] 得到眼睛的狀態(tài)識別結(jié)果后，通過計算單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比； 將得到的單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比與預設的閾值進行比較，判定司機是否疲 勞駕駛。其中，預設的閾值通常根據(jù)大量的實驗數(shù)據(jù)及行車環(huán)境根據(jù)經(jīng)驗預設。
[0138] 單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比的計算公式如下：
[0139] 單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比=(眼睛閉合時間/固定時間）*100% ; 或者
[0140] 單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比=(眼睛閉合的幀數(shù)/固定幀數(shù)）*100%;
[0141] 圖4是本發(fā)明圖1所示實施例中步驟102的具體實現(xiàn)方法的一種流程示意圖；如 圖4所示，包括：
[0142] 401、利用脈搏傳感器和腦電采集系統(tǒng)采集司機的脈搏信號和/或腦電信號；
[0143] 當人體心理和生理狀態(tài)產(chǎn)生疲勞的時候，必然導致心臟及血液循環(huán)產(chǎn)生一系列有 別于健康狀態(tài)下的變化。現(xiàn)代脈象研究證實，脈象的形成，主要取決于心臟的功能、血管的 機能、血液的質(zhì)和量，所以脈搏波信號包含豐富的人體生理信息，因此人體疲勞時的生理變 化將直接或者間接地反應在人體脈搏波信號上。
[0144] 例如，長時間的用眼也會造成視覺疲勞，在視覺疲勞之后脈搏變細，既是脈搏波的 峰峰值變小，故脈搏波可為反映視覺疲勞狀態(tài)的特征指標。通過對傳感器采集得到的司機 脈搏信號進行分析，提取正常狀態(tài)與疲勞狀態(tài)下脈博波的特征，構(gòu)造出能反應司機疲勞狀 態(tài)的脈搏特征向量，從而能夠?qū)λ緳C的疲勞程度進行實時監(jiān)測，對其是否疲勞駕駛做出判 別；
[0145] EEG信號是由大量神經(jīng)元放電活動中突觸后電位（postsynaptic potential)起 的細胞外場電位（extra-cellular field potential)的總和，而EEG中波狀節(jié)律的產(chǎn)生是 群體神經(jīng)元同步發(fā)放的結(jié)果。腦電的節(jié)律及其各個節(jié)律的振幅與情緒、注意力等有密切的 聯(lián)系。
[0146] 例如，β波，頻率為15-35HZ，振幅5-20 μ V，安靜、閉目時只在額葉出現(xiàn)，睜眼視物 或接受其它刺激時，在其它皮層部位也出現(xiàn)，表示大腦皮層興奮；Θ波，頻率為4-7Ηζ，振幅 為100-150 μ V，困倦時出現(xiàn)，是中樞神經(jīng)系統(tǒng)抑制狀態(tài)的表現(xiàn)；α波，頻率為8-13ΗΖ，振幅 為 20-100 μ V，
[0147] 清醒、放松、安靜、閉目時出現(xiàn)，睜眼、思考問題或接受其它刺激時消失；感覺運動 節(jié)律（Sensory Motor Rhythm，SMR)，頻率為13-15Ηζ，肌肉放松和注意力集中時出現(xiàn)于感覺 運動區(qū)，與運動抑制有關(guān)；根據(jù)腦電各節(jié)律的生理意義，θ/β頻帶內(nèi)能量變化可以反映注 意力的集中程度。腦電各個節(jié)律的幅度也與精神狀態(tài)有關(guān)；
