[發(fā)明專利]基于人工智能和計算機視覺的火車安全監(jiān)控方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011617566.0 | 申請日: | 2020-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN112597959A | 公開(公告)日: | 2021-04-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 祝斯佳;陳雪磊 | 申請(專利權(quán))人: | 鄭州博瀚智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 鄭州芝麻繪智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41191 | 代理人: | 符亞飛 |
| 地址: | 450000 河南省鄭州市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)國*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 人工智能 計算機 視覺 火車 安全 監(jiān)控 方法 裝置 | ||
本發(fā)明涉及一種基于人工智能和計算機視覺的火車安全監(jiān)控方法和裝置,獲取火車駕駛員的手勢識別語音啟動指令,若手勢識別語音啟動指令是有效語音啟動指令,則獲取至少兩幀火車駕駛員的手勢動作圖像,進而得到各幀手勢動作圖像的手勢動作數(shù)據(jù)以及各幀手勢動作數(shù)據(jù)的節(jié)點和邊的特征向量,將各幀手勢動作數(shù)據(jù)的節(jié)點和邊的特征向量輸入至預(yù)設(shè)的手勢動作識別模型中,識別得到目標(biāo)手勢動作,將目標(biāo)手勢動作輸入至預(yù)設(shè)的火車狀態(tài)識別模型中,得到目標(biāo)火車狀態(tài)信息。本發(fā)明提供的火車安全監(jiān)控方法能夠準(zhǔn)確得到與火車駕駛員的實際手勢動作相對應(yīng)的真實火車狀態(tài)信息,提升火車狀態(tài)信息獲取的精度,進而提升火車監(jiān)控的安全性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種基于人工智能和計算機視覺的火車安全監(jiān)控方法和裝置。
背景技術(shù)
火車駕駛員在火車行駛前或者行駛過程中,需要將行駛狀態(tài)以及車內(nèi)儀器檢測情況等信息通過手勢演示出來,傳統(tǒng)的火車安全監(jiān)控方式為:其他工作人員在看到手勢之后,根據(jù)手勢與火車狀態(tài)之間的對應(yīng)關(guān)系,獲取到與手勢相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,并將數(shù)據(jù)信息輸出給后臺監(jiān)控中心。后臺監(jiān)控中心實時掌握到火車的狀態(tài)信息,以確保火車的安全行駛,防止事故的發(fā)生。后來,為了實現(xiàn)智能化控制,一些基于圖像處理的手勢識別方法相繼被研發(fā)出來,但是目前的這些手勢識別方法的手勢識別精度比較低,若應(yīng)用到火車安全監(jiān)控中,可能會獲取到錯誤的識別結(jié)果,進而根據(jù)錯誤的識別結(jié)果得到錯誤的火車狀態(tài)信息,影響火車的安全監(jiān)控。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種基于人工智能和計算機視覺的火車安全監(jiān)控方法和裝置,用于解決現(xiàn)有的火車安全監(jiān)控方法的準(zhǔn)確性比較低,會影響火車的安全監(jiān)控的技術(shù)問題。
本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
一種基于人工智能和計算機視覺的火車安全監(jiān)控方法,包括如下步驟:
獲取火車駕駛員的手勢識別語音啟動指令;
對所述手勢識別語音啟動指令進行判斷,獲取所述手勢識別語音啟動指令是否是有效語音啟動指令的判別結(jié)果;
若所述判別結(jié)果為所述手勢識別語音啟動指令是有效語音啟動指令,則獲取至少兩幀火車駕駛員的手勢動作圖像;
根據(jù)各幀手勢動作圖像,獲取各幀手勢動作圖像的手勢動作數(shù)據(jù);
根據(jù)各幀手勢動作數(shù)據(jù),獲取各幀手勢動作數(shù)據(jù)的節(jié)點和邊的特征向量;
將所述各幀手勢動作數(shù)據(jù)的節(jié)點和邊的特征向量輸入至預(yù)設(shè)的手勢動作識別模型中,識別得到目標(biāo)手勢動作;
將所述目標(biāo)手勢動作輸入至預(yù)設(shè)的火車狀態(tài)識別模型中,獲取與所述目標(biāo)手勢動作相對應(yīng)的目標(biāo)火車狀態(tài)信息。
更優(yōu)地,所述對所述手勢識別語音啟動指令進行判斷,獲取所述手勢識別語音啟動指令是否是有效語音啟動指令的判別結(jié)果具體為:
對所述手勢識別語音啟動指令進行語音識別,得到手勢識別文字啟動指令;
將所述手勢識別文字啟動指令與預(yù)設(shè)的手勢識別文字啟動標(biāo)準(zhǔn)指令進行比對,若所述手勢識別文字啟動指令是所述手勢識別文字啟動標(biāo)準(zhǔn)指令,則所述手勢識別語音啟動指令是有效語音啟動指令,若所述手勢識別文字啟動指令不是所述手勢識別文字啟動標(biāo)準(zhǔn)指令,則所述手勢識別語音啟動指令不是有效語音啟動指令。
更優(yōu)地,所述各幀手勢動作數(shù)據(jù)的節(jié)點的特征向量包括節(jié)點的三維世界坐標(biāo)以及節(jié)點在三維坐標(biāo)系中的速度;所述各幀手勢動作數(shù)據(jù)的邊的特征向量包括邊所對應(yīng)的兩個節(jié)點之間的空間歐式距離以及邊所對應(yīng)的兩個節(jié)點的連線與三維坐標(biāo)系中三個坐標(biāo)軸之間的夾角。
更優(yōu)地,所述手勢動作識別模型的創(chuàng)建過程具體為:
獲取火車駕駛員的各個手勢動作所對應(yīng)的手勢動作樣本數(shù)據(jù)集,所述手勢動作樣本數(shù)據(jù)集包括與對應(yīng)的手勢動作相對應(yīng)的至少兩幀手勢動作樣本數(shù)據(jù);
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G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
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