駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)(driver monitoring system,DMS)一般是對(duì)L2-L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言的,對(duì)L4級(jí)別是沒(méi)有意義的,除非系統(tǒng)仍然是需要安全員的測(cè)試環(huán)節(jié)。
監(jiān)控的目的是發(fā)現(xiàn)駕駛員走神(distraction)、疲勞(fatigue)或者打瞌睡(drowsiness),甚至出現(xiàn)無(wú)法駕駛的意外情況,比如欺騙輔助駕駛系統(tǒng)用礦泉水代替雙手在方向盤(pán)上,或者與乘客爭(zhēng)吵打架等。另外,如果作為自動(dòng)駕駛的研發(fā)階段,監(jiān)控駕駛員可以提供駕駛行為的第一手?jǐn)?shù)據(jù),甚至用于仿真模擬系統(tǒng)中。
非侵入式(non-intrusive)方法是監(jiān)測(cè)的首選方法,而基于視覺(jué)的系統(tǒng)更具有吸引力。主要的視覺(jué)線索包括面部特征、手特征或身體特征。許多檢測(cè)系統(tǒng)僅使用單個(gè)視覺(jué)線索,這種系統(tǒng)魯棒性差,比如出現(xiàn)遮擋或光照變化時(shí),容易被干擾。所以將多種視覺(jué)線索組合才是關(guān)鍵,也是具有挑戰(zhàn)性的。
一個(gè)駕駛員面部監(jiān)控系統(tǒng)是基于駕駛員面部圖像處理來(lái)研究駕駛員身心狀況的實(shí)時(shí)系統(tǒng)??梢詮难鄄€閉合、眨眼、凝視方向、打哈欠和頭部運(yùn)動(dòng)等,檢測(cè)到駕駛員狀態(tài)?;痉殖蓛纱箢?lèi):
①. 僅從眼部區(qū)域檢測(cè)駕駛員;
②. 不僅可以從眼睛中檢測(cè),還可以從臉部和頭部的其他區(qū)域檢測(cè)。
下圖是一個(gè)駕駛員臉部監(jiān)控系統(tǒng)框圖:檢測(cè)人臉,還有眼睛和其他臉部特征,同時(shí)跟蹤變化,提取癥狀,實(shí)現(xiàn)疲勞和分心檢測(cè)。駕駛員面部監(jiān)控系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)是:

①“如何測(cè)量疲勞?”第一個(gè)挑戰(zhàn)是如何準(zhǔn)確定義疲勞以及如何測(cè)量疲勞; 疲勞與體溫,皮膚電阻,眼球運(yùn)動(dòng),呼吸頻率,心率和大腦活動(dòng)之間存在關(guān)系;第一個(gè)也是最重要的疲勞跡象會(huì)在眼睛中出現(xiàn)。
②“如何測(cè)量注意力?”第二個(gè)挑戰(zhàn)是測(cè)量駕駛員對(duì)道路的注意力;可以從駕駛員頭部和注視方向(gaze direction)估計(jì)駕駛員的注意力。
人臉檢測(cè)方法可參照一般目標(biāo)檢測(cè)的方法,現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)也已經(jīng)在這個(gè)領(lǐng)域展示“肌肉”。人臉檢測(cè)是一個(gè)老問(wèn)題,人臉檢測(cè)挑戰(zhàn)的情況有以下一些:
面內(nèi)旋轉(zhuǎn);
面外旋轉(zhuǎn);
化妝品,胡須和眼鏡的存在;
表情(快樂(lè),哭泣等);
照明條件;
臉部遮擋;
實(shí)時(shí)處理要求。
眼部區(qū)域總是先被用于駕駛員癥狀提取,因?yàn)樽钪匾男睦砘顒?dòng)與眼睛活動(dòng)有關(guān)。
眼睛檢測(cè)的兩大類(lèi):
1) 基于紅外光譜成像的方法;
2) 基于視覺(jué)的方法;
除了眼睛,還可以檢測(cè)其他面部成分:嘴巴,鼻子和臉部突出(Salient)點(diǎn)。
面部跟蹤是分析駕駛員心理活動(dòng)的主要手段。這種跟蹤任務(wù)和一般單目標(biāo)的跟蹤是相似的,主要挑戰(zhàn)包括:
從三維空間到二維空間的映射而讓一些信息丟失;
具有復(fù)雜的形狀或運(yùn)動(dòng);
部分遮擋;
環(huán)境光線變化;
實(shí)時(shí)跟蹤要求。
與疲勞、分心和打瞌睡有關(guān)的癥狀提取包括:
與眼部區(qū)域有關(guān)的癥狀:閉眼、眼瞼之間的距離、眨眼速度快、凝視方向和跳躍運(yùn)動(dòng);
與嘴巴區(qū)域有關(guān)的癥狀:開(kāi)/閉;
與頭部有關(guān)的癥狀:點(diǎn)頭、頭部姿勢(shì)和頭固定不變;
與面部有關(guān)的癥狀:主要是表情。
下面分別舉幾個(gè)例子:
如圖是一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)。

其基于臉部、雙目和嘴巴三個(gè)區(qū)域的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下:

而基于單目(左眼)區(qū)域加嘴巴區(qū)域的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下:

如圖是一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)模型的人臉表情識(shí)別系統(tǒng):輸入圖像檢測(cè)面部和特征,從面部成分提取時(shí)空特征,使用預(yù)訓(xùn)練的分類(lèi)器(圖像取自CK+數(shù)據(jù)集(d))確定表情。

而整個(gè)深度學(xué)習(xí)模型是CNN和LSTM結(jié)合,如下圖:

下圖一個(gè)身體姿勢(shì)(posture)識(shí)別駕駛員分心癥狀的系統(tǒng)。其癥狀類(lèi)包括:喝酒,調(diào)整收音機(jī),正確姿勢(shì)駕駛,擺弄頭發(fā)或化妝品,面向后面,與乘客交談,用左手打手機(jī)通話,用右手打手機(jī)通話,用左手發(fā)短信, 用右手發(fā)短信。

系統(tǒng)的算法框圖如圖:包括面部檢測(cè)器、手部檢測(cè)器和皮膚區(qū)域分割。對(duì)于每個(gè)輸出圖像(即皮膚,面部,手),訓(xùn)練AlexNet和InceptionV3網(wǎng)絡(luò)(5個(gè)AlexNet和5個(gè)InceptionV3),最后識(shí)別是一個(gè)加權(quán)組合輸出。

審核編輯 :李倩
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