基于MediaPipe-MeshFace模型的面部多特征疲勞駕駛檢測算法

摘要：針對當(dāng)前疲勞檢測技術(shù)在精確評估駕駛員疲勞程度、建立監(jiān)測指標(biāo)關(guān)聯(lián)性，以及在處理極端頭部運動時面部追蹤方面的不足，提出了一種創(chuàng)新的解決方案，該方案依托于MediaPiPe-MeshFace模型，旨在實現(xiàn)更精細(xì)的疲勞駕駛識別。該模型通過精準(zhǔn)定位面部468個關(guān)鍵點，特別強調(diào)了眼瞼作為眼部疲勞判斷的關(guān)鍵要素，以此捕獲更為微妙的疲勞跡象，增強檢測準(zhǔn)確性。此外，引入歐拉角分析頭部的空間姿態(tài)變化，提高了在頭部快速大幅度移動情況下的穩(wěn)定追蹤能力。通過整合眼瞼活動性、口部形態(tài)變化以及頭部姿態(tài)的動態(tài)信息，構(gòu)建了一套多維度面部特征融合的疲勞檢測機制。實驗驗證了該方法不僅能夠有效辨識駕駛員的疲勞狀態(tài)，還成功實現(xiàn)了疲勞級別的劃分，并在面對特定挑戰(zhàn)如劇烈頭部動作時，顯著改善了面部疲勞特征的提取效能。

關(guān)鍵詞：疲勞駕駛；多特征融合；MediaPiPe-MeshFace模型；眼瞼；歐拉角分析；頭部姿態(tài)追蹤

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0014-05

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0 引言

根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的主要原因之一[1]。疲勞駕駛引發(fā)交通事故的概率是正常駕駛的4～6倍[2]。每年約有20%的交通事故由疲勞駕駛所致，而特大交通事故中，有40%以上與疲勞駕駛有關(guān)[3]。若能及早發(fā)出警示以避免交通事故的發(fā)生[4]，對交通安全具有重要意義[5]。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，疲勞駕駛檢測方法不斷完善，尤其是計算機視覺技術(shù)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[6]。許多學(xué)者利用視覺傳感器提取面部特征，并使用人臉檢測技術(shù)和面部特征關(guān)鍵點定位方法來判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)[7]。2019年，劉敏等首次提出了Adaboost+ASM+膚色檢測+瞳孔定位的算法，該算法通過點頭率、頭部異常率和眨眼率等指標(biāo)，為疲勞監(jiān)測問題提供了解決思路和方案[8]。2012年，李昌智等人提出了一種方案，該方案優(yōu)化了傳統(tǒng)眼部和嘴部檢測方法的局限性。他們使用膚色模型快速檢測并確定人臉區(qū)域，并結(jié)合二值化和水平灰度方法準(zhǔn)確定位眼睛位置，通過分析PERCLOS、眼睛閉合時間、眼睛眨眼頻率、嘴巴張開程度和頭部運動等綜合因素對駕駛員的疲勞程度進(jìn)行判定[9]。盡管早期相關(guān)研究在疲勞駕駛檢測方面取得了一定進(jìn)展，但現(xiàn)有的一些檢測方法尚未能很好地量化駕駛員的疲勞程度和監(jiān)測指標(biāo)之間的關(guān)系，且疲勞的分級不夠準(zhǔn)確，以及在頭部晃動幅度過大過快時無法跟蹤面部等問題。因此，設(shè)計一種能夠?qū)ζ跔顟B(tài)進(jìn)行分級，且穩(wěn)定性好、識別率高的算法非常重要。

因此，本文提出了一種基于 MediaPipe-MeshFace 框架的面部多特征疲勞駕駛檢測算法 FMFDD-3M （Facial Multi-feature Fatigue Driving Detection Algorithm Based on MediaPipe-MeshFace Modeling）。首先，采用 Google 的 MediaPipe-MeshFace 面網(wǎng)模型，能夠精確定位面部的468個關(guān)鍵點。首次將眼瞼作為眼部疲勞檢測的重要參數(shù)之一，獲取更細(xì)微的特征，以提高疲勞檢測的識別率。然后，用歐拉角的變換來檢測頭部空間姿態(tài)[10]，以增加頭部晃動時目標(biāo)檢測的穩(wěn)定性。最后，將眼瞼動態(tài)與嘴部長寬比和頭部空間姿態(tài)變化融合，得到一種面部多特征疲勞檢測方法。該方法能夠有效識別疲勞駕駛狀態(tài)，實現(xiàn)疲勞狀態(tài)分級，在頭部晃動幅度過大過快時具有很高的穩(wěn)定性。

