[发明专利]安全带佩戴检测方法、装置及电子设备

说明书

一种安全带佩戴检测方法，包括：获取需要进行安全带佩戴检测的灰度图像；对灰度图像进行直线检测，获得多条直线；根据预先确定的车窗几何参数的取值范围以及多条直线，确定灰度图像中的车窗区域图像；对车窗区域图像进行均等划分，并从均等划分后的两部分车窗子区域图像中截取任一部分车窗子区域图像；从截取的车窗子区域图像中提取第一局部纹理特征；使用预先训练好的二类分类模型对第一局部纹理特征进行分类，获得分类结果，分类结果用于标识佩戴安全带或未佩戴安全带；根据分类结果，对车窗子区域图像中的用户进行安全带佩戴检测。本发明还提供一种安全带佩戴检测装置及电子设备。本发明能够提高安全带检测的精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种安全带佩戴检测方法、装置及电子设备。

背景技术

随着城市经济高速增长，城市化进程加快，交通安全成为困扰我国城市交通领域的一大难题。据公安交通部门统计，在所有的交通事故中，汽车驾驶人员不佩戴安全带是造成道路交通死亡事故的重要原因。所以，对未佩戴安全带驾驶人员进行监控监测和预警十分必要。

目前，基于视觉的安全带检测技术主要分为两大类，一类是基于普通的图像处理技术，另一类是基于机器学习技术。然而，上述两类安全带检测技术的检测精度较低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种安全带佩戴检测方法、装置及电子设备，能够提高安全带检测的精度。

一种安全带佩戴检测方法，所述方法包括：

获取需要进行安全带佩戴检测的灰度图像；

对所述灰度图像进行直线检测，获得多条直线；

根据预先确定的车窗几何参数的取值范围以及所述多条直线，确定所述灰度图像中的车窗区域图像；

对所述车窗区域图像进行均等划分，并从均等划分后的两部分车窗子区域图像中截取任一部分车窗子区域图像；

从截取的所述车窗子区域图像中提取第一局部纹理特征；

使用预先训练好的二类分类模型对所述第一局部纹理特征进行分类，获得分类结果，所述分类结果用于标识佩戴安全带或未佩戴安全带；

根据所述分类结果，对所述车窗子区域图像中的用户进行安全带佩戴检测。

在一种可能的实现方式中，所述第一局部纹理特征为局部二值模式LBP特征，所述二类分类模型为支持向量机SVM模型，所述对所述灰度图像进行直线检测，获得多条直线包括：

使用线段检测器LSD算法对所述灰度图像进行直线检测，获得多条直线。

在一种可能的实现方式中，所述根据预先确定的车窗几何参数的取值范围以及所述多条直线，确定所述灰度图像中的车窗区域图像包括：

确定所述多条直线的几何参数的数值；

从所述数值中筛选出属于所述车窗几何参数的取值范围的目标数值，并确定所述目标数值所对应的多条目标直线；

将多条所述目标直线所组成区域的图像确定为所述灰度图像中的车窗区域图像。

在一种可能的实现方式中，所述获取需要进行安全带佩戴检测的灰度图像之前，所述方法还包括：

获取多个带车窗的正样本灰度图像及多个不带车窗的负样本灰度图像；

对多个所述正样本灰度图像进行直线检测，获得多条第一直线，确定多条所述第一直线的第一几何参数信息，并根据所述第一几何参数信息确定第一取值范围；

对多个所述负样本灰度图像进行直线检测，获得多条第二直线，确定多条所述第二直线的第二几何参数信息，并根据所述第二几何参数信息确定第二取值范围；