[發明專利]一種識別駕駛員行為的方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 201911398412.4
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111178272B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 王晗;周曉;張靜波;李傳奇;李鋒;趙佳文;李瑞洋;張積存
• 申請（專利權）人: 東軟集團（北京）有限公司
• 主分類號: G06V20/59
• 分類號: G06V20/59;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/80
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 柳欣

本申請實施例公開了一種識別駕駛員行為的方法、裝置及設備，具體為，從原始車輛圖像中提取駕駛員區域圖像，并將該駕駛員區域圖像分別輸入行為分類模型以及駕駛員圖像語義分割模型中。獲得駕駛員行為分類模型輸出的駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第一分類結果以及駕駛員圖像語義分割模型輸出的駕駛員區域圖像中各個像素點對應的分類結果，并根據駕駛員區域圖像中各個像素點對應的分類結果得到駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第二分類結果。根據第一分類結果和第二分類結果確定最終分類結果。可見，通過利用兩種不同分類模型來確定駕駛員區域圖像中駕駛員是否存在預設駕駛員行為的分類結果，提高駕駛員行為識別的準確率。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種識別駕駛員行為的方法、裝置及設備。

背景技術

隨著我國機動車保有量的日益增加，交通事故的發生率也在逐年增長。而駕駛員是車輛的主導者，駕駛員在駕駛過程中不系安全帶、接打手機等駕駛員行為存在著巨大的安全隱患，因此規范駕駛員行為對于減少交通事故的發生有著十分重要的作用。隨著計算機視覺等人工智能技術的迅速發展，智能交通卡口的優勢日益凸顯，其通過抓拍車輛等積累了大量的卡口圖像和數據。因此如何利用卡口圖像識別駕駛員行為是一個非常重要的課題。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種識別駕駛員行為的方法、裝置及設備，以有效地識別駕駛員在駕駛過程中的行為類別。

為解決上述問題，本申請實施例提供的技術方案如下：

一種識別駕駛員行為的方法，所述方法包括：

從原始車輛圖像中提取駕駛員區域圖像；

將所述駕駛員區域圖像輸入駕駛員行為分類模型以及駕駛員圖像語義分割模型；所述駕駛員行為分類模型是根據待訓練駕駛員區域圖像以及所述待訓練駕駛員區域圖像對應的是否存在預設駕駛員行為的分類標簽訓練得到的；所述駕駛員圖像語義分割模型是根據待訓練駕駛員區域圖像以及所述待訓練駕駛員區域圖像中各個像素點對應的類別標簽訓練得到的；

獲得所述駕駛員行為分類模型輸出的所述駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第一分類結果；

獲得所述駕駛員圖像語義分割模型輸出的所述駕駛員區域圖像中各個像素點對應的分類結果；

根據所述駕駛員區域圖像中各個像素點對應的分類結果得到所述駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第二分類結果；

由所述駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第一分類結果以及所述駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的第二分類結果，確定所述駕駛員區域圖像是否存在預設駕駛員行為的最終分類結果。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

將所述駕駛員區域圖像轉換為灰度圖像；

對所述灰度圖像的各個像素點進行卷積計算，計算得到所述灰度圖像的各個像素點的卷積計算值；

將所述灰度圖像的各個像素點的卷積計算值的標準差確定為所述駕駛員區域圖像的清晰度值；

所述將所述駕駛員區域圖像輸入駕駛員行為分類模型以及駕駛員圖像語義分割模型，包括：

當所述清晰度值大于第一閾值時，將所述駕駛員區域圖像輸入駕駛員行為分類模型以及駕駛員圖像語義分割模型。

在一種可能的實現方式中，所述從原始車輛圖像中提取駕駛員區域圖像，包括：

將原始車輛圖像輸入車輛位置檢測模型，獲得所述車輛位置檢測模型輸出的車輛位置信息，根據所述車輛位置信息從所述原始車輛圖像中提取目標車輛圖像；所述車輛位置檢測模型為深度學習模型，是根據待訓練原始車輛圖像中的車輛位置信息訓練得到的；