[发明专利]司机违规驾驶行为检测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种司机违规驾驶行为检测方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：先对驾驶室监控视频包含的图形进行人体骨架识别，得到人体关节点的二维坐标信息；然后利用预先训练好的司机姿态二分类模型，对相应人体关节点的二维坐标信息进行分析，得到姿态信息，并根据姿态信息确定司机行为类型；最后依据时间将司机行为类型与列车运行工况关联，进而分析司机在工作时间是否存在违规驾驶行为，实现了驾驶室视频的自动化分析，进而提高了驾驶室监控视频的处理效率。在对驾驶室监控视频包含的图像进行人体骨架识别之前，还可以对驾驶室监控视频进行抽帧处理，减少需要分析的帧数，进而提高了分析速度。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，更具体地说，涉及司机违规驾驶行为检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

列车是现代主要交通工具之一，在旅客及货物运输方面发挥了极大的作用，其安全问题一直受到各界人士的重点关注，其中主副司机的驾驶作业行为是否规范对列车的安全运行及运维起到十分关键的作用。为此，有关部门制定了一系列的司机行为作业守则以及配套的视频监控设备来确保司机的规范操作。

目前，各列车机务段主要采用人工审阅从机车下载回来的监控视频，来判别司机在机车上作业是否合规。然而由于各机务段每天出车数量过大、每辆车视频记录时间过长，传统靠人工审阅视频的方法效率低下，无法及时有效地对驾驶室监控视频进行分析。

发明内容

有鉴于此，本发明提出司机违规驾驶行为检测方法、装置、设备及可读存储介质，欲实现对驾驶室视频的自动化分析，进而提高驾驶室监控视频的处理效率。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

第一方面，提供一种司机违规驾驶行为检测方法，包括：

获取待分析的驾驶室监控视频；

对所述驾驶室监控视频包含的图像进行人体骨架识别，得到人体关节点的二维坐标信息；

针对与所述待分析的驾驶室监控视频的摄像头安装位置，对应的预先训练好的不同的司机姿态二分类模型，将与所述司机姿态二分类模型对应的人体关节点的二维坐标信息，输入所述司机姿态二分类模型，得到司机姿态二分类模型输出的姿态信息，每个所述司机姿态二分类模型对应至少两个人体关节点；

根据预设的姿态组合与司机行为类型的对应的关系，对所有所述司机姿态二分类模型输出的姿态信息进行分析，得到司机行为类型；

根据列车运行监控数据确定列车运行工况；

依据时间将所述列车运行工况与所述司机行为类型关联，并根据关联后的所述列车运行工况与所述司机行为类型，分析工作时间是否存在违规驾驶行为。

可选的，在所述根据关联后的所述列车运行工况与所述司机行为类型，分析工作时间是否存在违规驾驶行为的步骤后，还包括：

根据预先设定的评分标准，对一次列车运行过程中，司机所有违规驾驶行为进行扣分，得到司机驾驶行为得分。

可选的，与所述待分析的驾驶室监控视频的摄像头安装位置，对应的预先训练好的不同的司机姿态二分类模型的训练过程，包括：

获取第一摄像头拍摄的历史视频，所述第一摄像头为与所述待分析的驾驶室监控视频的摄像头安装位置相同的摄像头；

从所述历史视频中提取包含司机行为的关键帧；

对所述关键帧进行人体骨骼识别，得到每一关键帧图像中人体关节点的二维坐标信息，并划分为不同的人体关节点组合；

对不同人体关节点组合的二维坐标信息进行姿态标注，得到与不同的司机姿态二分类模型对应的历史样本集；

针对每个司机姿态二分类模型，利用与其对应的所述历史样本集进行训练。