[发明专利]基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法在审
| 申请号： | 201910449880.3 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110135398A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 王汉超;贾宝芝 | 申请（专利权）人： | 厦门瑞为信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京康盛知识产权代理有限公司 11331 | 代理人： | 高会会 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法，包括：第一阶段，包括收集图片、图片预处理，预处理图片人工标注、原始图片和标注信息整理成标注数据集；第二阶段，包括以数据采集和标注阶段获得的标准数据集作为输入；以Yolo v3网络结构为基础，通过裁剪优化，设计出适用于手势检测的网络结构；基于Caffe框架，通过调参调优训练手势检测模型；第三阶段，包括部署线下训练好的手势检测模型至嵌入式检测设备，实时检测司机的状态，根据检测模型返回的结果，判断司机双手是否脱离方向盘。该方法通过把双手脱离方向盘的检测作为一种目标检测任务来实现，结合深度学习技术，克服以往图像检测分析过于复杂、成本高准确率低及判断不直观的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 双手 预处理 方向盘检测 计算机视觉 脱离 手势检测 网络结构 方向盘 标注 检测 标注信息 标准数据 检测设备 模型返回 目标检测 人工标注 实时检测 数据采集 图像检测 训练手势 原始图片 司机 嵌入式 数据集 准确率 裁剪 图片 直观 优化 部署 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法，其特征在于：包括数据采集与标注、线下模型训练、线上模型部署与预测三个阶段；所述数据采集与标注阶段包括：A1、收集图片；A2、对收集到的图片预处理，将预处理好的图片进行人工标注；A3、将原始图片和标注信息整理成标注数据集；所述线下模型训练阶段包括：B1、以数据采集和标注阶段获得的标准数据集作为输入；B2、以Yolo v3网络结构为基础，通过裁剪优化，设计出适用于手势检测的网络结构；B3、基于Caffe框架，通过调参调优训练手势检测模型；线上模型预测阶段，包括：部署线下训练好的手势检测模型至嵌入式检测设备，实时检测司机的状态，并根据检测模型返回的结果，最终判断司机双手是否脱离方向盘。
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