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需求背景

疲劳驾驶已经对我国道路交通安全带来了巨大影响，如果能在疲劳产生的初期给驾驶员进行预警提示，就会大大减少交通事故的发生。现有的疲劳驾驶检测主要分为接触式和非接触式的方法。接触式的方法主要是检测驾驶员脑电、心电和肌电三个指标；非接触式的方法主要是通过安放的摄像头对驾驶员和车辆动作参数进行检测，包括驾驶员面部特征、车辆行驶路线、方向盘的转动等。接触式的方法由于其检测系统较大，不适合安放在驾驶室内，同时由于需要接触到驾驶员，对驾驶员有很大的干扰，限制了接触式检测方法的应用，故而非接触式的、基于机器视觉的疲劳检测技术方法成为该领域的主要方向。目前基于机器视觉的疲劳检测方法难以做好准确度与检测速度的兼顾，需要进一步研究解决。

需解决的主要技术难题

l 、通过摄像头拍摄驾驶位置区域，对获取的图像帧搜索人脸位置， 若存在人脸，返回人脸位置作为人脸特征点检测的输入，同时根据人脸的移动情况来判断驾驶员是否疲劳；

2 、分析研究基于肤色分割人脸的方法、基于几何特征检测人脸的方法、基于模板匹配的方法及基于统计模型的方法等；

3 、通过提升算法，构建系统的框架，利用该框架构建子分类器，通过弱分类器输出值与强分类器的阀值进行比较，得到检测目标；

4 、利用己知目标运动规律来预测目标在下一帧中大概率出现的位置，从而缩小检测目标预选框，提高搜索速率；

5 、研究对人眼区域进行二值化处理，得到人眼球的近似形状，对眼睛区域处眼球大小在视频中的变化进行分析，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。

期望实现的主要技术目标

l 、在第一帧检测到人脸后，对检测框进行一定规则下的放大，在放大后的人脸框中进行人脸检测，由于检测框变小，检测速度也得到了提升。当人脸角度发生较大变化或光照不均匀时，在切割后的检测框中无法检测到人脸，通过基于模板的方法进行人脸检测；

2 、在得到人脸定位的基础上，对人脸特征点进行定位，象素偏差较传统人脸特征定位缩小5 倍以上；

3 、使用混合颜色空间的肤色检测所得的预选框中心与haar 检测器所得人脸检测框的中心差距主要集中在20 个像素差距以下。

需求解析

解析单位：“科创中国”技术交易专业科技服务团（上海）（上海技术交易所有限公司） 解析时间：2022-11-16

季浩泽

上海全国高校技术市场有限公司

高级技术经理

综合评价

此需求描述较明确清晰，有利于专家对接和开展研发。疲劳驾驶已经对我国道路交通安全带来了巨大影响，如果能在疲劳产生的初期给驾驶员进行预警提示，就会大大减少交通事故的发生。因此，解决实现本需求有着极大的社会效益和经济效益。

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处理进度