本發(fā)明涉及汽車智能監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及一種汽車智能監(jiān)控方法和裝置。

背景技術(shù)：

自三點(diǎn)式安全帶和安全氣囊開(kāi)始廣泛應(yīng)用于汽車,汽車駕駛?cè)说男熊嚢踩辛艘欢ǖ谋Ｕ?。然而這類被動(dòng)的安全設(shè)計(jì),一般無(wú)法預(yù)判意外突發(fā)狀況的發(fā)生。同時(shí)大量的事實(shí)說(shuō)明,如若可以在危險(xiǎn)來(lái)臨之前做出提前預(yù)報(bào),或者保持車輛平穩(wěn)運(yùn)行,安全系數(shù)將會(huì)大大提高。因此,汽車主動(dòng)安全的概念開(kāi)始出現(xiàn),主動(dòng)安全的提出給汽車以智能,通過(guò)自主“思考”,可以適時(shí)、主動(dòng)地采取對(duì)應(yīng)措施,從而減免交通事故的發(fā)生。主動(dòng)安全技術(shù)配合被動(dòng)保障設(shè)計(jì),可以最大限度地降低交通事故發(fā)生的幾率。

近些年來(lái),汽車正逐漸成為人們?nèi)粘３鲂械闹匾x擇,為人們帶來(lái)了快捷、舒適的交通體驗(yàn)。然而隨著近幾年機(jī)動(dòng)車數(shù)量的迅速增加,汽車也給人們和相關(guān)部門帶來(lái)了極大的痛苦和煩惱。日益不暢的交通運(yùn)行、汽車尾氣帶來(lái)的環(huán)境污染(如PM2.5指數(shù)上升)、嚴(yán)重道路交通事故頻發(fā)等,都嚴(yán)重刺激著現(xiàn)代人的神經(jīng)。然而,因直接威脅著人類的生命安全,交通事故己成為一個(gè)世界各國(guó)共同面臨的嚴(yán)重社會(huì)問(wèn)題。據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)顯示,全世界每年至少有120萬(wàn)人死于道路事故,3000～5000萬(wàn)人受傷；據(jù)我國(guó)交通管理局通報(bào),全國(guó)2011年上半年共接報(bào)91,811起涉及人員傷亡的道路交通事故,造成25,864人死亡、106,370人受傷,直接經(jīng)濟(jì)損失4.4億元。

而眾多導(dǎo)致交通死亡事故的違法行為中,駕駛?cè)似隈{駛是一個(gè)重要的誘因。同樣來(lái)自世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)表明,在全球范圍內(nèi)因疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故占事故總數(shù)的20％左右,占特大交通事故的40％以上。在我國(guó),同樣存在比較嚴(yán)重的疲勞駕駛情況,據(jù)交通管理局統(tǒng)計(jì),2008至2009年之間,我國(guó)直接由于疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故數(shù)占總數(shù)的12.5％。

汽車駕駛屬于感知型勞動(dòng),是一項(xiàng)綜合性很強(qiáng)的技術(shù)工作。其實(shí)質(zhì)可以理解為一個(gè)包括道路環(huán)境、駕駛?cè)?、車輛三個(gè)要素構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)。其中駕駛?cè)说男袨槟Ｊ接址譃楦兄畔?、分析決策、實(shí)施操作三個(gè)階段。駕駛?cè)嗽隈{駛過(guò)程中不斷感知外界的信息,如車輛當(dāng)前狀態(tài)(包括位置、速度、方向、加速度等)、道路狀況等,根據(jù)行車要求以及道路狀況進(jìn)行合理的操作,并根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié),如此循環(huán),形成駕駛過(guò)程。

疲勞雖然是一種正常的生理現(xiàn)象,但是當(dāng)駕駛?cè)嗽谄跔顟B(tài)下進(jìn)行駕駛勞動(dòng),其對(duì)周圍環(huán)境的感知能力、形勢(shì)判斷能力以及對(duì)車輛的操控能力都有不同程度的下降,因此也就很容易影響交通安全、發(fā)生交通事故。曾有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,由感知、決策以及操作三種疲勞類型導(dǎo)致交通事故的比例分別為52％、38％、10％。