[0148] 402、對所述脈搏信號和腦電信號進行濾波、去噪和特征提??；
[0149] 403、根據(jù)所述提取的特征確定對應的精神狀態(tài)；
[0150] 表2為不同節(jié)律的腦電信號的幅度與精神狀態(tài)的關(guān)系：
[0152] 404、若所述提取的特征對應的精神狀態(tài)為疲勞狀態(tài)時，則所述司機處于第二疲勞 狀態(tài)。
[0153] 如表1所示，根據(jù)腦電的θ / β頻帶內(nèi)能量變化以及Theta、Alpha和SMR等節(jié)律 腦電的幅度的變化可以實時檢測司機的疲勞狀況和注意力的集中程度。
[0154] 圖5是本發(fā)明圖1所示實施例中步驟103的具體實現(xiàn)方法的一種流程示意圖；如 圖5所示，包括：
[0155] 501、采集車輛行進過程中的道路視頻信息，計算車輪壓線的頻率信息；
[0156] 采集車輛行進過程中的道路視頻信息是通過安裝在車輛前部的攝像頭獲取的；
[0157] 車輪壓線的頻率信息是通過采集一段時間內(nèi)的車輪壓線的次數(shù)后計算得到的，此 處"一段時間"的具體時長可以根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)人工設定。
[0158] 502、通過GPS獲取車輛所在道路類型信息，根據(jù)GPS的道路方向信息獲得方向盤 操作數(shù)據(jù)；
[0159] 例如，從GPS信息數(shù)據(jù)庫中獲取車輛所在道路類型信息，利用GPS經(jīng)煒度中的方向 信息獲取道路方向信息，根據(jù)道路方向信息獲得方向盤操作數(shù)據(jù)。
[0160] 503、獲取車輛行駛速度信息并計算得到油門控制數(shù)據(jù)；
[0161] 504、獲取連續(xù)駕駛時長；
[0162] 本實施例中，上述這些數(shù)據(jù)的采集組件包括車輛狀態(tài)采集設備和用于采集獲取車 輛行進過程中的道路視頻信息的視覺信息采集設備。其中，車輛狀態(tài)采集設備與車輛的CAN 總線相連并通過CAN總線采集車輛行駛速度信息和連續(xù)駕駛時長（車輛啟動及熄火的時間 差）；車輛狀態(tài)采集設備還與GPS相連并通過GPS獲取車輛所在道路類型信息和道路方向 信息。
[0163] 505、將所述車輪壓線的頻率信息、所述車輛所在道路類型信息、所述方向盤操作 數(shù)據(jù)、所述油門控制數(shù)據(jù)以及連續(xù)駕駛時長與預先設置的疲勞駕駛模型進行比較，若符合 疲勞駕駛模型中的疲勞狀態(tài)，則確定所述司機處于第三疲勞狀態(tài)。
[0164] 在建立疲勞駕駛模型時，系統(tǒng)每隔一定周期（5000MS)對采集數(shù)據(jù)進行分析：
[0165] 車輪壓線的頻率信息：通過車載視頻模塊采集車輛在該段時間壓線頻率=偏離車 道行駛時間/周期。通過壓線頻率數(shù)據(jù)，獲取三類車輛行駛平穩(wěn)指數(shù)（穩(wěn)定、較危險和危 險）；
[0166] 車輛所在道路類型信息：通過GPS數(shù)據(jù)庫，獲取車輛所處的公路類型。如高速，城 市主干道，省道，縣道，從而獲得三類地段指數(shù)（事故頻發(fā)路段，事故高發(fā)路段，普通路段）；
[0167] 方向盤操作數(shù)據(jù)：通過車輛方向盤數(shù)據(jù)采集裝置結(jié)合GPS的道路方向信息，獲得 以下信息：方向盤回正用時（回盤用時），方向盤調(diào)整用時（打盤用時），單位時間內(nèi)操作幅 度極值；通過以上三組對方向盤描述的數(shù)據(jù)獲取三類司機的精力指數(shù)（精力充沛，精力一 般，精力下降）；
