在橫向上進行投影，得到第一波峰和第二波峰，第一波峰值大于第二波峰值，將第一波峰位置確定為人眼橫向中心線，將第一波峰和第二波峰之間的波谷確定為人眼上邊緣界限，人眼橫向中心線與人眼上邊緣界限之間的距離為d，接著，根據人眼對稱性，從人眼橫向中心線向下移動距離d，得到眼睛下邊緣界限，完成人眼的粗定位；

對粗定位的人眼區域，進一步進行人眼精確定位：

首先建立人眼模板，將眼睛視為橢圓形狀，其橢圓內接圓為眼球，其余部分為眼白，通過橢圓和內接圓方程，得出當前像素所在位置。即：

設當前像素坐標為(x，y)：

在像素位于眼球區域時：x²+y²＜r²，其中r為內接圓半徑,

在像素位于眼白區域時：且x²+y²＞r²，

R代表橢圓長半軸長度，r代表橢圓短半軸長度，同時也是內接圓半徑的長度，

模板建立后，在粗定位的人眼區域內利用該模板進行滑動搜索，同時對眼白和眼球的灰度差進行計算，在灰度圖中，當模板覆蓋住人眼位置時，由于眼白與眼球的灰度差明顯，所以在該位置的灰度積分差值為最大，利用該特點，通過對左右兩邊分別檢測，把搜索找出的左右模板灰度差值最大的地方，分別確定為兩眼的精確位置。

優選的，步驟S300包括：

疲勞駕駛檢測，在預定時間內，檢測駕駛人員眼睛的閉合時間，如果閉合時間超過預定閾值，則判定駕駛人員出現疲勞駕駛行為，和/或

視線偏離檢測，在預定時間內，檢測駕駛人員視線偏離駕駛視線范圍的時間，如果視線偏離駕駛視線范圍的時間超過預定閾值，則判定駕駛人員出現了視線偏離的駕駛行為。

優選的，步驟S500包括當在預定時間內檢測到的不良駕駛行為次數超過給定閾值，則對不良駕駛行為采取處置措施，進一步包括：

車輛駕駛權限切換，將車輛駕駛權限切換到自動駕駛模式，在自動駕駛模式下，駕駛人員無法對車輛進行控制；

開啟警示裝置，開啟車上的警示裝置以引起他人注意，警示裝置包括危險警示燈、報警器；

自動減速停車，逐級減速停車，防止發生被其他車輛追尾；

優選的，自動減速停車包括：

定位自身車輛在道路的位置，通過車載攝像頭、車載GPS實現對車道線和路面的檢測，確定自身車輛在道路的位置以及路面的車道情況和路面最右側路邊的位置；

通過車載攝像頭，確定自身車輛前方、右前方、右側、右后方是否有車輛以及與自身車輛之間的距離；

通過自身車輛的速度和其他車輛與自身車輛之間的距離來確定其他車輛的車速；

當右側沒有車輛，且前方、右前方、右后方車輛的距離和車速滿足預定條件，則控制車輛向右側車道并線變道；

當車輛已經在最右側路邊，即車輛右側已經沒有道路，減速停車。

優選的，自動減速停車進一步包括：

對于不同品牌和車型的車輛，設定不同的并線變道預定條件。

本發明還提出一種交通工具控制裝置，包括：

人臉定位模塊，用于對駕駛人員進行人臉定位；

人眼定位模塊，對駕駛人員進行人眼定位；

不良駕駛行為檢測模塊，用于對不良駕駛行為進行檢測；

不良駕駛行為警告模塊，用于對不良駕駛行為進行警告，包括通過語音向駕駛人員發出警告，以提醒駕駛人員注意；

不良駕駛行為處置模塊，用于對不良駕駛行為進行處置；

其中，所述交通工具為機動車輛；

本發明可以對包括疲勞駕駛在內的多種不良駕駛行為進行檢測，并且在檢測到不良駕駛行為后，給駕駛人員予以警告，在警告無效時，進一步采取處置措施，主動控制車輛停駛，提高了車輛行駛的安全性，減少了交通事故的發生。

附圖說明

圖1為本發明一種交通工具控制方法的流程圖；

圖2為本發明一種交通工具控制裝置的框圖；

具體實施方式

下面將結合本發明的附圖，對本發明的技術方案進行清楚、完整地描述。這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本發明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

參見圖1，本發明提出了一種交通工具控制方法，包括：

步驟S100，對駕駛人員進行人臉定位；

為了實現對不同光照條件下的人臉定位，該步驟分為自然光照下的人臉定位和紅外光照下的人臉定位。

在自然光照下,可以利用彩色信息對人臉進行定位,其中膚色常常是可以利用的重要信息之一。經過統計證明,不同人種的膚色區別主要受亮度影響,幾乎不受色度影響。為了有效地進行膚色聚類,本發明選擇YCbCr顏色空間。大量實驗表明,人的膚色區域在YCbCr空間中的大致位置為:109<cb<l40,135<c<158，據此本發明通過在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<c<158的像素區域，由此即可確定出人臉的位置，實現對人臉的定位。

