[发明专利]一种用于智能交通系统的驾驶员安全带佩戴识别方法

说明书

本发明公开了一种用于智能交通系统的驾驶员安全带佩戴识别方法，包括步骤：1)使用基于颜色与纹理特征的车牌定位算法识别出待检测卡口图像的车牌区域；2)进行车窗区域粗定位，采用基于积分投影与MBI特征的方法提取车窗精确区域；3)根据车窗区域提取驾驶员位置区域；4)从驾驶员位置区域分割出安全带区域；5)选取标签的安全带区域图像作为训练样本，提取HOG特征，采用SVM分类器进行训练；6)使用训练好的安全带佩戴识别分类器对待检测图像进行识别。本发明能准确从卡口图像中识别出驾驶员的安全带佩戴情况，加入了MBI特征检测，无需设置安全带的宽度或斜率，算法的鲁棒性与实时性都得到了提高。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种用于智能交通系统的驾驶员安全带佩戴识别方法。

背景技术

每年我国死于交通安全事故的人数超过5万人，其中不少比例的死者没有佩戴安全带。安全带作为机动车辆中非常重要的被动式安全装备，能够有效保护驾驶员和乘客的人身安全，据统计，当车辆发生正面撞击时，佩戴安全带可使事故死亡率减少57％。我国交通法规定，机动车辆前座乘客必须系带安全带。对机动车辆内驾驶员安全带佩戴情况的研究，实现自动识别驾驶员安全带佩戴情况，成为智能交通系统中的重要课题。

传统的安全带检测方法一般都是基于直线检测的原理，使用Hough变换对边缘检测图像进行直线检测，根据直线的斜率和灰度值来识别安全带。然而这种方法对卡口图像的光照情况、驾驶员衣物颜色、车内装饰物品等十分敏感，鲁棒性较差。

公开号为CN104182960A的中国发明专利申请公开了一种驾驶员佩戴安全带检测方法，该方法获取驾驶员图像后进行边缘检测，基于边缘检测图像中像素点的像素值，确定该边缘检测图像中的各连通域，根据各连通域中是否存在满足预设条件的两个连通域来判断驾驶员是否佩戴了安全带。然而，此驾驶员安全带佩戴检测方法需要预设安全带的宽度和佩戴角度，不能针对所有类型的安全带佩戴情况。

综上所述，目前迫切需要提出一种适用面广泛、准确率高、鲁棒性强的驾驶员安全带佩戴识别方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种用于智能交通系统的驾驶员安全带佩戴识别方法，利用该方法可以在智能交通系统中实现自动检测驾驶员安全带佩戴识别情况，且准确率高、鲁棒性强。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种用于智能交通系统的驾驶员安全带佩戴识别方法，包括以下步骤：

1)使用基于颜色与纹理特征的车牌定位算法识别出待检测卡口图像的车牌区域；

2)进行车窗区域粗定位，采用基于积分投影与MBI特征的方法提取车窗精确区域；

3)根据车窗区域提取驾驶员位置区域；

4)从驾驶员位置区域分割出安全带区域；

5)选取标签的安全带区域图像作为训练样本，提取HOG特征，采用SVM分类器进行训练；

6)使用训练好的安全带佩戴识别分类器对待检测图像进行识别。

所述步骤2)包括以下步骤：

2.1)根据车牌识别得到车牌长度为L，以车牌为坐标中心，往左右各k₁×L，往下k₂×L，往上k₃×L截取卡口图像获得车窗区域粗定位图像I₁，其中k₁∈[2，2.5]，k₂∈[0.5，0.8]，k₃∈[4，6]；