疲勞檢測(cè)(Fatigue Detecting)是通過(guò)監(jiān)測(cè)人體各種疲勞特征,及時(shí)發(fā)現(xiàn)疲勞狀態(tài)并給出預(yù)警信號(hào),涉及到生理學(xué)、心理學(xué)、圖像處理、運(yùn)動(dòng)跟蹤、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域,是一個(gè)復(fù)雜而又同時(shí)兼具理論與現(xiàn)實(shí)價(jià)值的研宄課題。

在較長(zhǎng)時(shí)間的駕駛過(guò)程中,駕駛?cè)说钠诔潭戎饾u積蓄,由淺入深。假如可以利用技術(shù)手段對(duì)駕駛?cè)说木r狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),一旦有疲勞跡象出現(xiàn),就即刻發(fā)出預(yù)警,或釆取強(qiáng)行減速、停車等安全措施,那么安全行車系數(shù)將會(huì)得到有效的提高。據(jù)統(tǒng)計(jì),如果駕駛?cè)嗽诮煌ㄊ鹿拾l(fā)生時(shí)的反應(yīng)能快0.5s,就可以60％的減少或避免交通事故的發(fā)生。因此,積極開(kāi)展有關(guān)駕駛?cè)似跈z測(cè)技術(shù)的研究工作,對(duì)營(yíng)造安全的交通環(huán)境具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

除了疲勞駕駛，還有一些其他的不良駕駛行為對(duì)交通安全造成很大的威脅，比如隨著智能手機(jī)的普及，越來(lái)越多的低頭族時(shí)時(shí)刻刻都手不離手機(jī)、眼不離手機(jī)，即使在開(kāi)車的時(shí)候，仍有不少人放不下手機(jī)，這種不負(fù)責(zé)的行為對(duì)交通安全形成了巨大的隱患?，F(xiàn)有技術(shù)很少對(duì)疲勞駕駛以外的不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)，對(duì)于不良駕駛行為，現(xiàn)有技術(shù)在檢測(cè)后一般都僅是進(jìn)行提醒，這種處理方式過(guò)于單一，無(wú)法滿足實(shí)際需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

至少部分的解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種汽車智能監(jiān)控方法，用于監(jiān)控駕駛?cè)藛T的不良行為，所述方法包括：

監(jiān)測(cè)駕駛?cè)藛T的駕駛行為，

如果駕駛?cè)藛T不存在不良駕駛行為，則繼續(xù)保持監(jiān)測(cè)；

如果駕駛?cè)藛T存在不良駕駛行為，則執(zhí)行以下步驟：

獲取駕駛?cè)藛T圖像；

通過(guò)判斷駕駛?cè)藛T視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī)，判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)；

當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí)，通過(guò)施加電磁干擾，屏蔽手機(jī)的通信信號(hào)，使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。

優(yōu)選的，所述監(jiān)測(cè)駕駛?cè)藛T的駕駛行為包括：

步驟S100，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位；

步驟S200，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位；

步驟S300，不良駕駛行為檢測(cè)；

步驟S400，不良駕駛行為警告；

步驟S500，不良駕駛行為處置；

其中，不良駕駛行為處置包括對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況進(jìn)行處置。

優(yōu)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(duì)人臉進(jìn)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<cr<158的像素區(qū)域，由此確定出人臉的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。

優(yōu)選的，步驟S200分為人眼粗定位和人眼精確定位，其中，

在實(shí)行人眼粗定位之前，先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小，將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間；

對(duì)于步驟S100人臉定位后得到的人臉圖像，采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)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(jù)人眼對(duì)稱性，從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d，得到眼睛下邊緣界限，完成人眼的粗定位；

對(duì)粗定位的人眼區(qū)域，進(jìn)一步進(jìn)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(nèi)接圓為眼球，其余部分為眼白，通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程，得出當(dāng)前像素所在位置。即：

設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x，y)：

在像素位于眼球區(qū)域時(shí)：x²+y²＜r²，其中r為內(nèi)接圓半徑,

在像素位于眼白區(qū)域時(shí)：且x²+y²＞r²，

R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度，r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度，同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度，

模板建立后，在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索，同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算，在灰度圖中，當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí)，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(diǎn)，通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè)，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(yōu)選的，步驟S300包括：

疲勞駕駛檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間，如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為，和/或

視線偏離檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間，如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為。

優(yōu)選的，步驟S500包括當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值，則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施，進(jìn)一步包括：

車輛駕駛權(quán)限切換，將車輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式，在自動(dòng)駕駛模式下，駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車輛進(jìn)行控制；

