[發(fā)明專利]分心駕駛監(jiān)測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910175982.0 | 申請日: | 2019-03-08 |
| 公開(公告)號: | CN111661059B | 公開(公告)日: | 2022-07-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張驍?shù)?/a>;張志偉;鮑天龍;丁春輝;王進 | 申請(專利權(quán))人: | 虹軟科技股份有限公司 |
| 主分類號: | B60W40/09 | 分類號: | B60W40/09;B60W50/14 |
| 代理公司: | 北京安信方達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262 | 代理人: | 李紅爽;龍洪 |
| 地址: | 310012 浙江省杭州市西*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 分心 駕駛 監(jiān)測 方法 系統(tǒng) 電子設(shè)備 | ||
本發(fā)明公開了一種分心駕駛監(jiān)測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。一種分心駕駛監(jiān)測方法通過采集駕駛員圖像;檢測目標物,獲得檢測結(jié)果;根據(jù)檢測結(jié)果,獲取駕駛行為的判斷結(jié)果;當判斷結(jié)果表示出現(xiàn)分心駕駛行為時,發(fā)出報警信號;可以對駕駛員的分心駕駛行為進行實時監(jiān)測并報警,從而督促駕駛員集中注意力,保障安全駕駛,避免交通事故的發(fā)生;此外,還可以判斷出具體是哪種分心駕駛行為并給出不同的報警提示,有助于作為執(zhí)法依據(jù)或用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、進一步的人工確認;進而解決未對司機在行車過程中出現(xiàn)的分心駕駛行為進行監(jiān)控而造成交通事故的問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機視覺處理技術(shù),具體而言,涉及一種分心駕駛監(jiān)測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。
背景技術(shù)
隨著國家經(jīng)濟發(fā)展,國內(nèi)汽車保有量持續(xù)上升,家用車輛、交通運輸車輛快速增多。與此同時,交通事故數(shù)量同步快速上升,造成眾多人員傷亡和重大的財產(chǎn)損失。如何減少交通事故數(shù)量,是全社會共同關(guān)注的問題。在駕駛過程中,出現(xiàn)接打電話、抽煙、喝水或飲食等行為時,使司機分心駕駛,是造成交通事故的最常見原因之一。因此,有必要在司機駕駛過程中,對其行為進行監(jiān)控,在司機出現(xiàn)接打電話、抽煙、喝水或飲食等分心駕駛行為時,能夠及時對其進行警告,或者反饋給監(jiān)管機構(gòu),以降低出現(xiàn)交通事故的風險。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例提供了一種分心駕駛監(jiān)測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,以至少解決未對司機在行車過程中出現(xiàn)的分心駕駛行為進行監(jiān)控而造成交通事故的問題。
根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面,提供了一種分心駕駛監(jiān)測方法,包括:采集駕駛員圖像;檢測目標物,獲得檢測結(jié)果,其中,所述目標物與分心駕駛行為對應(yīng);根據(jù)所述檢測結(jié)果,獲取駕駛行為的判斷結(jié)果;當所述判斷結(jié)果表示出現(xiàn)所述分心駕駛行為時,發(fā)出報警信號。
進一步地,所述方法通過圖像采集模塊采集駕駛員圖像,其中,所述圖像采集模塊為獨立的攝像裝置或集成在電子設(shè)備上的攝像裝置。
進一步地,所述目標物包括以下至少之一:香煙、手機、水杯、食物,與所述目標物對應(yīng)的所述分心駕駛行為則包括以下至少之一:抽煙、接打電話、喝水、飲食。
進一步地,所述檢測結(jié)果表示所述駕駛員圖像中是否包含目標物,當所述檢測結(jié)果表示所述駕駛員圖像中包含目標物時,所述駕駛行為的判斷結(jié)果為分心駕駛行為。
進一步地,所述檢測結(jié)果包括所述目標物的類型、與所屬類型對應(yīng)的概率值。
進一步地,所述方法包括:根據(jù)所述概率值篩選檢測結(jié)果。
進一步地,所述方法包括:比較所述檢測結(jié)果中與所屬類型對應(yīng)的概率值和第一閾值,獲得比較結(jié)果;根據(jù)所述比較結(jié)果來篩選檢測結(jié)果。
進一步地,所述方法包括:當所述比較結(jié)果表示檢測結(jié)果中與所屬類型對應(yīng)的概率值大于所述第一閾值時,保留該檢測結(jié)果;否則,將所述檢測結(jié)果丟棄。
進一步地,當存在多個概率值大于第一閾值的檢測結(jié)果時,僅保留概率值最高的檢測結(jié)果。
進一步地,所述方法包括:在所述采集駕駛員圖像之后,檢測人臉區(qū)域。
進一步地,所述檢測結(jié)果包括目標物的位置。
進一步地,所述方法包括:通過分析所述目標物的位置和預設(shè)合理區(qū)域的相對位置關(guān)系,評估所述檢測結(jié)果的合理性。
進一步地,通過分析目標物的位置和預設(shè)合理區(qū)域的相對位置關(guān)系,評估檢測結(jié)果的合理性包括:計算所述目標物的位置與所述目標物對應(yīng)的所述預設(shè)合理區(qū)域的交并比,比較交并比與第二閾值;當所述交并比大于所述第二閾值時,表示所述目標物的位置出現(xiàn)在預設(shè)合理區(qū)域中,目標檢測結(jié)果可信;否則丟棄所述目標檢測結(jié)果。
進一步地,在采集駕駛員圖像之后,所述方法還包括:對所述駕駛員圖像進行預處理,得到預處理圖像;其中,所述預處理包括以下至少之一:圖像縮放、像素值歸一化、圖像增強。
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