[发明专利]一种安全带佩戴识别方法及装置

摘要

本发明提供了一种安全带佩戴识别方法，该方法包括：选取标签的样本图像，采用深度卷积神经网络进行训练，获取训练好的安全带佩戴识别模型；获取车牌区域；获取前车窗区域；提取驾驶位区域和副驾驶位区域；检测副驾驶位区域，若副驾驶位区域存在人脸，则转入第六步骤，否则转入第七步骤；利用训练好的安全带佩戴识别模型对副驾驶位区域进行识别，标注出异常佩戴安全带或者未佩戴安全带的区域；利用训练好的安全带佩戴识别模型对驾驶位区域进行识别，标注出异常佩戴安全带或者未佩戴安全带的区域；输出标注区域。本发明能同时识别出驾驶位与副驾驶位的安全带佩戴情况，且识别准确率高。

主权项

1.一种安全带佩戴识别方法，其特征在于，该方法包括：第一步骤，选取标签的正常佩戴安全带、异常佩戴安全带、未佩戴安全带的驾驶位和副驾驶位图像作为样本图像，采用深度卷积神经网络进行训练，获取训练好的安全带佩戴识别模型；第二步骤，通过车牌定位算法获取场景图像中的车牌区域；第三步骤，根据车牌区域获取前车窗区域；第四步骤，根据前车窗区域提取驾驶位区域和副驾驶位区域；第五步骤，采用人脸检测算法检测副驾驶位区域，若副驾驶位区域存在人脸，则转入第六步骤，否则直接转入第七步骤；第六步骤，利用训练好的安全带佩戴识别模型对副驾驶位区域进行识别，若识别出副驾驶位区域异常佩戴安全带或者未佩戴安全带，则对副驾驶位区域进行标注；第七步骤，利用训练好的安全带佩戴识别模型对驾驶位区域进行识别，若识别出驾驶位区域异常佩戴安全带或者未佩戴安全带，则对驾驶位区域进行标注；以及第八步骤，输出标注异常佩戴安全带或者未佩戴安全带的区域；其中，所述第三步骤包括：候选前车窗区域获取步骤，根据车牌区域获取车牌区域的左边边界x＝pl、右边边界x＝pr、上边边界y＝pt、下边边界y＝pb，设置候选前车窗区域的左边边界为右边边界为上边边界为下边边界为并将设置的候选前车窗区域的左边边界、右边边界、上边边界、下边边界所围成的矩形区域标记为候选前车窗区域，W_p为车牌区域的宽度，W为采集图像的宽度，λ3＜λ2；竖直边缘获取步骤，将候选前车窗区域进行灰度化处理，获取灰度的候选区域，采用滤波器，获取灰度的候选区域的竖直边缘图像；二值图像获取步骤，采用阈值Th_F对数值边缘图像进行分割，获取二值图像；直线检测步骤，采用Hough变换直线检测算法对二值图像进行处理，获取检测的直线序列y＝k_ix+b_i，i＝1，2，…，N₁，N₁为直线的数量；直线筛选步骤，若arctan|k_i|≤Th_θ，则保留该直线，否则删除该直线，由此得到剩余的直线序列y＝k_jx+b_j，j＝1，2，…，N₂，N₂为剩余直线的数量；上下边界获取步骤，扫描每条直线y＝k_jx+b_j，j＝1，2，…，N₂，获取直线y＝k_jx+b_j的第一个像素点(x_j1,y_j1)和最后一个像素点(x_j2,y_j2)，在y方向上按将直线进行分段，获取对应的x方向上的长度，并将其放入LineHist数组中，采用聚类算法对LineHist数组进行聚类，将获取的聚类值最大的两条直线分别作为上边界和下边界；左右边界获取步骤，分别扫描上边界、下边界，将上边界的第一个像素点和下边界的第一个像素点构成的直线作为左边界，将上边界的最后一个像素点和下边界的最后一个像素点构成的直线作为右边界；前车窗区域提取步骤，将上边界、左边界、右边界、下边界围成的矩形区域标记为前车窗区域；其中，所述λ1∈[1.2,1].8，λ2∈[4.2,4.8]，λ3∈[0.3,0.8]，Th_F∈[10,30]，Th_θ∈[5°,15°]，Th_S∈[5,20]。