[發明專利]一種軌道車輛行車手語識別算法在審
| 申請號: | 202210270876.2 | 申請日: | 2022-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN114677757A | 公開(公告)日: | 2022-06-28 |
| 發明(設計)人: | 金秋;范卓琳;趙振東;朱珊峰 | 申請(專利權)人: | 吉林云帆智能工程有限公司 |
| 主分類號: | G06V40/20 | 分類號: | G06V40/20;G06V20/52;G06V20/40;G06K9/62;G06V10/74;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489 | 代理人: | 邵娟 |
| 地址: | 130000 吉林省長春市高新開*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 軌道 車輛 行車 手語 識別 算法 | ||
1.一種軌道車輛行車手語識別算法,其特征在于,包括:
S1、創建手語識別基礎模板數據庫,作為后續后續實際識別到手語的依據;
S2、在軌道車輛上安裝動態圖像監測系統,用于實時采集軌道車輛指定范圍內的動態圖像,所述動態圖像監測系統由軌邊基本檢測單元、現場控制室、遠程控制室三部分組成;
S3、將動態圖像監測系統獲取的待識別手語視頻劃分為若干組子視頻,并對各個所述子視頻進行特征提取,得到與每個所述子視頻對應的特征數據,然后對各個所述特征數據進行編碼,以生成與每個所述子視頻對應的時序特征數據;
S4、將子視頻對應的時序特征數據與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據進行對比,通過計算相似度進行結果輸出,所述結果輸出包括如下情況:
1)子視頻對應的時序特征數據與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據相似度≥90%,直接判定與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據相同,進行結果輸出;
2)子視頻對應的時序特征數據與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據相似度<90%且≥70%,將結果輸出至遠程控制室,通過人工進行二次確定,然后進行結果輸出;
3)子視頻對應的時序特征數據與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據相似度<70%,直接判定與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據不相同,不進行結果輸出;
S5、將輸出結果傳輸至現場控制室,現場控制室生成記錄日志,并且現場控制室將記錄日志傳輸至遠程控制室保存。
2.根據權利要求1所述的一種軌道車輛行車手語識別算法,其特征在于:步驟S3中所述的手語視頻劃分子視頻,包括:
調用預先設置的滑動窗,按預設的步長,從所述待識別手語視頻的起始端依次提取與所述滑動窗的窗長匹配的子視頻,所述窗長大于所述步長。
3.根據權利要求1所述的一種軌道車輛行車手語識別算法,其特征在于:步驟S4中所述的子視頻對應的時序特征數據與所述手語識別基礎模板數據庫中的數據的對比方法為:
1)將每個所述時序特征數據分別與預設的各個自然語言單詞進行匹配,得到每個所述時序特征數據分別與各個所述自然語言單詞對應的自然語言概率分布;
2)基于所述概率分布確定與待識別視頻對應的各個自然語言數據的第一概率值;
3)將各個所述第一概率值組成第一輸出結果;
所述在所述第一輸出結果中,按各個所述第一概率值由大至小的順序,選取預設數目的自然語言數據,包括:
依據第一概率值的大小,對所述第一輸出結果中的各個第一概率值進行排序,并由大至小的選取預設數目的所述第一概率值,確定已選取的各個所述第一概率值分別對應的自然語言數據。
4.根據權利要求1所述的一種軌道車輛行車手語識別算法,其特征在于:所述軌邊基本檢測單元包括獲取單元,所述獲取單元包括:圖像采集單元、預處理單元、圖像分割處理單元;
所述圖像采集單元能夠對攝像頭模組進行多角度采集圖像;
所述預處理單元,用于提取攝像頭模組圖像;
所述圖像分割處理單元,用于對攝像頭模組圖像進行分割,將攝像頭模組圖像分割成若干個攝像頭模組局部圖像,并標記;
還包括:
調節單元,用于不同角度下攝像頭模組圖像的攝像頭模組局部圖像匹配對應,并進行視覺缺陷檢測,輸出檢測結果。
5.根據權利要求1所述的一種軌道車輛行車手語識別算法,其特征在于:所述現場控制中心位于現場設備間,實現對軌邊基本檢測單元的控制、數據和圖像的采集、分析處理、存儲,同時與遠程控制中心進行通訊,所述現場控制中心由配電箱、控制箱、工控機、通訊箱、UPS設備組成,所述現場控制中心與所述遠程控制中心采用遠程傳輸通道通信連接,所述遠程控制中心內設存儲模塊,用于存儲所述現場控制室生成記錄日志。
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