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[發(fā)明專利]一種駕駛員行車過程中手持電話通話行為檢測(cè)方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810275590.7 申請(qǐng)日: 2018-03-30
公開(公告)號(hào): CN108509902B 公開(公告)日: 2020-07-03
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 陳運(yùn)星;劉克非;陳國(guó)華;李波 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 湖北文理學(xué)院
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T5/30;G06T5/40;G06T7/13;G06T7/11
代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 王琪
地址: 441053 湖*** 國(guó)省代碼: 湖北;42
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 駕駛員 行車 過程 手持 電話 通話 行為 檢測(cè) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種駕駛員行車過程中手持電話通話行為檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟:

步驟S1,實(shí)時(shí)采集駕駛員臉部及附近區(qū)域圖像,并對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理;

步驟S2,從預(yù)處理之后的圖像中獲取駕駛員臉部區(qū)域、手部行為ROI區(qū)域和嘴部狀態(tài)ROI區(qū)域;

步驟S3,對(duì)手部行為ROI區(qū)域和嘴部狀態(tài)ROI區(qū)域進(jìn)行分割處理,提取手部行為特征和嘴部狀態(tài)特征,確定手部行為和嘴部狀態(tài)模式識(shí)別參數(shù);

步驟S4,根據(jù)步驟S3中的手部行為和嘴部狀態(tài)的特征及模式識(shí)別參數(shù),分別建立用于判別駕駛員耳邊手部存在狀態(tài)的手部行為模式判別法,以及用于判別駕駛員嘴部說話狀態(tài)的嘴部行為模式判別法;

步驟S4中嘴部行為模式判別法的具體實(shí)現(xiàn)方式如下,

S421,對(duì)累計(jì)2s的駕駛員圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)逐幀檢測(cè),計(jì)算出每幀圖像中駕駛員嘴唇開合度

S422,再計(jì)算出2s內(nèi)的開合度方差S2,若S2≥S2Threshold=0.04,則表明駕駛員嘴部狀態(tài)為“說話”,否則為“閉嘴”;

S423,再重新開始對(duì)下幀圖像進(jìn)行檢測(cè);

步驟S5,結(jié)合步驟S4中的手部行為模式判別法和嘴部行為模式判別法,建立駕駛員手部存在狀態(tài)與嘴部說話狀態(tài)之間的關(guān)系,獲得駕駛員手持電話通話行為二模式邏輯判別法,以此來(lái)判斷駕駛員是否存在手持電話通話行為。

2.如權(quán)利要求1所述的一種駕駛員行車過程中手持電話通話行為檢測(cè)方法,其特征在于:步驟2中獲取駕駛員臉部區(qū)域的實(shí)現(xiàn)方式如下,

2a)將采集的駕駛員圖像的RGB顏色空間先轉(zhuǎn)換為YCbCr顏色空間,再將YCbCr空間進(jìn)行非線性變換為YCb'Cr'顏色空間,具體轉(zhuǎn)換公式為:

其中,Y為亮度分量,Cb為藍(lán)色色度分量,Cr為紅色色度分量,R、G、B分別為紅、綠、藍(lán)三原色,和為YCb'Cr'顏色空間中的色度分量,Kl和Kh表示非線性分段顏色變換的分段閾值,Ymin和Ymax分別表示膚色聚類區(qū)域中Y分量的最小值和最大值;

2b)完成非線性分段色彩變換之后,在YminYYmax區(qū)間內(nèi),建立橢圓膚色模型:

其中,x和y分別為像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成Cb'和Cr'的兩個(gè)坐標(biāo)值,a和b分別為橢圓方程的長(zhǎng)短軸,ecx和ecy分別為橢圓中心的橫縱坐標(biāo)點(diǎn),θ為橢圓的傾斜弧度,Cb'和Cr'分別為非線性變換后的藍(lán)色色度分量和紅色色度分量,cb0和cr0為橢圓在Cb'Cr'平面上的圓心,其值通過統(tǒng)計(jì)膚色點(diǎn)在Cb'Cr'平面上統(tǒng)計(jì)得到;

對(duì)于圖像中的每個(gè)點(diǎn),如果滿足方程時(shí),即認(rèn)為該像素點(diǎn)為膚色;

2c)利用建立的橢圓膚色模型對(duì)駕駛員臉部膚色進(jìn)行檢測(cè)得到膚色區(qū)域,對(duì)檢測(cè)出的膚色區(qū)域的二值化圖像采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算進(jìn)行處理,篩選臉部膚色區(qū)域;

2d)采用基于Haar矩形特征的Adaboost算法獲得Adaboost強(qiáng)分類器,利用該分類器對(duì)步驟2c)中臉部膚色區(qū)域進(jìn)行二次檢測(cè),得到更加準(zhǔn)確的駕駛員臉部區(qū)域,并根據(jù)檢測(cè)出的臉部區(qū)域標(biāo)定出人臉矩形框。

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