一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本實用新型涉及一種汽車安全行車輔助工具，具體為一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著公路交通的發(fā)展，交通事故呈現(xiàn)日益增多的趨勢，并已經(jīng)成為世界各國面臨的嚴重社會問題之一。根據(jù)世界衛(wèi)生組織發(fā)布的《世界預(yù)防道路傷害報告》預(yù)測，到2030年由于道路交通事故所引發(fā)的人員傷亡將成為人類死亡的主要原因之一，而疲勞駕駛則將成為導(dǎo)致交通事故的最主要因素之一。根據(jù)有關(guān)部門數(shù)據(jù)，超過半數(shù)以上的交通事故與駕駛員疲勞駕駛有關(guān)，而由于駕駛員疲勞導(dǎo)致的事故在所有的交通事故中占20%，在重大交通事故中約占40%甚至更多。因此，研制一種能夠?qū)︸{駛員疲勞狀態(tài)進行實時跟蹤、監(jiān)測，并在發(fā)生疲勞駕駛初期及時發(fā)出提醒和警告的安全行車系統(tǒng)是相當(dāng)必要的。
[0003]現(xiàn)有的疲勞檢測方案主要有三類。第一類方法為基于駕駛員生理參數(shù)的檢測方法，該方法主要通過監(jiān)測駕駛員在行車過程中腦電信號、心電信號或肌電信號等生理信號的變化，以此來監(jiān)控駕駛員的疲勞情況。該方法對疲勞的判斷準確性較高，但是大部分生理信號的獲取需要在人體中額外加入傳感器來采集信號，容易引起駕駛員的不適，對個人的依賴程度較大，因此不太適合應(yīng)用于駕駛員疲勞駕駛檢測的實際應(yīng)用。
[0004]第二類方法為基于車輛行為特征的檢測方法。該類方法主要通過視覺傳感器、速度傳感器、方向盤轉(zhuǎn)動角度傳感器監(jiān)控測量的行駛路線，分析判斷
[0005]駕駛員是否分心、瞌睡等精神狀態(tài)。此方案因為要獲取車輛的行駛數(shù)據(jù)，所以要與汽車系統(tǒng)進行某種程度的集成，較難在獨立的設(shè)備上實現(xiàn)。
[0006]第三類方法為基于駕駛員生理反應(yīng)特征的疲勞檢測方法，其主要是通過檢測身體某些部位，如頭部、眼部、嘴部的生理特征變化規(guī)律來對駕駛員的疲勞狀態(tài)進行判斷。通過與機器視覺技術(shù)結(jié)合，使得基于駕駛員生理反應(yīng)參數(shù)的檢測方法具有非接觸的優(yōu)點。另外，其準確性好、參數(shù)變化一致等特點也使得該方法具有較好的實際應(yīng)用價值。P E R C L O S(Percent Eyelid Closure over the Pupil Time)是一種常用的基于駕駛員生理反應(yīng)特征的疲勞檢測方法，該方法根據(jù)眼睛閉合時間占特定時間的百分率來對疲勞程度進行判斷，目前，該方法被認為是判斷疲勞駕駛最有效的評估參數(shù)。
[0007]當(dāng)前，由于疲勞表征因人而異，故基于PRCLOS方法的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)仍然存在評價閾值難以確定，且無法準確判斷進入疲勞駕駛狀態(tài)的時刻的缺點。
[0008]另外，現(xiàn)有疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)將駕駛員疲勞程度與預(yù)警程度直接對應(yīng)，而實際行車場景預(yù)警等級并不僅僅與疲勞程度有關(guān)，因此單純的以疲勞程度確定預(yù)警等級難以對駕駛員進行精確、有效的指導(dǎo)
[0009]如今，Android智能手機被由于廣泛應(yīng)用，且大多都集成了攝像頭、加速度傳感器和重力傳感器，同時具有至少IGhz的CPU和512MB的內(nèi)存，此類硬件條件足以滿足在智能手機上運行一個安全行車系統(tǒng)?；贏ndroid智能手機的安全行車系統(tǒng)將有效地解決當(dāng)前疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)因價格昂貴、安裝不便而不能很好普及的缺點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本實用新型的目的是提供一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)，解決了疲勞駕駛引發(fā)的交通事故日益嚴重，而當(dāng)前疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)由于價格昂貴、安裝不便而不能很好普及，且疲勞評價閾值難以確定，疲勞程度和預(yù)警等級尚未客觀量化，預(yù)警措施單一且不夠精準的問題。
