[發(fā)明專利]一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811535712.8 | 申請日： | 2018-12-14 |
| 公開（公告）號： | CN109800640A | 公開（公告）日： | 2019-05-24 |
| 發(fā)明（設計）人： | 褚晶輝;張姍;王鵬;李敏;呂衛(wèi) | 申請（專利權）人： | 天津大學;北京壹卡行科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 吸煙 關鍵點 中心點 感興趣區(qū)域 檢測 二維高斯 二維曲面 矩形區(qū)域 連通區(qū)域 方差 擬合 最小二乘法擬合 二值化圖像 圖像灰度化 閾值判斷 五官 灰度 抽煙 提示 視覺 駕駛 司機 警告 應用 | ||
1.一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
獲取68個關鍵點從中選取7個特定關鍵點，基于特定關鍵點畫出五官框，確定吸煙感興趣區(qū)域；
在吸煙感興趣區(qū)域進行圖像灰度化處理，獲取二值化圖像，在此基礎上進行連通區(qū)域提取，獲取矩形區(qū)域，并在矩形區(qū)域上建立二維高斯函數；
將連通區(qū)域的點和灰度值帶入二維高斯函數中，用最小二乘法擬合，求得中心點和亮點的方差，根據所計算出的中心點和方差確定亮點的中心點和半徑大小，進而根據閾值判斷，實現對吸煙的檢測。
2.根據權利要求1所述的一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法，其特征在于，所述獲取68個關鍵點具體為：
通過結合HAAR特征和adaboost分類的Viola Jones檢測器確認駕駛人在圖像上的位置，基于集成回歸樹確定人臉的68個關鍵點。
3.根據權利要求1所述的一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法，其特征在于，所述7個特定關鍵點具體為：
左眼的左眼角和右眼角位置、右眼的左眼角和右眼角位置、鼻子的位置點、以及嘴巴的左右嘴角的位置。
4.根據權利要求1所述的一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法，其特征在于，所述吸煙感興趣區(qū)域具體為：
將嘴巴框的下邊與眼睛框的下邊之間的垂直距離作為感興趣區(qū)域的垂直距離，將人臉框的左邊和右邊位置的水平距離作為感興趣區(qū)域的水平距離。
5.根據權利要求1所述的一種基于二維曲面擬合的吸煙檢測方法，其特征在于，所述二維高斯函數具體為：
其中，G表示高斯分布的幅度值，(x0,y0)表示高斯分布的中點，σx為水平方向的方差，σy為垂直方向的方差。
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