[发明专利]一种对摩托车驾驶员头盔佩戴情况的视觉检测方法

权利要求书

1.一种对摩托车驾驶员头盔佩戴情况的视觉检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)背景图像的获取：将图像采集装置安装于路边处对道路运行状况进行采集，从视频流中提取出来的道路实际图像设为A，用自适应高斯混合模型算法在视频流中提取不含运动物体的背景图像设为B；

步骤2)运动目标的分割：将运动目标从拍摄的图像中分割出来：首先，将步骤1)中所得的图像A和图像B相减，得到图像C；然后，对图像C二值化：用otsu阀值分割法将图像C进行二值化处理，得到图像D；最后，对运动物体分割：对图像D进行边缘检测，并用形态学闭合算子对图像除噪 ，去除图像噪声，得到分割出的代表运动物体的子图E；

步骤3)目标分类：将步骤2)中得到的子图像E划分成两种：摩托车和非摩托车；首先用Haar特征将被检测对象映射为一个高维特征向量，接着用SVM分类器判断图像目标属于哪一类；若判断为是摩托车，则进入下一个步骤；

步骤4)确定感兴趣区域以及头部子窗口：首先，将判断为是摩托车的E图像的上1/6～1/4部分被定义为感兴趣区域，记为图像G；然后，头部子窗口的确定：用圆Hough变换来计算图像G中的圆，将图像G中具有最佳圆形度的子图像所对应的外切正方形记为图像I；

步骤5)特征提取：用HOG描述符对步骤4)中的图像I进行特征提取：其中HOG描述被分隔成九块，每块被分隔成九个小单元格，于是产生了由81个子特征组成的一个特征向量H；

步骤6)子窗口的分类：经步骤5)将步骤4)中的图像I进行特征提取后，都会得到一个步骤5)中的特征向量H，将这一系列的特征向量H输入到多层神经网络MLP分类器中对子窗口进行分类，从而驾驶员的头部区域图像分类为有头盔和无头盔两大类，从而最终实现了摩托车驾驶员头盔佩戴与否的检测。

2.根据权利要求1所述的一种对摩托车驾驶员头盔佩戴情况的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤1)中图像采集装置为CCD摄像机。

3.根据权利要求1所述的一种对摩托车驾驶员头盔佩戴情况的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤4)中摩托车的E图像的上1/5为感兴趣区域。