[发明专利]一种基于目标检测和动作识别的汽车电动尾门开启方法

权利要求书

1.一种基于目标检测和动作识别的汽车电动尾门开启方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

1)预先利用车身自有的车载环视摄像头获取车辆外部人员的特定动作视频，并将视频图像作为训练数据；

2)采用YOLO目标检测算法对车载环视摄像头采集的视频进行人体检测并定位人体动作区域，YOLO目标检测算法采用的检测模型为YOLOv3-tiny模型；具体内容为：

201)通过特征提取网络对输入图像提取特征，获取一定大小的特征图；

202)将输入图像分成S*S个区块grid cell，若ground truth中某个物体的中心坐标落在某一个grid cell中，则由该grid cell预测该物体；

3)对检测出的人体动作区域进行筛选，获取主目标框；具体包括以下步骤：

301)利用人体检测器标注人体动作区域图像中所有人的位置；

302)判断人的位置与车载环视摄像头的距离进行判断，识别有效距离，排除不符合有效距离范围的检测框；

303)对排除后的多个检测框的置信度、水平中心位置和面积进行线性加权，获取得分最高的人的位置目标确定为主目标框；

4)对检测出的人体动作区域抽取特征信息，并将特征信息进行聚类，获取动作基元序列，将输入训练视频得到的动作基元序列作为动作模板，将检测视频得到的基元序列作为当前动作基元序列；具体步骤包括：

401)对检测出的人体动作区域计算光流场，将光流场分为水平成分和垂直成分；

402)减去光流场的中值，去除背景运动成分以获取中值补偿的光流场；

403)对步骤402)获取的光流场进行半波校正与高斯平滑处理，并进行归一化，获取运动描述符；

404)对步骤403)获取的运动描述符进行聚类，将聚类中心作为动作基元，利用一串动作基元组成动作基元序列；

405)将训练视频得到的动作基元序列作为动作模板，将检测视频得到的基元序列作为当前动作基元序列；

5)采用DTW算法对当前动作基元序列和动作模板进行匹配，完成动作识别；

6)汽车电动尾门识别特定动作后开启。

2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和动作识别的汽车电动尾门开启方法，其特征在于，步骤303)的具体内容为：

假设同时存在n个检测框(box₁，box₂...box_n)，第i个检测框box_i的检测置信度为prob_i，位置信息为(x_i，y_i，w_i，h_i)，图像帧大小为W_img，H_img，则该检测框面积为S_i＝w_i*h_i，水平中心偏移比例OX_i为：

设置三项对应权重分别为α_p，α_S，α_O，最终box_i的加权值F为：

F＝α_p*prob_i+α_S*S_i+α_O*OX_i

保留F最高的检测框作为主目标框。

3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和动作识别的汽车电动尾门开启方法，其特征在于，步骤4)中，采用k-均值聚类算法对特征信息进行聚类。

4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和动作识别的汽车电动尾门开启方法，其特征在于，特定动作包括踢脚动作或抬手动作。