1.一种监测驾驶员状态的方法，其特征在于，包括获取驾驶员的脸部图像；从所述脸部图像提取特征；基于所提取的特征，判定所述驾驶员的当前状态包括：根据多个特征的位置信息，计算脸部各区域的参数，将所计算的参数与预设的参数进行比对，判定当前驾驶员驾驶状态；计算的参数包括以下各参数中的至少一个参数：闭眼时长、眨眼频率、手部在耳部区域中存在的时长、嘴部被遮挡的频率、打呵欠的频率、下巴运动的频率；还包括通过以下操作计算所述闭眼时长：计算预定时间内眼睛闭合的时间长度，其中所述眼睛的闭合是根据眼部区域中的图像来确定的，根据得到的眼部图像信息，对左眼区域眼睛闭合程度进行判断， ，其中， 为左眼闭合程度， 为输入的左眼区域图像信息， 为左眼闭合判断函数，左眼区域图像信息是通过特征点确定的图像区域的信息，左眼闭合判断函数 计算方法如下：其中，回归参数 与偏置参数 通过训练数据求得，共计i层，用于与区域图像信息进行计算，f代表激活函数： ；还包括获取从驾驶员上方拍摄的俯视图图像；从所述俯视图图像提取特征，以及判定所述驾驶员的当前状态的操作还包括从所述俯视图图像提取的特征判定所述驾驶员的当前状态，从俯视图图像提取的特征包括驾驶员的手部以及手机的位置， 在驾驶席俯视图像中，需要从中检测是否有驾驶员手部以及是否存在手机，以及两者对应的位置坐标信息，进而得到驾驶员手部与手机的相对位置 ，具体的，可将驾驶席俯视图像Ff输入到目标检测器 中，得到手机与手部的图像位置 与 ，如公式 ，目标检测器 的计算方法与左眼闭合判断函数 类似，具体的，在使用目标检测器 时，首先需要对图像 的分辨率进行调整，令图像宽高 、 均为224个像素，然后依靠目标检测器 中的N层卷积特征提取器从调整后的 中提取特征，以得到各层的多个卷积特征图，其中， 代表第l层的第j个特征图数值， 代表第l层的第j个卷积参数，b代表对应的偏置，f代表激活函数；以及基于所判定的当前状态发出警报，其中所述特征包括所述脸部图像上的多个特征点的位置信息。
2.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1中所述的方法。
3.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1所述的方法。
