[发明专利]一种驾驶员吸烟行为检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种驾驶员吸烟行为检测方法及系统，包括以下步骤：对驾驶舱内视频图像进行图像增强；利用ViBe背景目标检测算法得到运动目标区域，检测驾驶舱内烟雾，获得驾驶员疑似面部位置，得到疑似区域轮廓；确定驾驶员面部位置作为目标跟踪初始帧，采用改进CamShift目标跟踪算法对面部进行实时跟踪，获取驾驶信息；提取烟雾的LBP、颜色特征、烟雾轮廓不规则、驾驶员嘴部区域特征并进行融合，采用PCA降维，降低特征维数，利用SVM分类器对驾驶行为进行检测分类，判断是否在驾驶汽车时吸烟。本发明在不同的行车环境中稳定的对驾驶员的吸烟行为进行判断，对违规驾驶行为进行及时的预警，有效减少交通事故，保障驾驶安全。

技术领域

本发明属于安全驾驶技术领域，具体为一种驾驶员吸烟行为检测方法及系统。

背景技术

随着人们的生活幸福指数的提升，汽车的普及程度也越来越高。但是公众对于交通出行安全问题的重视程度却没有随之升高，尤其是普遍缺乏对吸烟驾驶等造成事故的隐性成因的认识。吸烟驾驶产生的后果有时是极其严重的，因此通过技术手段对吸烟驾驶进行检测并及时预警，能够有效减少交通事故带来的危害。

目前较多的是基于视觉特征的方法，在交通路口进行监控，通过调取监控视频，采用图像处理技术通过判断驾驶舱内的烟雾信息去判别驾驶员是否在驾驶汽车时抽烟。但是这一过程是极其复杂的，一方面面部特征容易受个体因素和光照环境影响，而且在路口交通监控中在进行检测时极易因为车窗以及外界环境影响造成误检率高。另一方面现有的吸烟检测仅仅在路口可以进行监控，驾驶员在别的道路吸烟很难检测到，现有的设备存在着很大局限性。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种将图像增强与吸烟检测结合在一起、同时减小光照和遮挡等干扰的影响的种驾驶员吸烟行为检测方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明的一种驾驶员吸烟行为检测方法，包括以下步骤：

S1：利用监控设备获取汽车驾驶舱监控录像；

S2：使用改进的Retinex图像增强算法处理驾驶舱图像信息，得到增强图像；

S3：采用改进的ViBe算法检测驾驶舱内运动目标，得到驾驶舱内的疑似烟雾区域，驾驶员疑似面部位置；

S4：通过检测步骤S3驾驶员疑似面部位置的颜色特征获得驾驶员面部的粗略位置信息；

S5：将步骤S4得到的驾驶员面部粗略位置作为目标的初始窗口，使用改进的CamShift目标跟踪算法实时跟踪驾驶员面部信息；

S6：根据先验知识，通过驾驶员面部信息去获取驾驶员嘴部区域信息；

S7：提取驾驶舱内疑似烟雾的纹理特征、颜色特征、烟雾不规则特征以及驾驶员嘴部区域的HOG特征；

S8：利用S7提取的特征，采用特征融合算法和机器学习算法对驾驶员吸烟行为进行检测，识别吸烟行为。

本发明还包括：

1.S2中使用改进的Retinex图像增强算法处理驾驶舱图像信息，得到增强图像具体为：

S 2.1：将图像颜色空间由RGB转换到HSV空间，后续的图像操作均在HSV空间进行；

S 2.2在HSV的V通道进行光照分量估计，对光照分量进行计算时，使用非局部均匀滤波算法，选取滤波模块与原图像卷积，将其结果作为估计的光照分量，并将其作为V通道数据；

S 2.3：对V通道进行线性变化拉伸；

S 2.4：HSV颜色空间转换为RGB颜色空间，输出增强后的图像。

2.S3中采用改进的ViBe算法检测驾驶舱内运动目标，得到驾驶舱内的疑似烟雾区域，驾驶员疑似面部位置具体为：