[發明專利]安全帶佩戴檢測方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201710576629.4
• 申請日: 2017-07-14
• 公開（公告）號: CN107529659B
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 劉榮杰;牟永強
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/40;G06T7/73;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 曾柳燕

1.一種安全帶佩戴檢測方法，其特征在于，包括：

獲取需要進行安全帶佩戴檢測的灰度圖像；

在所述灰度圖像上建立直角坐標系，通過線段檢測器算法對所述灰度圖像進行直線檢測，獲得多條直線的頂點坐標；

根據所述頂點坐標確定所述多條直線的幾何參數的數值，所述幾何參數的數值包括：每條直線的長度、夾角及由所述多條直線構成區域的面積；

從所述幾何參數的數值中篩選出屬于預先確定的車窗幾何參數的取值范圍的目標數值，并確定所述目標數值所對應的多條目標直線，所述預先確定的車窗幾何參數包括前風窗的四條邊的長度、四個夾角以及四條邊構成的區域面積，所述預先確定的車窗幾何參數的取值范圍用于唯一標識車窗；

將多條所述目標直線所組成區域的圖像確定為所述灰度圖像中的車窗區域圖像；

對所確定的車窗區域圖像進行均等劃分，并從均等劃分后的兩部分車窗子區域圖像中截取任一部分車窗子區域圖像；

從截取的所述車窗子區域圖像中提取第一局部紋理特征；

使用預先訓練好的二類分類模型對所述第一局部紋理特征進行分類，獲得分類結果，所述分類結果用于標識佩戴安全帶或未佩戴安全帶；

根據所述分類結果，對所述車窗子區域圖像中的用戶進行安全帶佩戴檢測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一局部紋理特征為局部二值模式LBP特征，所述二類分類模型為支持向量機SVM模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取需要進行安全帶佩戴檢測的灰度圖像之前，所述方法還包括：

獲取多個帶車窗的正樣本灰度圖像及多個不帶車窗的負樣本灰度圖像；

對多個所述正樣本灰度圖像進行直線檢測，獲得多條第一直線，確定多條所述第一直線的第一幾何參數信息，并根據所述第一幾何參數信息確定第一取值范圍；

對多個所述負樣本灰度圖像進行直線檢測，獲得多條第二直線，確定多條所述第二直線的第二幾何參數信息，并根據所述第二幾何參數信息確定第二取值范圍；

從所述第一取值范圍中刪除所述第二取值范圍，獲得第三取值范圍；

將所述第三取值范圍確定為能夠標識車窗的車窗幾何參數的取值范圍。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取需要進行安全帶佩戴檢測的灰度圖像之前，所述方法還包括：

獲取多個帶車窗的正樣本灰度圖像；

針對每個所述正樣本灰度圖像，對所述正樣本灰度圖像進行均等劃分，并從均等劃分后的兩部分正樣本灰度子圖像中截取任一部分正樣本灰度子圖像；

從截取的所述正樣本灰度子圖像中提取第二局部紋理特征；

對所述第二局部紋理特征進行二類分類訓練，獲得二類分類模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若截取的所述正樣本灰度子圖像中的用戶佩戴安全帶，使用第一標識對所述第二局部紋理特征進行標記；

若截取的所述正樣本灰度子圖像中的用戶未佩戴安全帶，使用第二標識對所述第二局部紋理特征進行標記；

所述對所述第二局部紋理特征進行二類分類訓練，獲得二類分類模型包括：

對標記后的第二局部紋理特征進行二類分類訓練，獲得二類分類模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述分類結果，對所述車窗子區域圖像中的用戶進行安全帶佩戴檢測包括：

若所述分類結果為所述第一標識，則確定所述車窗子區域圖像中的用戶佩戴安全帶；

若所述分類結果為所述第二標識，則確定所述車窗子區域圖像中的用戶未佩戴安全帶。

7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述分類結果標識所述車窗子區域圖像中的用戶未佩戴安全帶，則向交警終端發送所述分類結果。