[发明专利]一种危险驾驶行为检测方法和相机

说明书

本发明公开一种危险驾驶行为检测方法和相机。本发明的方法包括：获取驾驶员的红外图像和深度图像，红外图像与深度图像之间的像素点具有一一对应关系；利用人脸识别算法识别所述红外图像，获得驾驶员的面部特征点；根据面部特征点获得红外图像中驾驶员的行为检测区域；根据行为检测区域内像素点的灰度值、深度图像和对应关系，识别行为检测区域内是否存在预设标识物获得驾驶员的状态行为；其中，在识别到预设标识物时，获得状态行为对应为危险驾驶行为，在未识别到预设标识物时，获得状态行为对应为标准驾驶行为。本发明能够很好地抑制由于前后背景干扰或者脸上反光带进来的误报，有效地提高检测准确率。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种危险驾驶行为检测方法和相机。

背景技术

近年来，安全驾驶越来越多的作为公众话题被讨论，尤其是驾驶过程中的打电话和抽烟行为。打电话会分散注意力，使驾驶员应变能力减弱；驾驶员吸烟会造成车厢内空气质量下降，对乘客的健康造成危害。这些危险的驾驶行为造成的行车危害也给很多的家庭带来伤痛。准确高效的检测驾驶员在行车过程中的驾驶行为以及时进行提醒是一种减少由于驾驶不规范导致行车危险的行之有效的手段之一。

现有技术中，通常是基于摄像头对驾驶行为进行监控，随着机器视觉技术的发展，利用图像分析技术对驾驶行为进行监控逐渐成为一种新手段。但目前大多是利用RGB摄像头采集驾驶员行车图像，对RGB图像进行图像分析识别驾驶员的驾驶行为。

虽然RGB摄像头白天成像更好，但是容易受到光照环境影响，红外相机则表现更优，夜晚也能拍到人脸，且白天晚上成像效果差异较小，所以比较受欢迎。但是，由于背景的复杂度不同，红外图像很容易带进来干扰，比如耳朵后方的车座，后窗之类的背景很容易造成打电话的误识别；驾驶员脸上由于出汗、起油或涂护肤品等情况时，脸上的反光会比较强烈，有时反光形状是类似于烟的长方形，会造成错误判断，给驾驶员造成困扰，甚至会干扰驾驶员的正常驾驶。

发明内容

本发明提供了一种危险驾驶行为检测方法和相机，以解决现有技术对驾驶员的驾驶行为存在误识别的问题。

第一方面，本发明提供了一种危险驾驶行为检测方法，包括：获取驾驶员的红外图像和深度图像，红外图像与深度图像之间的像素点具有一一对应关系；利用人脸识别算法识别所述红外图像，获得驾驶员的面部特征点；根据面部特征点获得红外图像中驾驶员的行为检测区域；根据行为检测区域内像素点的灰度值、深度图像和对应关系，识别行为检测区域内是否存在预设标识物获得驾驶员的状态行为；其中，在识别到预设标识物时，获得状态行为对应为危险驾驶行为，在未识别到预设标识物时，获得状态行为对应为标准驾驶行为。

在一些实施例中，行为检测区域包括第一检测区域，识别行为检测区域内是否存在预设标识物获得所述驾驶员的状态信息，包括：根据所述第一检测区域内每个像素点的灰度值，获得所述第一检测区域内每个像素点的梯度特征信息；将所述梯度特征信息输入到预先训练好的支持向量机模型，通过所述支持向量机模型的输出结果识别所述第一检测区域内是否存在预设标识物；其中所述预设标识物为电话标识物；在所述输出结果为第一数值时，识别所述第一检测区域内可能存在所述电话标识物；在所述输出结果为第二数值时，识别所述第一检测区域内不存在所述电话标识物。

在一些实施例中，根据对应关系和所述面部特征点，获得所述驾驶员的行为检测区域，还包括：在识别到所述第一检测区域内可能存在所述电话标识物时，获得所述第一检测区域内像素点的深度值处于深度值参考范围区间内的像素点个数；在所述像素点个数大于第一数量阈值时，识别所述第一检测区域内存在所述电话标识物；在所述像素点个数不大于所述第一数量阈值时，识别所述第一检测区域内不存在所述电话标识物。

在一些实施例中，通过下述方法获得所述深度值参考范围区间：根据所述面部特征点获得所述驾驶员的嘴部区域，并根据所述对应关系获得所述嘴部区域内每个像素点的深度值，将所述嘴部区域内像素点深度值的平均值所在的平面作为基准面；将在深度方向上与所述基准面成预设深度的范围作为所述深度值参考范围区间。