在紅外光照下沒有顏色信息可以利用,所以像膚色這樣利用彩色空間的方法就行不通了,只可利用圖像的灰度信息。因為考慮到在真實駕駛環境中,司機的頭部并不是一直不動的,而是時刻發生著晃動,所以考慮運動檢測的方法把人臉定位出來,在這里我們考慮采用背景更新進行定位。如果在初始幀中沒有物體,那么把當前幀和初始幀比較,就會得到整個移動的物體。顯然,這個方法不依賴于物體移動的速度,這種更新的辦法稱為背景更新"動態背景更新的基本思路是:以時間間隔圖象差分方法找出圖象內的變化區域。然后將非變化區域的背景以當前圖象替代。即更新背景在對背景做了這種更新后,背景的很大區域已經就是當前圖象的一部分了,所以以這個背景去和下一幅圖象進行差分,在很大的區域內實際上就是時間間隔圖象差分方法,因此它不僅繼承了時間間隔圖象差分方法對場景微小變化。特別是光線變化的適應性,基本消除了積累性誤差,而且又具有固定背景差分方法檢測運動物體準確的優勢。

本發明還可以采用其他各種現有技術實現人臉定位。

步驟S200，對駕駛人員進行人眼定位；

該步驟又分為人眼粗定位和人眼精確定位。

在實行人眼粗定位之前，可以根據常規經驗先對人眼的搜索范圍進一步縮小，將搜索范圍確定在臉部區域從上到下的1/5到1/2之間，這樣可以減少計算過程的計算量，使系統速度加快，滿足其實時性的要求。

對粗定位的人眼區域，進一步進行人眼精確定位。

首先建立人眼模板，一般情況下，可將眼睛視為橢圓形狀，其橢圓內接圓為眼球，其余部分為眼白，通過橢圓和內接圓方程，可以得出當前像素所在位置。即：

設當前像素坐標為(x，y)：

在像素位于眼球區域時：x²+y²＜r²，其中r為內接圓半徑,

在像素位于眼白區域時：且x²+y²＞r²。

R代表橢圓長半軸長度，r代表橢圓短半軸長度，同時也是內接圓半徑的長度。

模板建立后，在粗定位的人眼區域內利用該模板進行滑動搜索，同時對眼白和眼球的灰度差進行計算，在灰度圖中可看出，當模板覆蓋住人眼位置時，由于眼白與眼球的灰度差明顯，所以在該位置的灰度積分差值為最大，由此可利用該特點，通過對左右兩邊分別檢測，把搜索找出的左右模板灰度差值最大的地方，分別確定為兩眼的精確位置。

本發明也可以采用其他各種現有技術實現人眼定位。

步驟S300，不良駕駛行為檢測；

不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機或其它視線長時間偏離駕駛視線范圍的行為。

疲勞駕駛檢測，在預定時間內，檢測駕駛人員眼睛的閉合時間，如果閉合時間超過預定閾值，則判定駕駛人員出現疲勞駕駛行為。

對于正常駕駛行為，駕駛人員的視線在絕大多數的時間內應該是注視車輛前方，以保證能夠觀察到車輛前方的路面情況，本發明將駕駛人員能夠觀察到車輛前方的路面情況的視線范圍稱為駕駛視線范圍。而當駕駛人員低頭看手機或做其他與駕駛無關的動作時，這時的視線范圍就會偏離駕駛視線范圍。

視線偏離檢測，在預定時間內，檢測駕駛人員視線偏離駕駛視線范圍的時間，如果視線偏離駕駛視線范圍的時間超過預定閾值，則判定駕駛人員出現了視線偏離的駕駛行為，比如是在頻繁看手機或者做其他影響駕駛的行為。

步驟S400，不良駕駛行為警告；

檢測到不良駕駛行為后，通過語音向駕駛人員發出警告，以提醒駕駛人員注意。

步驟S500，不良駕駛行為處置；

當在預定時間內檢測到的不良駕駛行為次數超過給定閾值，則對不良駕駛行為采取處置措施。

當駕駛人員處于極度疲勞狀態或者沉溺于手機內容，或者極端情況下，駕駛人員身體出現了異常情況，如失去意識，這時外部提醒方式可能不會引起駕駛人員的注意，也就是說這時外部提醒的警告方式無效，這時需要采取主動處置措施，以避免發生交通事故。