開(kāi)啟警示裝置，開(kāi)啟車上的警示裝置以引起他人注意，警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器；

自動(dòng)減速停車，逐級(jí)減速停車，防止發(fā)生被其他車輛追尾；

優(yōu)選的，自動(dòng)減速停車包括：

定位自身車輛在道路的位置，通過(guò)車載攝像頭、車載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車道線和路面的檢測(cè)，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(cè)路邊的位置；

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

通過(guò)自身車輛的速度和其他車輛與自身車輛之間的距離來(lái)確定其他車輛的車速；

當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車輛，且前方、右前方、右后方車輛的距離和車速滿足預(yù)定條件，則控制車輛向右側(cè)車道并線變道；

當(dāng)車輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊，即車輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路，減速停車。

本發(fā)明還提出了一種汽車智能監(jiān)控裝置，用于監(jiān)控駕駛?cè)藛T的不良行為，所述裝置包括：

監(jiān)測(cè)裝置，用于監(jiān)測(cè)駕駛?cè)藛T的駕駛行為，如果駕駛?cè)藛T不存在不良駕駛行為，則繼續(xù)保持監(jiān)測(cè)；

處理裝置，如果通過(guò)檢測(cè)裝置獲知駕駛?cè)藛T存在不良駕駛行為，則獲取駕駛?cè)藛T圖像，通過(guò)判斷駕駛?cè)藛T視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī)，判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)，當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí)，通過(guò)施加電磁干擾，屏蔽手機(jī)的通信信號(hào)，使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。

優(yōu)選的，所述監(jiān)測(cè)裝置包括：

人臉定位模塊，用于對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位；

人眼定位模塊，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人眼定位；

不良駕駛行為檢測(cè)模塊，用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè)；

不良駕駛行為警告模塊，用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行警告。

其中，不良駕駛行為處置模塊包括對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況進(jìn)行處置。

本發(fā)明可以對(duì)包括疲勞駕駛在內(nèi)的多種不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè)，并且在檢測(cè)到不良駕駛行為后，給駕駛?cè)藛T予以警告，在警告無(wú)效時(shí)，進(jìn)一步采取處置措施，主動(dòng)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(fā)生。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明一種汽車智能監(jiān)控方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明一種汽車智能監(jiān)控裝置的框圖；

具體實(shí)施方式

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

參見(jiàn)圖1，本發(fā)明提出了一種汽車智能監(jiān)控方法，包括：

步驟S100，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位；

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)人臉進(jìn)行定位,其中膚色常常是可以利用的重要信息之一。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)證明,不同人種的膚色區(qū)別主要受亮度影響,幾乎不受色度影響。為了有效地進(jìn)行膚色聚類,本發(fā)明選擇YCbCr顏色空間。大量實(shí)驗(yàn)表明,人的膚色區(qū)域在YCbCr空間中的大致位置為:109<cb<l40,135<cr<158，據(jù)此本發(fā)明通過(guò)在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<cr<158的像素區(qū)域，由此即可確定出人臉的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。

在紅外光照下沒(méi)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?yàn)榭紤]到在真實(shí)駕駛環(huán)境中,司機(jī)的頭部并不是一直不動(dòng)的,而是時(shí)刻發(fā)生著晃動(dòng),所以考慮運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法把人臉定位出來(lái),在這里我們考慮采用背景更新進(jìn)行定位。如果在初始幀中沒(méi)有物體,那么把當(dāng)前幀和初始幀比較,就會(huì)得到整個(gè)移動(dòng)的物體。顯然,這個(gè)方法不依賴于物體移動(dòng)的速度,這種更新的辦法稱為背景更新"動(dòng)態(tài)背景更新的基本思路是:以時(shí)間間隔圖象差分方法找出圖象內(nèi)的變化區(qū)域。然后將非變化區(qū)域的背景以當(dāng)前圖象替代。即更新背景在對(duì)背景做了這種更新后,背景的很大區(qū)域已經(jīng)就是當(dāng)前圖象的一部分了,所以以這個(gè)背景去和下一幅圖象進(jìn)行差分,在很大的區(qū)域內(nèi)實(shí)際上就是時(shí)間間隔圖象差分方法,因此它不僅繼承了時(shí)間間隔圖象差分方法對(duì)場(chǎng)景微小變化。特別是光線變化的適應(yīng)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(cè)運(yùn)動(dòng)物體準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明還可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉定位。

