[发明专利]基于图像处理技术的驾驶员驾车打电话违章识别方法

说明书

技术领域：

本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种基于图像处理技术的驾驶员驾车打电话违章识别的方法。

背景技术：

驾驶员驾车时，违章打电话很容易引发交通事故。目前，国内外学者对驾驶员的驾驶行为检测主要有三大类方法：基于测量生理信号方法、基于传感器测量车辆参数的方法、基于计算机视觉检测方法。

基于生理信号的测量方法主要是利用相关电子设备测量驾驶员的脑电信号、心电信号、肌电信号的参数从而达到对驾驶员的驾驶状态判断的过程；基于传感器检测车辆参数的方法主要是利用传感器技术监测车辆的方向盘转角度、方向盘的受压力度大小以及力矩的大小、车辆的速度以及加速度等的参数；基于计算机视觉的驾驶员行为检测方法是一种非接触式的检测方法，该方法主要从采集的视频图像中检测感兴趣的人体的一个或若干个区域的状态，从而达到对驾驶员的驾驶状态的判断。目前，基于机器视觉的传统检测方法大部分集中在人脸识别的疲劳驾驶检测上，针对驾驶员眼部、嘴部、脸部的活动状态的识别来判断有无违章。本专利配合交通视频监控系统，先从采集到的视频图像中分割出驾驶员的位置，通过建立高斯肤色模型的方法对人体肤色进行分割，然后建构BP神经网络对人体肤色块进行分类，进而判断驾驶员是否打电话的情况。

发明内容：

本发明的目的是提供一种速度快和精度高的驾驶员驾车打电话违章识别方法。为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

第一步：采集N张关于人的不同肤色图像，对其肤色像素点进行统计，研究其在YC_bC_r颜色空间上的分布；

第二步：设x＝[C_b,C_r]表示每一像素点处对应色度值C_b,C_r组成的矩阵，对上述N张肤色图像的像素点的色度值进行统计，然后按(1)式求出均值矩阵；

m＝E(x)            (1)

第三步：按照公式(2)计算色度矩阵的协方差矩阵，并由此建立肤色的二维高斯分布模型；

c＝E{(x-m)(x-m)^T}             (2)

第四步：获取驾车司机的位置图像I，设图像的长、宽分别为M、N，按如下步骤判断图像中每一个像素点是否属于人脸；

第五步：利用公式(3)计算第四步采集图像中的像素点的肤色似然度，通过设定似然度的阈值P_TH可以把肤色从图像中分割出来；

P(C_b,C_r)＝exp[-0.5(x-m)^Tc^-1(x-m)]        (3)

第六步：按照阈值P_TH对位置图像I进行二值化，大于阈值P_TH的像素赋值1小于阈值的像素赋值0得到二值化图像I_D，I_D中白色区域代表人肤色区域，为了去除噪声影响，将白色区域中像素个数小于阈值W_TH区域变为黑色区域，图像中剩下的为头部和手部以及与肤色比较相似的大块区域，得到去噪图像I_DN；

第七步：对二值化图像I_DN进行闭操作处理得到I_DNC，将I_DNC中的白色连通区域分别标记为L₁，L₂，…；

第八步：从按照第四步方法获取的图像库中随机选取K幅驾驶员的位置图像，测量每一张图像的尺寸和质心，设选取的K幅图像中第j幅图像的长、宽分别为m_j、n_j，第j幅图像的人脸质心坐标为(x_j,y_j),将第j幅图像按照人脸肤色处像素置1，其它像素置0进行二值化得到图像I_Dj，利用公式(4)可以计算出第j幅图像的人脸肤色块的质心坐标；