1 眼部疲勞狀態(tài)判斷

1.1 眼瞼信息提取與定位

眼部的變化能夠很好地反映駕駛員的疲勞狀態(tài)。在疲勞時，眼睛閉眼是其主要表現(xiàn)特征之一[11]。在閉眼的過程中，眼瞼也會發(fā)生變化。因此，通過測量眼瞼相關(guān)數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地獲取眼睛的當(dāng)前狀況，從而識別駕駛員更細(xì)微的疲勞狀態(tài)。觀察發(fā)現(xiàn)，當(dāng)眼睛閉合時，眼瞼寬度增大，上下眼皮的距離減小。眼瞼寬度與上下眼皮距離的比值的變化更為明顯。因此，通過觀察這些變化，可以更明顯地判斷駕駛員是否疲勞。眼瞼寬度與上下眼皮距離的具體分布如下：

在眼瞼定位方面，傳統(tǒng)的 Dlib 模型僅包含68個標(biāo)記點[12]，僅檢測眼部的上下眼皮和眼角的6個點。而 Google 的 MediaPipe-MeshFace 面網(wǎng)標(biāo)記的468個關(guān)鍵點模型提供了更細(xì)微的面部檢測，包括眉骨和上下眼皮的15個點。如圖2所示，其中表示眉骨的5個選定點，表示上眼皮的5個選定點，表示下眼皮的5個選定點。利用眉骨和上眼皮各點之間的距離可以很好地描述眼瞼的變化。

1.2 眼部疲勞狀態(tài)識別

眨眼是人眼快速閉合和重新打開的過程[14]。每個人的眨眼過程略有差異，包括眼睛閉合和打開速度、眼瞼寬度的變化以及眨眼持續(xù)時間等方面。通常情況下，眨眼持續(xù)時間約為100 ms到400 ms[15]?？梢酝ㄟ^分析眼瞼的閉合程度、眨眼頻率以及眼瞼寬度等參數(shù)來評估駕駛員的疲勞程度和注意力狀態(tài)[16]。如果發(fā)現(xiàn)駕駛員的眼瞼寬度長時間保持較大值或者頻繁眨眼，這可能表示駕駛員處于疲勞狀態(tài)或者注意力不集中[17]，需要及時發(fā)出警告以減少交通事故的風(fēng)險。此外，國際上公認(rèn)的疲勞狀態(tài)判定準(zhǔn)則之一是 PERCLOS（Percent of Eye Closure over Time） 指標(biāo)[18]。該指標(biāo)綜合考慮了駕駛員眼睛閉合的幀數(shù)所占比例 ECR（Eye Closure Rate） 、最長持續(xù)閉眼時間 MECT（Max Eye Closure Time） 以及眨眼頻率 BF（Blink Frequency） 等因素，使疲勞狀態(tài)的判斷更加準(zhǔn)確。因此，本文使用眼瞼寬度與上下眼皮的距離比值，并結(jié)合眼睛閉合程度、眨眼頻率以及 PERCLOS 指標(biāo)，來識別出眼部的疲勞狀態(tài)。

眼瞼寬度與上下眼皮的距離的比值的計算過程如下：

任意兩個三維坐標(biāo)點 V1、V2 之間的空間距離計算公式：

[V1-V2x，y，z=x1-x22+y1-y22+z1-z22] （1）

首先，需要明確的是，人的眼睛形狀并非完美的橢圓形，而更接近于一個扁平的球體。然而，為了簡化計算和理解，本文將其近似為橢圓形。這些權(quán)重代表了眼睛不同部位對疲勞檢測的影響程度。具體來說，0.05、0.20、0.50、0.20、0.05這五個權(quán)值分別代表了眼睛上下眼皮對應(yīng)點的視覺重要性。在這個權(quán)值設(shè)置中，最大的權(quán)值是0.50，代表的是眼睛的中間部分，也就是瞳孔所在的區(qū)域。其次，0.20的權(quán)值代表的是眼睛的上半部分和下半部分。這兩部分雖然不如瞳孔區(qū)域重要，但仍然對疲勞檢測有一定的影響。最后，0.05的權(quán)值代表的是眼睛的最上方和最下方。這兩部分對疲勞檢測的影響最小。