[0168] 連續(xù)駕駛時長：通過DAS系統(tǒng)計時程序獲取駕駛累計時間，汽車發(fā)動后即開始對 車輛行駛時間進行累加，汽車靜止一定時間（如15分鐘）后累加清零；根據(jù)車輛累計連續(xù) 行駛時間以及疲勞指數(shù)的對應關(guān)系，獲取三類駕駛疲勞累計指數(shù)（高疲勞風險，中風險，低 風險）；
[0169] 油門控制數(shù)據(jù)：通過CAN總線采集速度，本實施例中，通過對5000MS內(nèi)定時檢測速 度（如每隔500MS采集當前速度），得出車輛的速度數(shù)組，通過計算平均速度獲取三類車輛 速度狀態(tài)指數(shù)（危險速度，非正常速度，安全速度）；
[0170] 油門控制數(shù)據(jù)：通過CAN總線采集速度并計算得到加速度方差、標準差以及極差 數(shù)據(jù)，通過速度數(shù)組計算出前后時間點加速度，計算加速度數(shù)字的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，該三項數(shù)據(jù)的 值越大，表明車輛所處的速度狀態(tài)越不穩(wěn)定，通過加速度的三項統(tǒng)計數(shù)據(jù)，獲取三類車輛速 度平穩(wěn)指數(shù)（不穩(wěn)定，較穩(wěn)定，穩(wěn)定）；或者還可以通過CAN總線采集加速踏板幅度數(shù)據(jù)，在 某段時間內(nèi)加速踏板的幅度方差，標準差以及極差數(shù)據(jù)反映車輛加速或減速時車輛的平穩(wěn) 性，由加速度踏板幅度數(shù)據(jù)可以獲取三類車輛加速平穩(wěn)指數(shù)（危險加速，較危險加速，平穩(wěn) 加速）。
[0171] 通過將當前采集的車輛行進中的數(shù)據(jù)與疲勞駕駛模型中的上述數(shù)據(jù)進行比對，綜 合判斷出司機是否處于疲勞駕駛狀態(tài)。
[0172] 圖6是本申請實施例的一種車輛行駛監(jiān)控裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖6所示，包括：
[0173] 第一采集模塊61，用于采集的司機的臉部特征信息；
[0174] 第一確定模塊62,用于根據(jù)所述第一采集模塊采集的司機的臉部特征信息，確定 所述司機處于第一疲勞狀態(tài)；
[0175] 第二采集模塊63,用于采集所述司機的身體特征信息；
[0176] 第二確定模塊64,用于根據(jù)所述第二采集模塊采集的所述司機的身體特征信息， 確定所述司機處于第二疲勞狀態(tài)；
[0177] 第三采集模塊65,用于采集所述車輛的行駛數(shù)據(jù)；
[0178] 第三確定模塊66,用于根據(jù)所述第三采集模塊采集的所述車輛的行駛數(shù)據(jù)，確定 所述司機處于第三疲勞狀態(tài)；
[0179] 第四確定模塊67,用于根據(jù)所述第一疲勞狀態(tài)、第二疲勞狀態(tài)和第三疲勞狀態(tài)，確 定所述司機的綜合疲勞狀態(tài)；
[0180] 控制模塊68,用于根據(jù)所述第四確定模塊確定的所述綜合疲勞狀態(tài)，控制所述車 輛的行駛狀態(tài)。
[0181] 可選的，所述第四確定模塊67具體用于：
[0182] 根據(jù)所述第一疲勞狀態(tài)的權(quán)重比例、第二疲勞狀態(tài)的權(quán)重比例和第三疲勞狀態(tài)的 權(quán)重比例，確定所述司機的綜合疲勞狀態(tài)；
[0183] 其中，所述第一疲勞狀態(tài)的權(quán)重比例為25% -35%，所述第二疲勞狀態(tài)的權(quán)重比 例為40% -45 %，所述第三疲勞狀態(tài)的權(quán)重比例為20% -35% ;
