公开(公告)号：CN109376583A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811025543.3

申请日：2018-09-04

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王武宏 ,  成前 ,  蒋晓蓓 ,  李成刚 ,  郭宏伟 ,  王乐怡 ,  侯单懿

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明提供了一种智能车辆辅助驾驶的驾驶员疲劳检测方法，综合考虑了行车过程中驾驶员眼部和嘴部状态并建立了相应的面部状态分类器，能够有效克服现有的仅通过单位时间人眼闭合的百分比的单一参数检测疲劳度方法的缺点，并能基于驾驶员自身的脸部信息建立驾驶员状态分类器，准确识别驾驶员清醒或疲劳，针对不同驾驶员个体的疲劳状态差异实现更为准确的个性化检测，实现以驾驶员的疲劳状态为依据指定辅助驾驶策略，实现车辆行驶时的在途动态识别。

公开(公告)号：CN109278753A

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201811131042.3

申请日：2018-09-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 蒋晓蓓 ,  成前 ,  王武宏 ,  王乐怡 ,  李成刚 ,  郭宏伟 ,  侯单懿 ,  李敏

IPC: B60W40/00 ,  B60W40/02 ,  B60W40/08 ,  B60W50/14

Abstract: 本发明提供了一种基于驾驶员视觉可见信息的智能车辆辅助驾驶方法，其结合了多种不同信息获取方式获取外部视觉可见信息，从驾驶员信息负荷角度对各类信息进行有机划分，使得可获取的信息具有更好的层次性和可解释性。利用所采集并分类的信息，通过机器学习的方法，选取特征向量和最优时间窗，并分别建立基于等级下的特征参数库和驾驶员信息负荷量分类器，为辅助驾驶策略的选择时机和选择方法提供了有效的支持手段，提高了智能车辆辅助驾驶中的人机交互性。