[发明专利]一种公交车内异常行为智能监控方法

权利要求书

1.一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建车辆异常行为库和异常物品库；

S2、根据车辆车厢内的空间信息建立模型，划分区域并安装摄像头，通过角度调整和相机标定采集车厢内各个位置的视频数据；

S3、利用深度神经网络对采集的视频数据进行人脸检测、人头检测、异常行为检测，获取车辆内异常行为信息；

S4、结合车辆行驶信息，对车辆内异常行为进行分级预警，对于不同的预警级别发出不同的提示信息并做出紧急报警措施；

S5、检测到车辆内异常行为后，对车辆下发紧急处理指令。

2.根据权利要求1所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、根据车辆车厢内的空间信息进行建模，设计车厢内多个摄像头的安装位置和角度；

S22、通过相机标定技术，实现世界坐标系与图像坐标系之间的转换，同时，对车厢空间进行区域划分；

S23、通过应用嵌入式设备，实现单帧图像在视频流中的提取，进而采集车厢内各个位置的视频数据。

3.根据权利要求1所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、训练人脸检测网络，通过对输入视频流的人脸检测并跟踪，筛选出最佳质量的人脸图片，并上传人脸图片进行保存；

S32、训练乘客异常行为检测网络，通过提取车厢空间内乘客的特征进行分类，从而获得乘客行为的类别；

S33、训练驾驶员异常行为检测网络，通过采集驾驶员正常驾驶时的行为的图片并制作标签对图像数据进行标注，利用标注数据对网络进行训练，网络对输入的视频流进行提取关键帧检测，实现驾驶员的行为识别；

S34、训练可疑物品检测网络，通过采集违禁物品的图片，对目标检测网络进行训练，在应用时将视频流输入可疑物品检测网络，判断每帧图片中是否包含可疑物品，若检测到可疑物品，则输出物品所在位置信息和类别置信度；

S35、异常视频的保存与上传，建立异常行为视频记录库和异常报警记录库。

4.根据权利要求1所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41、结合车辆行驶信息设计积分预警机制，构造车辆危险指数函数；

S42、根据计算出的危险指数和异常检测结果，对车辆内异常行为进行分级预警，不同级别警报对应不同的提醒方式和处理策略。

5.根据权利要求4所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，所述异常积分预警机制包括：

采集当前车辆的行驶速度、车辆所属的地理位置、驾驶员的异常行为、乘客的异常行为和可疑物品的出现情况；

对采集的路况和行为信息进行量化，对车内的异常检测情况进行评估，构建车辆危险指数函数；

对车辆内的异常情况划分等级进行报警，对于不同级别的警报，做出不同的响应方式。

6.根据权利要求5所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，计算车辆的危险指数函数：

其中，R表示某一时刻车辆的危险指数；v表示车辆当前时刻的运行速度；r表示车辆当前行驶的路况所对应的积分；Dactivity_i表示驾驶员的第i种行为所对应的异常得分；Pactivity_j表示乘客的第j种行为的异常得分；α为车辆速度的权重；β为车辆行驶路况的权重；η为驾驶员异常得分的权重；μ为乘客异常得分的权重。

7.根据权利要求1所述的一种公交车内异常行为智能监控方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

S51、接收到车载终端发出的报警指令，并根据情况发出异常事件处理指令；

S52、指令通过交互服务器传送到车载终端，由车载终端发出控制信号，连接车辆厢内的软硬件设备执行下发的减速迫停指令、远程破窗指令和远程开门指令；

S53、在执行完下发的指令后，车载终端通过服务器向平台端发出反馈信号，确认任务完成。