[发明专利]一种面向交通卡口监控的车内人脸检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉以及智能交通识别领域，更具体地涉及一种面向交通卡口监控的车内人脸检测技术。

背景技术

虽然随着道路上监控摄像头的增加与覆盖范围的完善，交警可以对路上的行车进行更有效的监管。其中车牌的检测与识别、超速主驾驶、闯红灯等都可以由计算机自动完成识别，但在对驾乘人员身份的认证的方面，现阶段仍以人工识别为主，效率低下并且耗费人力。主要原因是没有一种技术能从卡口图像中很好的检测到人脸，从而提取人脸图像做识别。

目前，Haar特征加上AdaBoost分类器的方法是常用的人脸检测方法，并且利用opencv开源库可以很简单的实现，但是对于车内的人脸检测效果不佳。因为，车内人脸存在光照多样性、遮挡以及姿势多样性等检测难点。

发明内容

本发明目的是针对现有交通卡口监控的车内人脸检测技术的不足和缺陷，提供了一种面向交通卡口监控的车内人脸检测技术。

本发明提供一种面向交通卡口监控的车内人脸检测方法，包括以下步骤：

步骤1，读取交通卡口监控图像，检测并定位车辆的车牌区域；

步骤2，根据步骤1所得车辆的车牌区域，利用车牌的位置和大小确定车内驾驶区域；

步骤3，在步骤2提取的车内驾驶区域里进行人脸检测。

而且，所述步骤1包括以下子步骤，

步骤1.1，读取交通卡口监控图像进行预处理，包括进行灰度化和固定比例缩放；

步骤1.2，对缩放后的图像进行边缘检测；

步骤1.3，对边缘检测图进行二值化处理，并进行形态学操作；

步骤1.4，提取连通区轮廓，根据所提取出来的矩形框的长宽比以及面积进行筛选定位车牌，得到矩形的车牌区域。

而且，所述步骤2包括以下子步骤，

步骤2.1，先以车牌位置与大小粗定位主驾驶区域：

步骤2.2，将车牌区域映射到HSV色彩空间，根据HSV色彩空间中像素颜色对应的H、S、V各值的区间得出像素是否为蓝色、黄色或者不为以上两种颜色，当根据区域占比最多的颜色为蓝色或黄色，且占总像素数比重超过预设的限定值时，相应确定为车牌底色；

步骤2.3，当车牌底色为黄色时认为车型是大型车，当车牌底色为蓝色时认为车型是小型车，根据车型对粗定位的主驾驶区域进行微调；

步骤2.4，将微调后的主驾驶区域沿区域左边缘水平翻转得到副主驾驶区域，两区域合并得到车内驾驶区域。

而且，所述步骤3中是利用卷积神经网络在车内驾驶区域内进行多尺度人脸检测。

一种面向交通卡口监控的车内人脸检测系统，包括以下模块：

车牌区域定位模块，用于读取交通卡口监控图像，检测并定位车辆的车牌区域；

车内驾驶区域定位模块，用于根据车辆的车牌区域，利用车牌的位置和大小确定车内驾驶区域；

人脸检测模块，在车内驾驶区域里进行人脸检测。

而且，所述车牌区域定位模块包括以下子模块，

预处理子模块，用于先读取交通卡口监控图像进行预处理，包括进行灰度化和固定比例缩放；边缘检测子模块，对缩放后的图像进行边缘检测；

二值化子模块，用于对边缘检测图进行二值化处理，并进行形态学操作；

车牌定位子模块，用于提取连通区轮廓，根据所提取出来的矩形框的长宽比以及面积进行筛选定位车牌，得到矩形的车牌区域。

而且，所述车内驾驶区域定位模块包括以下子模块，

粗定位子模块，用于先以车牌位置与大小粗定位主驾驶区域：

车牌底色识别子模块，用于将车牌区域映射到HSV色彩空间，根据HSV色彩空间中像素颜色对应的H、S、V各值的区间得出像素是否为蓝色、黄色或者不为以上两种颜色，当根据区域占比最多的颜色为蓝色或黄色，且占总像素数比重超过预设的限定值时，相应确定为车牌底色；

定位调整子模块，用于当车牌底色为黄色时认为车型是大型车，当车牌底色为蓝色时认为车型是小型车，根据车型对粗定位的主驾驶区域进行微调；

车内驾驶区域合成子模块，用于将微调后的主驾驶区域沿区域左边缘水平翻转得到副主驾驶区域，两区域合并得到车内驾驶区域。

而且，所述人脸检测模块中是利用卷积神经网络在车内驾驶区域内进行多尺度人脸检测。

本发明面向交通卡口监控提供了车内人脸检测技术方案，首次提出，通过车牌的定位定位到车内驾驶区域，再在这个车内驾驶区域里检测人脸，设计巧妙，实施简便。该方法有效的提高了人脸检测的精度。

附图说明