不良駕駛行為處置措施包括：

車輛駕駛權限切換，將車輛駕駛權限切換到自動駕駛模式，在自動駕駛模式下，駕駛人員無法對車輛進行控制，當然，駕駛人員可以手工將車輛駕駛權限切換到手動駕駛模式。

開啟警示裝置，為了提醒道路上其他車輛和行為，開啟車上的警示裝置以引起他人注意，警示裝置包括危險警示燈、報警器等。

自動減速停車，為了方式出現交通危險，需要將車輛停下來，當然，停車時需要逐級減速停車，以防止發生被其他車輛追尾等危險。

為了不影響道路上其他車輛和行人的交通，優選的，停車時自動行駛到最右側路邊停靠。為了實現最右側路邊停靠，首先需要定位自身車輛在道路的位置，這涉及到車道線檢測和路面檢測，可通過車載攝像頭、車載GPS實現對車道線和路面的檢測，從而確定自身車輛在道路的位置以及路面的車道情況和路面最右側路邊的位置。為了將車輛停靠到道路最右側路邊，車輛需要進行并線變道，這時需要考慮到路面上其他車輛的情況，通過車載攝像頭，確定自身車輛前方、右前方、右側、右后方是否有車輛以及與自身車輛之間的距離。在進行并線變道時，不僅要考慮到距離，還需要考慮車速，因此還需要檢測自身車輛前方、右前方、右側、右后方車輛的速度，可以通過自身車輛的速度和其他車輛與自身車輛之間的距離來確定其他車輛的車速，例如在給定時間，其他車輛與自身車輛的距離始終保持不變，則其他車輛與自身車輛的速度相等，如果前方或右前方車輛與自身車輛的距離變遠，說明前方或右前方車輛的車速大于自身車輛的車速，再根據距離與時間之間的關系，即可計算出前方或右前方車輛的車速，如果右后方車輛與自身車輛的距離變遠，說明右后方車輛的車速小于自身車輛的車速，再根據距離與時間之間的關系，即可計算出右后方車輛的車速。當右側沒有車輛，且前方、右前方、右后方車輛的距離和車速滿足預定條件，則控制車輛向右側車道并線變道。當車輛已經在最右側路邊，即車輛右側已經沒有道路，這時減速停車。

考慮到道路交通信號燈的情況，優選的，本發明在自動駕駛模式下，還具有交通信號燈檢測功能，當檢測到交通信號燈時，控制車輛減速慢行，當檢測到交通信號燈為紅燈或黃燈時，控制車輛減速停駛。

考慮到不同品牌車輛的價值不同，發生事故時產生的損失不同，本發明在并線變道時，還增加了對其他車輛進行品牌和車型的識別功能，通過獲取其他車輛的車標、外形等典型特征，再與數據庫中預存的信息進行比對，確定車輛的品牌和車型。對于不同品牌和車型的車輛，設定不同的并線變道預定條件。比如對于價值很高的車輛，可將變道距離設置的長一些。

優選的，對于駕駛人員低頭操作手機的情況，還可以進一步的進行特殊處置。通過獲取駕駛人員圖像，判斷其視線范圍預定距離內是否有手機，即可判斷不良駕駛行為是否為操作手機。當判斷不良駕駛行為是操作手機時，通過施加電磁干擾，屏蔽手機的通信信號，使得駕駛人員無法繼續使用手機。

本發明上述不良駕駛行為處置措施內容均是在將車輛駕駛權限切換到自動駕駛模式下實施的。

參見圖2，本發明還提出了一種交通工具控制裝置，包括：

人臉定位模塊，用于對駕駛人員進行人臉定位；

為了實現對不同光照條件下的人臉定位，該模塊分為自然光照下的人臉定位模塊和紅外光照下的人臉定位模塊。

本發明還可以采用其他各種現有技術實現人臉定位。

人眼定位模塊，對駕駛人員進行人眼定位；

該模塊又分為人眼粗定位模塊和人眼精確定位模塊。

對于人臉定位后得到的人臉圖像，采用灰度投影法對人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區域在橫向上進行投影，得到第一波峰和第二波峰，第一波峰值大于第二波峰值，將第一波峰位置確定為人眼橫向中心線，將第一波峰和第二波峰之間的波谷確定為人眼上邊緣界限，人眼橫向中心線與人眼上邊緣界限之間的距離為d，接著，根據人眼對稱性，從人眼橫向中心線向下移動距離d，得到眼睛下邊緣界限，完成人眼的粗定位。

對粗定位的人眼區域，人眼精確定位模塊進一步進行人眼精確定位。

設當前像素坐標為(x，y)：

在像素位于眼球區域時：x²+y²＜r²，其中r為內接圓半徑,

在像素位于眼白區域時：且x²+y²＞r²。

R代表橢圓長半軸長度，r代表橢圓短半軸長度，同時也是內接圓半徑的長度。

本發明也可以采用其他各種現有技術實現人眼定位。

不良駕駛行為檢測模塊，用于對不良駕駛行為進行檢測；

不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機或其它視線長時間偏離駕駛視線范圍的行為。

疲勞駕駛檢測，在預定時間內，檢測駕駛人員眼睛的閉合時間，如果閉合時間超過預定閾值，則判定駕駛人員出現疲勞駕駛行為。

不良駕駛行為警告模塊，用于對不良駕駛行為進行警告；

檢測到不良駕駛行為后，通過語音向駕駛人員發出警告，以提醒駕駛人員注意。

不良駕駛行為處置模塊，用于對不良駕駛行為進行處置；