夜间环境人脸识别_基于人脸识别的夜间疲劳驾驶判断方法与流程
本发明属于智能识别设有领域，尤其是一种基于人脸识别的夜间疲劳驾驶判断方法。
背景技术：
出租车和网约车在夜间运营极大的方便了人们的出行需求，但是出租车司机为了增加收入常常延长工作时间特别在夜间行驶的时候容易疲劳驾驶，疲劳驾驶极易发生道路交通事故，因此对司机和乘客的安全造成极大的威胁。
技术实现要素：
发明目的：提供一种网约车人脸识别系统及控制方法，以解决现有技术存在的上述问题。
技术方案：基于人脸识别的夜间疲劳驾驶判断方法，应用在网约车或出租车上，包括以下工作步骤：
s1，司机在行驶前调整面部识别摄像机位置，使司机面部正对摄像头拍摄区域；
s2，基于摄像头拍摄的画面，构建三维空间内人脸检测特征区对应坐标；
s3，摄像头开始拍摄提取面部待测特征区，并构建待测特征区正常适应阀值面积，并将阀值面积存入特征区数据库，并根据录入的阀值面积进行面部状态进行分类；
s4，根据单位时间内录入的人脸阀值面积值，将识别驾驶员此时的驾车状态分为正常驾驶、以及疲劳驾驶两个分类；
s5，人脸检测特征区视频跟踪，当待测检测特征区的阀值面积10秒内三次以上小于正常适应阀值面积时，根据定性的分类，语音提示司机注意当前行车状态；
s6，经过红绿灯、转弯、事故多发路段等，语音提示司机注意前后方来车或注意红绿灯信息。
在进一步的实施例中，所述面部识别摄像机安装在汽车前车窗的驾驶座的正上方，所述面部识别摄像机设有360°麦克风阵列和方向传感器。
在进一步的实施例中，所述s1中面部识别摄像机中采用kinect设备，能够同时捕获分别率1920*1080的rgb图像和分别率为512*424深度图像，摄像头的边缘设有红外光线补光器，所述rgb颜色模型可转化为hsv颜色模型进行颜色分割，满足三维空间内人脸肤色的精确取点。
在进一步的实施例中，所述s2前面部识别摄像机对司机进行身份验证，检测驾驶员是否具有网约车司机。
在进一步的实施例中，所述检测特征区为人脸面部器官，并采用camshift跟踪算法对检测特征区内的面部器官进行形态约束和运动约束，并用滤波器进行快速计算人脸各器官的变化阀值；所述camshift跟踪算法根据面部器官的凹凸程度建立坐标系，并自动对人脸各器官正常状态下进行预存，标记正常适应阀值面积参考值。
在进一步的实施例中，所述面部器官为眼部和鼻部，以鼻尖为坐标系原点，从鼻尖到上眼睑的间选取1条参考线；并记录正常行驶状态和疲劳行驶状态下的参考线l1与鼻尖点的夹角1和2，参考线l1和鼻尖的夹角小于1时属于正常行驶状态；当参考线l110秒内多次停留在疲劳行驶状态下1至2之间，判定此时为疲劳驾驶，进入语音提醒模块。
在进一步的实施例中，所述从鼻尖到瞳孔之间取一参考线l与鼻尖点的夹角为
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