[rations=0.05，0.20，0.50，0.20，0.05]

眼瞼寬度與上下眼皮的距離的比值（[eye_value]） 的計算公式：

[eye_value=n=05Pn-QnQn-Rn×rationsn] （2）

式（2） 中，當(dāng)[n（n=1，2…5）]為1時[P1-Q1Q1-R1]表示第一組數(shù)據(jù)值，從睜眼到閉眼的過程中，第一組眼瞼寬度[P1-Q1]增大，第一組上下眼皮的距離[P1-Q1]減小，[eye_value]值變大，因此，通過分析[eye_value]值，便可判斷眼睛的閉合狀態(tài)。

通過多次實驗分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在正常情況下，眼睛的[eye_value]值大約在范圍內(nèi)。而閉眼狀態(tài)下，[eye_value]值在[0.2±0.03]范圍內(nèi)。因此，本文將閾值設(shè)定為0.3作為判斷眼部狀態(tài)的主要依據(jù)。當(dāng)眼睛的[eye_value]值低于0.3時，可以判斷為閉眼行為的發(fā)生。據(jù)調(diào)查，普通人在清醒狀態(tài)下，眨眼頻率為15～20次/分鐘，眨眼間隔時間為3～4 s，每次眨眼的持續(xù)時間平均為100～400 ms[19]。在疲勞狀態(tài)下，人的注意力更難集中，閉眼的持續(xù)時間也會明顯延長。因此，閉眼持續(xù)時間是判斷疲勞狀態(tài)的主要指標(biāo)之一。基于以上數(shù)據(jù)和多次實驗證明，本文可以設(shè)定參數(shù)來判斷疲勞狀態(tài)。例如，設(shè)定一個判斷周期為50幀，當(dāng)閉眼持續(xù)時間超過判斷周期的60%時，本文初步判斷該駕駛員處于疲勞狀態(tài)。

如圖3所示，0～100幀內(nèi)發(fā)生了兩次眨眼，而100～350幀內(nèi)發(fā)生了兩次長時間閉眼和長時間睜眼。此外，大于400幀的區(qū)間發(fā)生了快速眨眼。圖中清楚地展示了根據(jù)eye_value值眼部狀態(tài)的時間序列變化。通過設(shè)定特定的閾值和圖中的變化，可以了解眼部狀態(tài)的變化，包括眨眼、長時間閉眼和長時間睜眼，以及快速眨眼的情況。

2 嘴部疲勞狀態(tài)判斷

在疲勞駕駛檢測中，嘴部也是主要的檢測指標(biāo)之一[20]。在Dlib提出的68個關(guān)鍵點標(biāo)記中，嘴唇只有8個標(biāo)記點，無法精確測量嘴部變化。然而，在MediaPiPe-MeshFace面網(wǎng)模型中，嘴唇的特征點多達(dá)80個。通過多次實驗，本文選取了16個具有代表性的特征點，這些特征點可以很好地衡量嘴唇的各種變化，同時提高了精度和結(jié)果的可靠性。常見的嘴部狀態(tài)可分為閉合、張開和打哈欠等3種情況[21]。其中，打哈欠是最明顯的瞌睡跡象[22]，因此可以通過分析打哈欠的過程來判斷駕駛員是否疲勞。根據(jù)嘴部閉合幀數(shù)所占比例MCR （Mouth Closure Rate）、嘴巴最長持續(xù)閉合時間MMCT （Max Mouth Closure Time）以及嘴巴張開頻率MOF （Mouth Opening Frequency）等相關(guān)參數(shù)來分析駕駛員是否疲勞。

在上嘴唇和下嘴唇各選取7個點，左右嘴角分別選取1個點。其中，上嘴唇選取的7個點分別標(biāo)記為[H1-H7]，下嘴唇選取的7個點分別標(biāo)記為[L1～L7]，左嘴角選取點標(biāo)記為W1，右嘴角選取點標(biāo)記為W2。嘴部各點的具體位置如圖4所示。為判斷駕駛員疲勞狀態(tài)的數(shù)據(jù)值（[mouth_value]） ，使用上下嘴唇距離與兩嘴角距離的比值。具體計算過程如下：