[0011]一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)，包括= Android智能手機、智能手環(huán)、駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測模塊、實時路況分析模塊和預(yù)警模塊。Android智能手機包含前置和后置兩個攝像頭、GPS模塊，智能手環(huán)通過無線通信方式與Android智能手機相連接，駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測模塊、實時路況分析模塊和預(yù)警模塊安裝在Android智能手機上，預(yù)警模塊由Android智能手機和智能手環(huán)協(xié)同構(gòu)成。
[0012]一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)，所述的駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測模塊包括駕駛員面部圖像采集、人臉檢測、人臉跟蹤、人眼定位、疲勞識別、疲勞預(yù)測和疲勞等級劃分7個部分。其中，駕駛員面部圖像采集由Android智能手機的前置攝像頭實現(xiàn)，人臉檢測與人眼定位通過基于Haar-Like特征、LBP特征的Adaboost算法實現(xiàn)，人臉跟蹤采用Kalman濾波器實現(xiàn)，疲勞識別是通過瞳孔開度與眼睛大小的百分比、上眼瞼曲度綜合判斷眼睛閉合狀態(tài)，基于PERCL0S指標，判斷駕駛員疲勞狀態(tài)，并且根據(jù)不同的駕駛員系統(tǒng)自適應(yīng)的調(diào)整疲勞閾值。
[0013]一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)，所述的實時路況分析模塊包括當(dāng)前行車場景、行人、車輛及路障信息圖像采集、行車場景圖像分析和當(dāng)前行車道路信息、道路等級、擁擠程度獲取3個部分。其中，當(dāng)前行車場景圖像采集由Android智能手機的后置攝像頭實現(xiàn)，當(dāng)前行車道路信息獲取通過Android智能手機上的GPS模塊配合導(dǎo)航軟件實現(xiàn)，當(dāng)前行車場景圖像與當(dāng)前行車道路信息構(gòu)成實時路況。
[0014]一種基于Android智能手機的安全行車系統(tǒng)，所述的預(yù)警模塊包含預(yù)警等級劃分和預(yù)警干預(yù)2個部分。其中，預(yù)警等級劃分是綜合駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測模塊中疲勞預(yù)測的結(jié)果與實時路況分析模塊的結(jié)果對駕駛員所處的駕駛環(huán)境的安全情況進行評估，然后根據(jù)安全情況將預(yù)警等級劃分為無預(yù)警、輕度預(yù)警、中度預(yù)警和深度預(yù)警。預(yù)警干預(yù)是根據(jù)預(yù)警等級通過Android智能手機和智能手環(huán)來實現(xiàn)不同程度的干預(yù)措施，以提醒駕駛員注意休息，從而防止疲勞駕駛。
[0015]本實用新型的有益效果:
[0016]1、使用Android智能手機作為安全行車系統(tǒng)的載體，降低了系統(tǒng)的成本，增加了系統(tǒng)的靈活性；
[0017]2、使用智能手環(huán)作為預(yù)警干預(yù)措施的一部分，使用智能手環(huán)振動功能來作為預(yù)警手段，提高了疲勞預(yù)警的有效性；
[0018]3、針對不同駕駛員、不同駕駛環(huán)境，采用自適應(yīng)算法確定疲勞閾值，提高系統(tǒng)了系統(tǒng)的普適性；
[0019]4、提前預(yù)測駕駛員的疲勞狀態(tài)，根據(jù)預(yù)測情況對駕駛員做出預(yù)警，使?jié)撛诘奈ｋU防患于未然，提高系統(tǒng)的可靠性；
[0020]5、綜合駕駛員疲勞預(yù)測結(jié)果和實時路況對駕駛員所處的駕駛環(huán)境的安全情況進行評估，并根據(jù)安全情況