步驟S200，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)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(shí)行人眼粗定位之前，可以根據(jù)常規(guī)經(jīng)驗(yàn)先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小，將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間，這樣可以減少計(jì)算過(guò)程的計(jì)算量，使系統(tǒng)速度加快，滿足其實(shí)時(shí)性的要求。

對(duì)于步驟S100人臉定位后得到的人臉圖像，采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)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(jù)人眼對(duì)稱性，從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d，得到眼睛下邊緣界限，完成人眼的粗定位。

對(duì)粗定位的人眼區(qū)域，進(jìn)一步進(jìn)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(nèi)接圓為眼球，其余部分為眼白，通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程，可以得出當(dāng)前像素所在位置。即：

設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x，y)：

在像素位于眼球區(qū)域時(shí)：x²+y²＜r²，其中r為內(nèi)接圓半徑,

在像素位于眼白區(qū)域時(shí)：且x²+y²＞r²。

R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度，r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度，同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度。

模板建立后，在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索，同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算，在灰度圖中可看出，當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí)，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(diǎn)，通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè)，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(fā)明也可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人眼定位。

步驟S300，不良駕駛行為檢測(cè)；

不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機(jī)或其它視線長(zhǎng)時(shí)間偏離駕駛視線范圍的行為。

疲勞駕駛檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間，如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為。

對(duì)于正常駕駛行為，駕駛?cè)藛T的視線在絕大多數(shù)的時(shí)間內(nèi)應(yīng)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(fā)明將駕駛?cè)藛T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(dāng)駕駛?cè)藛T低頭看手機(jī)或做其他與駕駛無(wú)關(guān)的動(dòng)作時(shí)，這時(shí)的視線范圍就會(huì)偏離駕駛視線范圍。

視線偏離檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間，如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為，比如是在頻繁看手機(jī)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(cè)到不良駕駛行為后，通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告，以提醒駕駛?cè)藛T注意。

步驟S500，不良駕駛行為處置；

當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值，則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施。

當(dāng)駕駛?cè)藛T處于極度疲勞狀態(tài)或者沉溺于手機(jī)內(nèi)容，或者極端情況下，駕駛?cè)藛T身體出現(xiàn)了異常情況，如失去意識(shí)，這時(shí)外部提醒方式可能不會(huì)引起駕駛?cè)藛T的注意，也就是說(shuō)這時(shí)外部提醒的警告方式無(wú)效，這時(shí)需要采取主動(dòng)處置措施，以避免發(fā)生交通事故。

不良駕駛行為處置措施包括：

車輛駕駛權(quán)限切換，將車輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式，在自動(dòng)駕駛模式下，駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車輛進(jìn)行控制，當(dāng)然，駕駛?cè)藛T可以手工將車輛駕駛權(quán)限切換到手動(dòng)駕駛模式。

開(kāi)啟警示裝置，為了提醒道路上其他車輛和行為，開(kāi)啟車上的警示裝置以引起他人注意，警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器等。

自動(dòng)減速停車，為了方式出現(xiàn)交通危險(xiǎn)，需要將車輛停下來(lái)，當(dāng)然，停車時(shí)需要逐級(jí)減速停車，以防止發(fā)生被其他車輛追尾等危險(xiǎn)。

為了不影響道路上其他車輛和行人的交通，優(yōu)選的，停車時(shí)自動(dòng)行駛到最右側(cè)路邊?？?。為了實(shí)現(xiàn)最右側(cè)路邊?？浚紫刃枰ㄎ蛔陨碥囕v在道路的位置，這涉及到車道線檢測(cè)和路面檢測(cè)，可通過(guò)車載攝像頭、車載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車道線和路面的檢測(cè)，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(cè)路邊的位置。為了將車輛?？康降缆纷钣覀?cè)路邊，車輛需要進(jìn)行并線變道，這時(shí)需要考慮到路面上其他車輛的情況，通過(guò)車載攝像頭，確定自身車輛前方、右前方、右側(cè)、右后方是否有車輛以及與自身車輛之間的距離。在進(jìn)行并線變道時(shí)，不僅要考慮到距離，還需要考慮車速，因此還需要檢測(cè)自身車輛前方、右前方、右側(cè)、右后方車輛的速度，可以通過(guò)自身車輛的速度和其他車輛與自身車輛之間的距離來(lái)確定其他車輛的車速，例如在給定時(shí)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(yuǎn)，說(shuō)明前方或右前方車輛的車速大于自身車輛的車速，再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系，即可計(jì)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(yuǎn)，說(shuō)明右后方車輛的車速小于自身車輛的車速，再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系，即可計(jì)算出右后方車輛的車速。當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車輛，且前方、右前方、右后方車輛的距離和車速滿足預(yù)定條件，則控制車輛向右側(cè)車道并線變道。當(dāng)車輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊，即車輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路，這時(shí)減速停車。