[0184] 所述綜合疲勞狀態(tài)包括輕度疲勞狀態(tài)、中度疲勞狀態(tài)、嚴重疲勞狀態(tài)。
[0185] 可選的，所述控制模塊68具體用于：
[0186] 若所述綜合疲勞狀態(tài)為輕度疲勞狀態(tài)，則發(fā)出第一提示信息，所述第一提示信息 包括語音提示疲勞的信息和/或震動提示疲勞的信息；
[0187] 若所述綜合疲勞狀態(tài)為中度疲勞狀態(tài)，則發(fā)出第二提示信息，所述第二提示信息 包括向所述車輛周圍的車輛發(fā)送疲勞報警信息，并降低所述車輛的行駛速度；
[0188] 若所述綜合疲勞狀態(tài)為嚴重疲勞狀態(tài)，則采集所述車輛所在道路類型信息，根據(jù) 所述車輛所在道路類型信息在確定可以制動停車時，則發(fā)出所述第二提示信息，并制動停 車。
[0189] 在一種可選的實施方式中，本發(fā)明實施例所述的裝置，還包括：
[0190] 第一獲取模塊，用于根據(jù)所述第一采集模塊采集的司機的臉部視頻信息，獲取所 述臉部視頻信息中的人臉照片；
[0191] 匹配模塊，用于提取所述獲取模塊獲取的人臉照片中的臉部圖像特征數(shù)據(jù)，與預 設的所述司機在正常狀態(tài)下的臉部圖像特征數(shù)據(jù)進行匹配；
[0192] 所述第一確定模塊，用于若匹配結(jié)果不一致，且不匹配的程度超過預設的閾值，則 確定所述司機處于第一疲勞狀態(tài)。
[0193] 在一種可選的實施方式中，本發(fā)明實施例所述的裝置，還包括：
[0194] 識別模塊，用于根據(jù)所述第一采集模塊采集的司機的臉部視頻信息，采用人臉跟 蹤算法，跟蹤人臉并識別眼睛狀態(tài)；
[0195] 第一計算模塊，用于根據(jù)眼睛狀態(tài)識別結(jié)果，計算單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占 的百分比；
[0196] 所述第一確定模塊，用于若單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比超過預設的閾 值，則確定所述司機處于第一疲勞狀態(tài)。
[0197] 在一種可選的實施方式中，本發(fā)明實施例所述的裝置，還包括：
[0198] 特征提取模塊，用于根據(jù)所述第二采集模塊采集的所述司機的脈搏信號和/或腦 電信號，對所述脈搏信號和/或腦電信號進行濾波、去噪和特征提?。?br>[0199] 所述第二確定模塊，用于根據(jù)所述提取的特征確定對應的精神狀態(tài)，若所述提取 的特征對應的精神狀態(tài)為疲勞狀態(tài)時則所述司機處于第二疲勞狀態(tài)。
[0200] 在一種可選的實施方式中，本發(fā)明實施例所述的裝置，還包括：
[0201] 第二計算模塊，用于根據(jù)所述第三采集模塊采集的車輛行進過程中的道路視頻信 息，計算車輪壓線的頻率信息；
[0202] 第二獲取模塊，用于通過GPS獲取車輛所在道路類型信息，根據(jù)GPS的道路方向信 息獲得方向盤操作數(shù)據(jù)；獲取車輛行駛速度信息并計算得到油門控制數(shù)據(jù)；獲取連續(xù)駕駛 時長；
[0203] 所述第三確定模塊，用于將所述車輪壓線的頻率信息、所述車輛所在道路類型信 息、所述方向盤操作數(shù)據(jù)、所述油門控制數(shù)據(jù)以及連續(xù)駕駛時長與預先設置的疲勞駕駛模 型進行比較，若符合疲勞駕駛模型中的疲勞狀態(tài)，則確定所述司機處于第三疲勞狀態(tài)。
[0204] 在一種可選的實施方式中，所述第四確定模塊還用于：
[0205] 當根據(jù)采集的臉部特征信息，確定司機的第一疲勞狀態(tài)是不疲