[发明专利]一种头盔检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质

说明书

本申请属于计算机领域，涉及一种头盔检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：获取历史检测图像，对历史检测图像进行图像预处理，得到历史处理图像；根据历史处理图像，识别车辆信息、行人区域和车牌区域；根据车辆信息，得到车辆区域和头盔区域；根据车辆区域、头盔区域和行人区域，判断行人是否在车辆上，并得到头盔信息；根据头盔信息以及车牌区域，得到车牌信息；根据车辆信息、头盔信息和车牌信息，对卷积神经网络进行训练，建立头盔检测模型；获取当前检测图像，对当前检测图像进行图像预处理，得到当前处理图像；将当前处理图像输入头盔检测模型中，输出头盔检测结果。采用本方法能够检测头盔。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种头盔检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

摩托车、电瓶车、汽车是在大多数交通事故中人员死亡最多的车辆，而在当中致使人员死亡的原因80％是由于头部的撞击至颅脑损害而死亡。在驾驶摩托车的行驶中，由于惯性人们身体会朝前，致使头部面部迎面撞击。源于反作使力，在遭受到撞击后身体会后仰，自身失去平衡，再加上头部与颈部的冲击，导致颈部最先落地。

根据相关资料统计：人们在佩戴安全头盔发生交通事故后，对头部的伤害明显降低，而不带安全头盔对头部造成的伤害是佩戴安全头盔对头部造成伤害几率的2倍之多。所以，在驾车出行中需要规范佩戴安全头盔，它能大大的减少突然状况中对头部的伤害，并且死亡风险也会在一定程度上降低，安全头盔在人们驾车过程中发挥着至关重要的作用。我国城市道路阡陌交通，在许多城市若路途较近，人们多会选择摩托车作为代步工具上下班以及接送孩子上下学。如今未带头盔，非机动车量上载人，常常采用交警在路上拦截的方式，这样对未注意的人员来说可能照成危险。因此，将人工智能应用于道路安全中来检测摩托车手是否佩戴头盔有十分重要的意义。

基于几何特征分类的头盔检测是早期头盔检测任务常采用的解决方法；这类方法主要利用头盔圆弧形的几何特征作为人员是否佩戴头盔的分类依据，但仅凭几何特征不足以作为头盔检测的充分依据，比如会将未佩戴头盔者的头部区域误检为头盔，并且头盔半径、摄像角度和摄像高度等参数必须人工标定。从方向梯度直方图(HOG)被提出用于行人检测后，基于HOG特征分类的头盔检测方法逐步发展起来并成为头盔检测领域发展中期的主流方法；该类方法精确地将二轮车与非二轮车区分开，增强了头盔检测算法整体的精确度，推动头盔检测进一步发展，但仍存在比如区分佩戴头盔和未佩戴头盔的二轮车驾乘人员时不够精确等不足之处。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种头盔检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，能够检测头盔，为交警处理提供依据。

一种头盔检测方法，包括：

获取历史检测图像，对所述历史检测图像进行图像预处理，得到历史处理图像；

根据所述历史处理图像，识别车辆信息、行人区域和车牌区域；

根据所述车辆信息，得到车辆区域和头盔区域；根据所述车辆区域、所述头盔区域以及所述行人区域，判断行人是否在车辆上，并得到在车辆上的行人是否佩戴头盔的头盔信息；

根据所述头盔信息以及所述车牌区域，得到车牌信息；

根据所述车辆信息、所述头盔信息以及所述车牌信息，对卷积神经网络进行训练，建立头盔检测模型；

获取当前检测图像，对所述当前检测图像进行图像预处理，得到当前处理图像；将所述当前处理图像输入所述头盔检测模型中，输出头盔检测结果。

在一个实施例中，根据所述车辆区域、所述头盔区域以及所述行人区域，判断行人是否在车辆上包括：