考慮到道路交通信號(hào)燈的情況，優(yōu)選的，本發(fā)明在自動(dòng)駕駛模式下，還具有交通信號(hào)燈檢測(cè)功能，當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈時(shí)，控制車輛減速慢行，當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈為紅燈或黃燈時(shí)，控制車輛減速停駛。

考慮到不同品牌車輛的價(jià)值不同，發(fā)生事故時(shí)產(chǎn)生的損失不同，本發(fā)明在并線變道時(shí)，還增加了對(duì)其他車輛進(jìn)行品牌和車型的識(shí)別功能，通過(guò)獲取其他車輛的車標(biāo)、外形等典型特征，再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì)，確定車輛的品牌和車型。對(duì)于不同品牌和車型的車輛，設(shè)定不同的并線變道預(yù)定條件。比如對(duì)于價(jià)值很高的車輛，可將變道距離設(shè)置的長(zhǎng)一些。

優(yōu)選的，對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況，還可以進(jìn)一步的進(jìn)行特殊處置。通過(guò)獲取駕駛?cè)藛T圖像，判斷其視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī)，即可判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)。當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí)，通過(guò)施加電磁干擾，屏蔽手機(jī)的通信信號(hào)，使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。

本發(fā)明上述不良駕駛行為處置措施內(nèi)容均是在將車輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式下實(shí)施的。

參見(jiàn)圖2，本發(fā)明還提出了一種汽車智能監(jiān)控裝置，包括：

人臉定位模塊，用于對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)行人臉定位；

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)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。

在自然光照下,可以利用彩色信息對(duì)人臉進(jìn)行定位,其中膚色常常是可以利用的重要信息之一。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)證明,不同人種的膚色區(qū)別主要受亮度影響,幾乎不受色度影響。為了有效地進(jìn)行膚色聚類,本發(fā)明選擇YCbCr顏色空間。大量實(shí)驗(yàn)表明,人的膚色區(qū)域在YCbCr空間中的大致位置為:109<cb<l40,135<cr<158，據(jù)此本發(fā)明通過(guò)在YCbCr顏色空間中確定滿足109<cb<l40,135<cr<158的像素區(qū)域，由此即可確定出人臉的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的定位。

在紅外光照下沒(méi)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?yàn)榭紤]到在真實(shí)駕駛環(huán)境中,司機(jī)的頭部并不是一直不動(dòng)的,而是時(shí)刻發(fā)生著晃動(dòng),所以考慮運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法把人臉定位出來(lái),在這里我們考慮采用背景更新進(jìn)行定位。如果在初始幀中沒(méi)有物體,那么把當(dāng)前幀和初始幀比較,就會(huì)得到整個(gè)移動(dòng)的物體。顯然,這個(gè)方法不依賴于物體移動(dòng)的速度,這種更新的辦法稱為背景更新"動(dòng)態(tài)背景更新的基本思路是:以時(shí)間間隔圖象差分方法找出圖象內(nèi)的變化區(qū)域。然后將非變化區(qū)域的背景以當(dāng)前圖象替代。即更新背景在對(duì)背景做了這種更新后,背景的很大區(qū)域已經(jīng)就是當(dāng)前圖象的一部分了,所以以這個(gè)背景去和下一幅圖象進(jìn)行差分,在很大的區(qū)域內(nèi)實(shí)際上就是時(shí)間間隔圖象差分方法,因此它不僅繼承了時(shí)間間隔圖象差分方法對(duì)場(chǎng)景微小變化。特別是光線變化的適應(yīng)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(cè)運(yùn)動(dòng)物體準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明還可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉定位。

人眼定位模塊，對(duì)駕駛?cè)藛T進(jìn)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。

在實(shí)行人眼粗定位之前，可以根據(jù)常規(guī)經(jīng)驗(yàn)先對(duì)人眼的搜索范圍進(jìn)一步縮小，將搜索范圍確定在臉部區(qū)域從上到下的1/5到1/2之間，這樣可以減少計(jì)算過(guò)程的計(jì)算量，使系統(tǒng)速度加快，滿足其實(shí)時(shí)性的要求。

