[发明专利]一种基于二维曲面拟合的吸烟检测方法

说明书

本发明公开了一种基于二维曲面拟合的吸烟检测方法，该方法包括以下步骤：获取68个关键点从中选取7个特定关键点，基于特定关键点画出五官框，确定吸烟感兴趣区域；在吸烟感兴趣区域进行图像灰度化处理，获取二值化图像，在此基础上进行连通区域提取，获取矩形区域，并在矩形区域上建立二维高斯函数；将连通区域的点和灰度值带入二维高斯函数中，用最小二乘法拟合，求得中心点和亮点的方差，根据所计算出的中心点和方差确定亮点的中心点和半径大小，进而根据阈值判断，实现对吸烟的检测。本发明实现了从视觉的角度对驾驶过程中司机的抽烟行为做出检测，并发出警告提示，满足实际应用中的多种需要。

技术领域

本发明涉及视觉特征的行为检测领域，尤其涉及一种基于二维曲面拟合的吸烟检测方法。

背景技术

近年来，随着经济的发展，全球人均车辆保有量逐年提高，而交通事故的发生率也有所提高，交通事故成了社会共同的关注。在诸多交通事故发生的原因中，除超载，超速和酒驾外，司机处于疲劳驾驶，吸烟和玩手机等分心行为也是十分常见的安全隐患。但是如果能够预先检测出驾驶人在驾驶过程中的异常行为并且预先给出相应的警告的话，那么就能够让驾驶者察觉到有可能发生的危险，从而降低驾驶的危险，从而减少交通事故的发生。

大部分吸烟检测的方法是基于烟雾传感器来实现的，但是这种依赖于烟雾传感器的吸烟检测的成本是不低的，而基于视觉的吸烟检测的方法所注意的检测特征是吸烟者在吸烟的过程中产生的烟雾。

其中，基于混合高斯模型和帧差法的吸烟检测算法^[1]所提出的方法就是利用帧差法和混合高斯模型来获得视频中运动的烟雾，然后将烟雾区域提取出来，进行吸烟的判别。这种方法对于烟雾特征较为明显的图像比较有效，但考虑到驾驶人吸烟的图像的烟雾成像往往会受到光照的影响，使得烟雾并不明显，这种方法存在诸多干扰。

目前国内外对于基于视觉特征的吸烟检测方法在当前公布的众多论文、专利中均很少，而且常常不能满足系统实时性的要求。

发明内容

本发明提供了一种基于二维曲面拟合的吸烟检测方法，本发明实现了从视觉的角度对驾驶过程中司机的抽烟行为做出检测，并发出警告提示，满足实际应用中的多种需要，详见下文描述：

一种基于二维曲面拟合的吸烟检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取68个关键点从中选取7个特定关键点，基于特定关键点画出五官框，确定吸烟感兴趣区域；

在吸烟感兴趣区域进行图像灰度化处理，获取二值化图像，在此基础上进行连通区域提取，获取矩形区域，并在矩形区域上建立二维高斯函数；

将连通区域的点和灰度值带入二维高斯函数中，用最小二乘法拟合，求得中心点和亮点的方差，根据所计算出的中心点和方差确定亮点的中心点和半径大小，进而根据阈值判断，实现对吸烟的检测。

进一步地，所述获取68个关键点具体为：

通过结合HAAR特征和adaboost分类的Viola Jones检测器确认驾驶人在图像上的位置，基于集成回归树确定人脸的68个关键点。

其中，所述7个特定关键点具体为：

左眼的左眼角和右眼角位置、右眼的左眼角和右眼角位置、鼻子的位置点、以及嘴巴的左右嘴角的位置。

具体实现时，所述吸烟感兴趣区域具体为：

将嘴巴框的下边与眼睛框的下边之间的垂直距离作为感兴趣区域的垂直距离，将人脸框的左边和右边位置的水平距离作为感兴趣区域的水平距离。

进一步地，所述二维高斯函数具体为：