[發明專利]一種精準感知機動車駕駛人員頭部動作的視覺感知系統

在審

• 申請號: 202011157320.X
• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112329566A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 牛小林;馬宏;段桂江
• 申請（專利權）人: 易顯智能科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 陳曉斌

本申請實施例提供了一種精準感知機動車駕駛人員頭部動作的視覺感知系統，用于對駕駛人員的頭部動作進行精準識別，分析預警危險駕駛行為，提升行車的安全性。本申請實施例系統包括：頭部姿態數據集標注單元、頭部姿態算法單元、頭部姿態估計單元和連續幀頭部動作判定單元；頭部姿態數據集標注單元用于對樣本數據進行頭部姿態分類標注，構建頭部姿態估計訓練數據集，樣本數據包含至少一組駕駛人員頭部視覺圖像數據；頭部姿態算法單元用于利用預設神經網絡對頭部姿態估計訓練數據集進行學習，構建頭部姿態估計模型；頭部姿態估計單元用于利用頭部姿態估計模型對駕駛人員頭部姿態進行預測；連續幀頭部動作判定單元用于判斷并輸出頭部動作類型。

技術領域

本申請實施例涉及數據處理領域，尤其涉及一種精準感知機動車駕駛人員頭部動作的視覺感知系統。

背景技術

近年來，隨著社會的進步以及人民生活水平的提高，我國機動車保有量和駕駛人員的數量呈現井噴式增長，從而對道路交通的通暢以及道路道路交通安全帶來了嚴峻的挑戰。據統計，90％以上的道路交通安全事故與道路交通擁堵均由駕駛人員不良的駕駛行為因素引起。

現有技術中，可以實現對駕駛人員在駕駛過程中的頭部動作進行一定的識別，但該識別依賴于使用傳統的人臉關鍵點檢測(眼睛、鼻子、嘴角等)和相機標定算法來計算歐拉角數值，再結合該歐拉角數值進行頭部動作的判斷。使用該方法所識別出的頭部動作準確率不高，且在低分辨率場合可能會出現無法判斷的情況。

發明內容

本申請實施例提供了一種精準感知機動車駕駛人員頭部動作的視覺感知系統，用于對駕駛人員的頭部動作進行精準識別，分析預警危險駕駛行為，提升行車的安全性。

本申請實施例提供了一種精準感知機動車駕駛人員頭部動作的視覺感知系統，包括：頭部姿態數據集標注單元、頭部姿態算法單元、頭部姿態估計單元和連續幀頭部動作判定單元；

所述頭部姿態數據集標注單元用于對樣本數據進行頭部姿態分類標注，構建頭部姿態估計訓練數據集，所述樣本數據包含至少一組駕駛人員頭部視覺圖像數據；

所述頭部姿態算法單元用于利用預設神經網絡對所述頭部姿態估計訓練數據集進行學習，構建頭部姿態估計模型；

所述頭部姿態估計單元用于利用所述頭部姿態估計模型對駕駛人員頭部姿態進行預測；

所述連續幀頭部動作判定單元用于判斷并輸出頭部動作類型。

可選的，所述頭部姿態數據集標注單元包括：視覺圖像數據采集模塊、第一人臉檢測模塊、面部角度分類標注模塊和頭部姿態數據集輸出模塊。

可選的，所述面部角度分類標注模塊用于對所述樣本數據分別在水平和垂直方向上進行角度分類標注。

可選的，所述頭部姿態估計單元包括：視覺感知模塊、預處理模塊、第二人臉檢測模塊和頭部姿態估計模塊。

可選的，所述視覺感知模塊用于利用單通道視覺感知設備采集駕駛人員在行駛過程中的視覺圖像數據。

可選的，所述第二人臉檢測模塊用于通過人臉檢測算法seetaface2檢測人臉面部區域，并將截取的人臉面部圖像輸入所述頭部姿態估計模塊進行預測。

可選的，所述預設神經網絡由6個卷積計算層、3個最大池化層和2個全連接層構成，采用交叉熵作為損失函數，采用Adam算法作為梯度下降優化方法。

可選的，所述預設神經網絡的全連接層使用Leaky ReLU函數作為激活函數，最后一個全連接層使用softmax函數對圖像進行水平和垂直方向分類。

可選的，所述頭部姿態算法單元還用于對所述樣本數據進行增廣處理，所述增廣處理包括使用角度旋轉、縮放比例、裁剪、移位和高斯噪聲等圖像增廣處理方法中的至少一種處理方法。