對(duì)于人臉定位后得到的人臉圖像，采用灰度投影法對(duì)人臉圖像從上到下的1/5到1/2之間區(qū)域在橫向上進(jìn)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(jù)人眼對(duì)稱性，從人眼橫向中心線向下移動(dòng)距離d，得到眼睛下邊緣界限，完成人眼的粗定位。

對(duì)粗定位的人眼區(qū)域，人眼精確定位模塊進(jìn)一步進(jìn)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(nèi)接圓為眼球，其余部分為眼白，通過(guò)橢圓和內(nèi)接圓方程，可以得出當(dāng)前像素所在位置。即：

設(shè)當(dāng)前像素坐標(biāo)為(x，y)：

在像素位于眼球區(qū)域時(shí)：x²+y²＜r²，其中r為內(nèi)接圓半徑,

在像素位于眼白區(qū)域時(shí)：且x²+y²＞r²。

R代表橢圓長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度，r代表橢圓短半軸長(zhǎng)度，同時(shí)也是內(nèi)接圓半徑的長(zhǎng)度。

模板建立后，在粗定位的人眼區(qū)域內(nèi)利用該模板進(jìn)行滑動(dòng)搜索，同時(shí)對(duì)眼白和眼球的灰度差進(jìn)行計(jì)算，在灰度圖中可看出，當(dāng)模板覆蓋住人眼位置時(shí)，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(diǎn)，通過(guò)對(duì)左右兩邊分別檢測(cè)，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(fā)明也可以采用其他各種現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)人眼定位。

不良駕駛行為檢測(cè)模塊，用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè)；

不良駕駛行為包括疲勞駕駛、低頭看手機(jī)或其它視線長(zhǎng)時(shí)間偏離駕駛視線范圍的行為。

疲勞駕駛檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T眼睛的閉合時(shí)間，如果閉合時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)疲勞駕駛行為。

對(duì)于正常駕駛行為，駕駛?cè)藛T的視線在絕大多數(shù)的時(shí)間內(nèi)應(yīng)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(fā)明將駕駛?cè)藛T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(dāng)駕駛?cè)藛T低頭看手機(jī)或做其他與駕駛無(wú)關(guān)的動(dòng)作時(shí)，這時(shí)的視線范圍就會(huì)偏離駕駛視線范圍。

視線偏離檢測(cè)，在預(yù)定時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)駕駛?cè)藛T視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間，如果視線偏離駕駛視線范圍的時(shí)間超過(guò)預(yù)定閾值，則判定駕駛?cè)藛T出現(xiàn)了視線偏離的駕駛行為，比如是在頻繁看手機(jī)或者做其他影響駕駛的行為。

不良駕駛行為警告模塊，用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行警告；

檢測(cè)到不良駕駛行為后，通過(guò)語(yǔ)音向駕駛?cè)藛T發(fā)出警告，以提醒駕駛?cè)藛T注意。

不良駕駛行為處置模塊，用于對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行處置；

當(dāng)在預(yù)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到的不良駕駛行為次數(shù)超過(guò)給定閾值，則對(duì)不良駕駛行為采取處置措施。

當(dāng)駕駛?cè)藛T處于極度疲勞狀態(tài)或者沉溺于手機(jī)內(nèi)容，或者極端情況下，駕駛?cè)藛T身體出現(xiàn)了異常情況，如失去意識(shí)，這時(shí)外部提醒方式可能不會(huì)引起駕駛?cè)藛T的注意，也就是說(shuō)這時(shí)外部提醒的警告方式無(wú)效，這時(shí)需要采取主動(dòng)處置措施，以避免發(fā)生交通事故。

不良駕駛行為處置措施包括：

車輛駕駛權(quán)限切換，將車輛駕駛權(quán)限切換到自動(dòng)駕駛模式，在自動(dòng)駕駛模式下，駕駛?cè)藛T無(wú)法對(duì)車輛進(jìn)行控制，當(dāng)然，駕駛?cè)藛T可以手工將車輛駕駛權(quán)限切換到手動(dòng)駕駛模式。