上下嘴唇距離（[distance]） 的計算公式：

[distance=n=07Hn-Ln] （3）

兩嘴角距離（[corner]） 計算公式：

[corner=W1-W2] （4）

上下嘴唇距離與兩嘴角距離的比值（[mouth_value]） 計算公式：

[mouth_value=distance7corner] （5）

在嘴巴從閉合到張開的過程中，[distance]增大，[corner]減小，[mouth_value]值將會增大，因此，通過分析[mouth_value]值可初步判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

3 頭部姿態(tài)估計

在真實的駕駛環(huán)境中，駕駛員的頭部姿態(tài)估計主要用于判斷駕駛員是否疲勞，以確保安全并減少事故[23]。因此，頭部姿態(tài)是評估駕駛員疲勞程度中的一個重要指標(biāo)。本文利用 Google 的 MediaPipe-MeshFace 面網(wǎng)模型標(biāo)記的468個關(guān)鍵點，對駕駛員頭部姿態(tài)進(jìn)行估計。具體方法是將以世界坐標(biāo)系表示的3D人臉坐標(biāo)映射到以圖像坐標(biāo)系表示的2D關(guān)鍵點坐標(biāo)。轉(zhuǎn)換原理如圖5所示。

在圖5中，從左到右依次為相機坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、成像平面坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系。由于系統(tǒng)是通過相機提取人臉圖像，因此首先需要將世界坐標(biāo)系映射到相機坐標(biāo)系，也就是將坐標(biāo)系與攝像機對齊[25]。其中，世界坐標(biāo)系中的x軸和y軸與圖像的x軸和y軸對齊，正 z軸與攝像機的光軸對齊。坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的公式如下。

[XCYCZC1=RT01XWYWZW1] （6）

在公式（6）中，[R]為旋轉(zhuǎn)矩陣；[T]為平移矩陣。由圖5可知，從相機坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換其實是一種透視變換，在透視變換的過程中產(chǎn)生了一個成像平面坐標(biāo)系，其中成像平面在相機坐標(biāo)系中的深度為焦距[f]，轉(zhuǎn)換關(guān)系為：

[λXiYi1=f000f0001XCYCZC] （7）

成像平面坐標(biāo)系通過式（7）映射到圖像坐標(biāo)系中：

[XPYP1=mxsx00myy0001XiYi1] （8）

公式（8）中，[mx]和[my]為每個圖像方向的像素比例因子；[s]為傳感器的傾斜因子；[x0]和[y0]為光軸和像素平面的交叉點。

最終將式（6）-（8）相結(jié)合，得到圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的映射關(guān)系為：

[RT01XWYWZW=λfmxsx00fmyy0001-1XpYp1] （9）

簡化為：

[RT01XW=λK-1XP] （10）

公式（9）中，矩陣[K]為攝像機參數(shù)矩陣，通過相機標(biāo)定的方法可以獲取相機的內(nèi)參矩陣。

在3DMM（Morphable Face Model） [26]，即可變形的三維人臉模型，是一個通用的三維人臉模型，用固定的點數(shù)來表示人臉。獲取到世界坐標(biāo)系中心位置后，得到像素坐標(biāo)位置和相機的內(nèi)參便可以利用旋轉(zhuǎn)矩陣[R]和平移矩陣得到駕駛員頭部的歐拉角，詳細(xì)表達(dá)見公式（10）、（11）。

至此，已成功完成駕駛員頭部姿態(tài)的估計，并實時計算出與該姿態(tài)相關(guān)的歐拉角。在駕駛員嚴(yán)重疲勞時，頭部可能會向前傾斜，左右搖擺等行為表現(xiàn)。為了評估駕駛員的疲勞程度，本文使用了低頭頻率 HL （Head Lower） 結(jié)合頭部空間姿態(tài)的變化進(jìn)行了疲勞分析。

