[发明专利]一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备

说明书

本发明的实施例公开一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备，涉及交通违规检测技术，能够提升车载驾驶员违规行为检测的准确性。所述检测车载驾驶员违规行为的方法包括：在拍摄的图像中，识别出方向盘；依据识别出的方向盘确定车载驾驶员的违规行为区域；利用确定的违规行为区域，检测车载驾驶员的违规行为。所述装置中包括用于实现所述方法的模块。本发明适用于对公共交通工具的车载驾驶员进行违规行为检测。

技术领域

本发明涉及交通违规检测技术，尤其涉及一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备。

背景技术

安全是人们出行最基本的需求，其中，安全出行的首要条件是需要车载驾驶员遵守交通法规的相关规定进行驾驶，例如，系好安全带、在驾驶过程中不接打电话、在驾驶室内不吸烟等。因而，如何监控车载驾驶员在驾驶过程中的操作行为，检测其是否有违规行为等危险驾驶行为，成为安全出行的一个重要研究热点。

随着计算机视觉技术、嵌入式技术、网络通信技术以及摄像技术的迅速发展，利用智能交通系统(ITS，Intelligent Transportation System)自动检测车载驾驶员违规行为已经成为当前智能交通中的一个研究热点。

由以上分析可见，危险驾驶行为是造成车祸发生最重要的原因之一，如何利用技术手段，有效地防止危险驾驶行为所带来的危害已迫在眉睫。公共交通工具车载驾驶员作为自己以及人们出行乘坐公共交通工具的主要安全负责人，需要受到行为的约束，驾驶时不应有未系安全带、打手机、吸烟等危险行为。

目前，针对车载驾驶员违规行为的检测，主要包括：安全带检测、接打电话检测以及吸烟检测，其中，安全带检测是采用Hough变换进行直线检测，具体如下：首先依据拍摄的视频图像检测车载驾驶员头部的位置，根据头部位置进行扩展，得到扩展区域，在扩展区域中确定安全带可能所在的区域，然后利用概率Hough变换算法，在确定的安全带可能所在的区域进行安全带检测。

接打电话检测，在检测到车载驾驶员头部的位置的基础上，采用Adaboost迭代算法，对拍摄的视频图像中移动电话的位置进行检测，如果确定移动电话在车载驾驶员耳朵附近，则判断该车在驾驶员处于电话接打状态。但该方法，采用Adaboost迭代算法检测移动电话，由于不同光照、不同相机曝光参数、车载驾驶员不同接打电话的姿态、不同型号移动电话等情况下，需要进行大量移动电话在不同情况下的样本训练Adaboost检测器，如果样本不充足，检测结果的准确性较低。

吸烟检测与接打电话检测相类似，采用Adaboost迭代算法对头部的位置进行检测，如果有长条形特征的香烟在车载驾驶员嘴附近，则判断该车载驾驶员处于吸烟状态。该方法同样存在检测结果的准确性较低的技术问题。

该方法在应用于公共交通工具场景时，如果客流量较大且乘客较多时，在拍摄的视频图像中可能检测到多个头部，从而对车载驾驶员的定位形成干扰，进而影响到安全带检测、接打电话检测以及吸烟检测等违规行为检测的准确度，使得违规行为检测的准确度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备，能够提升车载驾驶员违规行为检测的准确性，以解决现有的检测车载驾驶员违规行为的方法中，在拍摄的视频图像中检测到多个头部的场景下，车载驾驶员违规行为检测的准确度较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种检测车载驾驶员违规行为的方法，包括：

在拍摄的图像中，识别出方向盘；

依据识别出的方向盘确定车载驾驶员的违规行为区域；

利用确定的违规行为区域，检测车载驾驶员的违规行为。

结合第一方面，在第一方面的第一种实施方式中，所述在拍摄的图像中，识别出方向盘包括：

对所述图像进行边缘检测，得到边缘检测图像；