開(kāi)啟警示裝置，為了提醒道路上其他車輛和行為，開(kāi)啟車上的警示裝置以引起他人注意，警示裝置包括危險(xiǎn)警示燈、報(bào)警器等。

自動(dòng)減速停車，為了方式出現(xiàn)交通危險(xiǎn)，需要將車輛停下來(lái)，當(dāng)然，停車時(shí)需要逐級(jí)減速停車，以防止發(fā)生被其他車輛追尾等危險(xiǎn)。

為了不影響道路上其他車輛和行人的交通，優(yōu)選的，停車時(shí)自動(dòng)行駛到最右側(cè)路邊?？俊榱藢?shí)現(xiàn)最右側(cè)路邊?？?，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(cè)和路面檢測(cè)，可通過(guò)車載攝像頭、車載GPS實(shí)現(xiàn)對(duì)車道線和路面的檢測(cè)，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(cè)路邊的位置。為了將車輛?？康降缆纷钣覀?cè)路邊，車輛需要進(jìn)行并線變道，這時(shí)需要考慮到路面上其他車輛的情況，通過(guò)車載攝像頭，確定自身車輛前方、右前方、右側(cè)、右后方是否有車輛以及與自身車輛之間的距離。在進(jìn)行并線變道時(shí)，不僅要考慮到距離，還需要考慮車速，因此還需要檢測(cè)自身車輛前方、右前方、右側(cè)、右后方車輛的速度，可以通過(guò)自身車輛的速度和其他車輛與自身車輛之間的距離來(lái)確定其他車輛的車速，例如在給定時(shí)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(yuǎn)，說(shuō)明前方或右前方車輛的車速大于自身車輛的車速，再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系，即可計(jì)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(yuǎn)，說(shuō)明右后方車輛的車速小于自身車輛的車速，再根據(jù)距離與時(shí)間之間的關(guān)系，即可計(jì)算出右后方車輛的車速。當(dāng)右側(cè)沒(méi)有車輛，且前方、右前方、右后方車輛的距離和車速滿足預(yù)定條件，則控制車輛向右側(cè)車道并線變道。當(dāng)車輛已經(jīng)在最右側(cè)路邊，即車輛右側(cè)已經(jīng)沒(méi)有道路，這時(shí)減速停車。

考慮到道路交通信號(hào)燈的情況，優(yōu)選的，本發(fā)明在自動(dòng)駕駛模式下，還具有交通信號(hào)燈檢測(cè)功能，當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈時(shí)，控制車輛減速慢性，當(dāng)檢測(cè)到交通信號(hào)燈為紅燈或黃燈時(shí)，控制車輛減速停駛。

考慮到不同品牌車輛的價(jià)值不同，發(fā)生事故時(shí)產(chǎn)生的損失不同，本發(fā)明在并線變道時(shí)，還增加了對(duì)其他車輛進(jìn)行品牌和車型的識(shí)別功能，通過(guò)獲取其他車輛的車標(biāo)、外形等典型特征，再與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的信息進(jìn)行比對(duì)，確定車輛的品牌和車型。對(duì)于不同品牌和車型的車輛，設(shè)定不同的并線變道預(yù)定條件。比如對(duì)于價(jià)值很高的車輛，可將變道距離設(shè)置的長(zhǎng)一些。

優(yōu)選的，對(duì)于駕駛?cè)藛T低頭操作手機(jī)的情況，還可以進(jìn)一步的進(jìn)行特殊處置。通過(guò)獲取駕駛?cè)藛T圖像，判斷其視線范圍預(yù)定距離內(nèi)是否有手機(jī)，即可判斷不良駕駛行為是否為操作手機(jī)。當(dāng)判斷不良駕駛行為是操作手機(jī)時(shí)，通過(guò)施加電磁干擾，屏蔽手機(jī)的通信信號(hào)，使得駕駛?cè)藛T無(wú)法繼續(xù)使用手機(jī)。

本發(fā)明可以對(duì)包括疲勞駕駛在內(nèi)的多種不良駕駛行為進(jìn)行檢測(cè)，并且在檢測(cè)到不良駕駛行為后，給駕駛?cè)藛T予以警告，在警告無(wú)效時(shí)，進(jìn)一步采取處置措施，主動(dòng)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(fā)生。

本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說(shuō)明書及實(shí)踐這里公開(kāi)的發(fā)明后，將容易想到本發(fā)明的其它實(shí)施方案。本申請(qǐng)旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未公開(kāi)的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識(shí)或慣用技術(shù)手段。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來(lái)限制。