4 多特征融合判斷機制

如圖6所示，通過提取輸入圖像中的特征點，并將其分為眼部、嘴部和頭部三個部分，通過傳入的特征可以計算當(dāng)前狀態(tài)?？紤]到疲勞是一個過程，本文規(guī)定將視頻中的50幀作為一次判斷疲勞狀態(tài)的一個周期。每周期計算一次低頭、閉眼和打哈欠幀數(shù)。如果打哈欠幀數(shù)大于30，同時眨眼次數(shù)大于5次，則判斷為輕度疲勞。當(dāng)閉眼幀數(shù)大于30，同時打哈欠幀數(shù)大于35時，將其判斷為中度疲勞。如果其中打哈欠幀數(shù)小于35次，則將其歸為輕度疲勞。當(dāng)同時滿足低頭幀數(shù)大于30、閉眼幀數(shù)大于40幀時，將其判斷為重度疲勞。如果其中閉眼幀數(shù)小于40次，則將其歸為中度疲勞。

5 實驗及結(jié)果分析

為了驗證研究方法的性能，本文設(shè)計了利用在NTHU駕駛員疲勞檢測視頻數(shù)據(jù)集部分?jǐn)?shù)據(jù)上的實驗，該測試數(shù)據(jù)中選用7種不同場景：白天戴眼鏡、戴太陽鏡、不戴眼鏡、晚上戴眼鏡、不戴眼鏡、白天顛簸和夜晚顛簸[28]。每個場景中選取了5組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含輕度、中度疲勞和重度疲勞三種狀態(tài)。由于本文在評估眼部疲勞時加入了眼瞼作為判斷參數(shù)之一，而傳統(tǒng)的Dlib68面部關(guān)鍵點檢測模型無法提取眼部的眼瞼特征，所以本實驗選用 MeshFace 468 面部關(guān)鍵點檢測模型下進(jìn)行實驗。

根據(jù)表1中的實驗結(jié)果，可以看出 FMFDD-3M 算法在疲勞狀態(tài)檢測和疲勞分級識別方面表現(xiàn)良好。這是因為FMFDD-3M算法利用 MediaPipe-MeshFace面部標(biāo)記中的468個關(guān)鍵點面部檢測模型，將眼瞼視為眼部疲勞檢測的重要參數(shù)之一，并獲取了更細(xì)微的眼部特征。然后，它有效地將眼瞼動態(tài)與嘴部特征和頭部空間姿態(tài)的變化進(jìn)行融合，從而提高在不同場景下疲勞檢測的準(zhǔn)確率和疲勞分級識別率。實驗結(jié)果顯示，在白天和晚上帶顛簸的兩種場景下，F(xiàn)MFDD-3M 算法的識別率分別達(dá)到92%和87%。這表明，使用歐拉角變換來檢測頭部空間姿態(tài)來追蹤頭部晃動的方法是有效的。

6 結(jié)論

本文使用 MediaPipe-MeshFace 模型，提出一種面部多特征疲勞駕駛檢測算法 FMFDD-3M。該算法首先利用 MediaPipe-MeshFace 面網(wǎng)模型來精確定位眼部，將眼瞼作為眼部疲勞檢測的重要參數(shù)之一，以獲取更詳細(xì)的特征。接著，將眼瞼的動態(tài)特征與嘴部特征和頭部空間姿態(tài)變化進(jìn)行融合，從而提高在不同場景下疲勞檢測的準(zhǔn)確率和疲勞分級的識別率。此外，該算法還使用歐拉角的變化來檢測頭部空間姿態(tài)，有效解決了頭部晃動過大或過快等特殊情況下無法提取面部疲勞特征的問題。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效識別駕駛員的疲勞狀態(tài)，實現(xiàn)疲勞狀態(tài)的分級，特別是在顛簸環(huán)境下，識別率明顯提高，能夠準(zhǔn)確檢測疲勞狀態(tài)。FMFDD-3M 算法僅在 NTHU 駕駛員疲勞檢測視頻數(shù)據(jù)集的部分?jǐn)?shù)據(jù)上進(jìn)行了實驗。該數(shù)據(jù)集干凈，環(huán)境較理想，幾乎沒有干擾。然而，在實際檢測過程中，會出現(xiàn)一些特殊情況，如視頻模糊、反光強烈、環(huán)境復(fù)雜等。這些對于疲勞狀態(tài)的檢測和判斷具有十分重要的意義。因此，提高算法在上述復(fù)雜環(huán)境下的識別率、穩(wěn)定性和魯棒性是下一步需要繼續(xù)研究的工作。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】