一種基於人眼檢測的自動駕駛系統的製作方法

2023-05-14 02:43:46

本發明涉及自動駕駛
技術領域：
，具體涉及一種基於人眼檢測的自動駕駛系統。
背景技術：
：隨著汽車保有量的增加，交通擁堵日趨嚴重，一旦駕駛員存在經驗不足，不遵守交通信號等情況，極易造成交通事故，對本已擁堵的交通無疑是雪上加霜。技術實現要素：針對上述問題，本發明旨在提供一種基於人眼檢測的自動駕駛系統。本發明的目的採用以下技術方案來實現：提供了一種基於人眼檢測的自動駕駛系統，包括安裝在車輛上的人眼檢測裝置、數據採集子系統、數據傳送子系統、數據處理子系統和控制子系統，所述人眼檢測裝置通過人眼對司機進行檢測，當檢測到司機時，啟動數據採集子系統採集數據，所述數據採集子系統用於獲取路況信息和車輛位置信息，所述數據傳送子系統用於將獲取的路況信息和車輛位置信息傳送至數據處理子系統，所述數據處理子系統用於對路況信息和車輛位置信息進行處理，生成自動駕駛數據並發送至控制子系統，所述控制子系統用於根據自動駕駛數據進行自動駕駛。本發明的有益效果為：實現了司機存在時的自動駕駛，通過人眼對司機進行檢測，提高了自動駕駛系統的啟動速度。附圖說明利用附圖對本發明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明的任何限制，對於本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發明的結構示意圖；附圖標記：人眼檢測裝置1、數據採集子系統2、數據傳送子系統3、數據處理子系統4、控制子系統5。具體實施方式結合以下實施例對本發明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種基於人眼檢測的自動駕駛系統，包括安裝在車輛上的人眼檢測裝置1、數據採集子系統2、數據傳送子系統3、數據處理子系統4和控制子系統5，所述人眼檢測裝置1通過人眼對司機進行檢測，當檢測到司機時，啟動數據採集子系統2採集數據，所述數據採集子系統2用於獲取路況信息和車輛位置信息，所述數據傳送子系統3用於將獲取的路況信息和車輛位置信息傳送至數據處理子系統4，所述數據處理子系統4用於對路況信息和車輛位置信息進行處理，生成自動駕駛數據並發送至控制子系統5，所述控制子系統5用於根據自動駕駛數據進行自動駕駛。本實施例實現了司機存在時的自動駕駛，通過人眼對司機進行檢測，提高了自動駕駛系統的啟動速度。優選的，所述人眼檢測裝置1包括圖像採集模塊、檢索區域確定模塊、人眼位置確定模塊和檢測評估模塊，所述圖像採集模塊用於對人臉圖像進行採集，所述檢索區域確定模塊用於根據人臉圖像確定人眼檢索區域，所述人眼位置確定模塊用於根據人眼檢索區域確定人眼位置，完成人眼檢測，所述檢測評估模塊用於對人眼檢測結果進行評估。本優選實施例實現了人眼的準確檢測。優選的，所述根據人臉圖像確定人眼檢索區域，採用以下方式進行：步驟1、對採集到的人臉圖像大小進行處理，處理後的人臉圖像寬度為w，高度為h；步驟2、將人臉圖像左上角作為起點，採用下式確定人眼搜索區域：寬度檢索區域w為：高度檢索區域hq為：其中：w'＝w×μwh'＝h×μh式中，w′表示人眼檢索區域的寬度，h′表示人眼搜索區域的高度，μw和μh分別表示寬度調節係數和高度調節係數；步驟3、將人眼檢索區域平均分成左右兩部分，用於左眼和右眼的檢索。本優選實施例對人臉圖像大小進行處理，有助於後續對人眼進行檢測，通過確定人眼檢測區域，有助於降低後續人眼檢測過程中的計算量，提高了人眼檢測效率，提高了人眼檢測的實時性。所述人眼位置確定模塊包括濾波器建立子模塊、檢索區域處理子模塊、檢索子模塊和位置確定子模塊，所述濾波器建立子模塊用於構建用於人眼區域檢索的濾波器，所述檢索區域處理子模塊用於對檢索區域的圖像進行處理，所述檢索子模塊採用所述用於人眼區域檢索的濾波器在左右檢索區域內尋找人眼區域，得到候選的人眼區域，所述位置確定子模塊採用支持向量機確定左右眼位置。所述構建用於人眼區域檢索的濾波器，採用以下方式進行：步驟1、從人眼資料庫中選取50幅人眼圖像，將每幅人眼圖像劃分為大小相同的4×4像素子塊，採用下式對子塊的圖像進行處理：式中，表示處理後的子塊圖像，表示第i行第j列的小塊代表的區域，表示區域內圖像像素(x,y)的灰度值，表示區域內像素的平均灰度值，表示區域內的像素點個數；對圖像的每個子塊進行處理，得到整幅處理後的人眼圖像；步驟2、採用步驟1的方法對50幅人眼圖像進行處理，採用下式構建每個子塊(i,j)上的濾波器：式中，l(i,j)表示(i,j)子塊濾波器，[f(i,j)]n表示第n個人眼圖像上(i,j)子塊的處理後的圖像；步驟3、採用步驟2的方法對50幅圖像的每個子塊進行處理，得到用於人眼區域檢索的濾波器。所述對檢索區域的圖像進行處理，採用以下方式進行：用和分別表示檢索區域的左邊部分和右邊部分，採用下式對檢索區域進行處理：式中，和表示處理後的左右檢索區域，和分別表示和區域內圖像像素(x,y)的灰度值，和分別表示和區域內像素的平均灰度值，和分別表示和區域內的像素點個數。所述在左右檢索區域內尋找人眼區域，採用以下方式進行：將用於人眼區域檢索的濾波器作為檢索窗口，在左右檢索區域內以4個像素為間隔按照先列後行的順序進行檢索，選取相關係數大的區域作為候選的人眼區域；所述確定左右眼位置，採用以下方式進行：步驟1、採用人眼資料庫中人眼圖像和非人眼圖像對支持向量機分類器進行訓練，用於區分人眼圖像和非人眼圖像；步驟2、採用訓練好的支持向量機分類器對候選的人眼區域進行分類，得到人眼圖像，從而確定出左右眼位置。本優選實施例採用特有的方式構建檢索濾波器和對檢索區域進行處理，提高了人眼檢測準確性和效率，通過對人眼區域進行檢索，去除了大部分非人眼區域，確定了候選的人眼區域，為後續人眼檢測奠定了基礎，採用支持向量機對人眼圖像進行檢測，得到的人眼圖像檢測準確率高。優選的，所述對人眼檢測結果進行評估採用評估因子進行，所述評估因子採用下式計算：式中，p表示評估因子，a1表示戴眼鏡時的人眼檢測正確，a2表示不戴眼鏡時的人眼檢測準確率；評估因子越大，表明人眼檢測結果準確性越高。本優選實施例對人眼檢測結果進行評估，能夠保證基於人眼檢測的自動駕駛系統的檢測準確性以及及時對基於人眼檢測的自動駕駛系統進行改進。從出發地開始，採用本發明基於人眼檢測的自動駕駛系統對進行駕駛，選取5個目的地，分別為目的地1、目的地2、目的地3、目的地4、目的地5，對駕駛時間和駕駛成本進行統計，同現有自動駕駛系統相比，產生的有益效果如下表所示：駕駛時間減少駕駛成本降低目的地129％21％目的地227％23％目的地326％25％目的地425％27％目的地524％29％最後應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護範圍的限制，儘管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和範圍。當前第1頁12