[发明专利]一种基于视觉的运营车辆人员异常行为检测方法有效
| 申请号: | 201910229246.9 | 申请日: | 2019-03-25 |
| 公开(公告)号: | CN109919134B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
| 发明(设计)人: | 王奕然;吴嘉锟 | 申请(专利权)人: | 王奕然;吴嘉锟 |
| 主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V20/59;G06V10/34 |
| 代理公司: | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人: | 苗青 |
| 地址: | 116024 辽宁省大连市高新*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 视觉 运营 车辆 人员 异常 行为 检测 方法 | ||
1.一种基于视觉的运营车辆人员异常行为检测方法,其特征在于,步骤如下:
第一步,摄像头安装与标定
首先,在载人运营车辆(21)的后视镜处安置两个摄像头i,并对其进行编号:i=1,2;调整两个摄像头的拍摄角度,使其能直接采集到包括驾驶部位(20)及其周围区域的图像信息;各摄像头扫描率需大于5帧/秒;
然后,将两个摄像头组成双目视觉摄像头I;利用opencv数据库,对两个摄像头进行单独标定,同时利用opencv数据库对双目视觉摄像头I进行双目标定;
第二步,运营车辆(21)内人员姿态的实时提取
首先,根据运营车辆(21)内座位的分布情况,对采集图像中车内人员进行编号;设车内有m个人员,标注驾驶座位上的人员编号为1,其余人员为编号依次为2~m;不同摄像头采集到相同人员编号需一致;设定编号为j的人员为人员j;
然后,利用openpose数据库中深度学习算法标记采集图像内所有人员的骨骼节点;通过在第i摄像头中采集得到的人员j的骨骼节点k,i=1,2;j=1,2,…,m;k=0,2,…,17;组成了人员j骨骼节点集合其中,为第i摄像头中获取人员j的骨骼节点k在图像坐标系的坐标
最后,根据计算得到第i摄像头采集得到的车内人员j骨骼节点集合利用opencv数据库中的双目视觉下空间坐标计算方法,获得人员j的骨骼节点k在第i摄像头中车内空间坐标系的坐标
第三步,危险距离阈值的计算
首先,设定车内实施干扰人员编号为p,被干扰人员编号为q;基于ECU协议,通过运营车辆(21)OBD接口提取车辆的行驶速度V;运营车辆(21)行驶情况下,即|V|>0时,界定驾驶人员为被干扰人员q,即q=1;其余人员为实施干扰人员p即p≠1;在车辆未行驶情况下,即V=0时,界定驾驶人员为被干扰人员q=1,其余人员为实施干扰人员p≠1,或驾驶人员为实施干扰人员p=1,其余人员为被干扰人员q≠1;
然后,计算被干扰人员q各关键肢体部位的危险距离阈值;关键肢体部位包括头部、身体与手臂;关键肢体部位中各个节点包括鼻部骨骼节点(0)、颈部骨骼节点(1)、右肩部骨骼节点(2)、右肘部骨骼节点(3)、右腕部骨骼节点(4)、左肩部骨骼节点(5)、左肘部骨骼节点(6)、左腕部骨骼节点(7)、右跨部骨骼节点(8)、右膝部骨骼节点(9)、右踝部骨骼节点(10)、左跨部骨骼节点(11)、左膝部骨骼节点(12)、左踝部骨骼节点(13)、右眼部节点(14)、左眼部节点(15)、右太阳穴骨骼节点(16)和左太阳穴骨骼节点(17);
设定被干扰人员q手臂为以腕部骨骼节点、肘部骨骼节点、肩部骨骼节点k、k-1连线为轴,k=3,4,6,7;直径cq的圆柱体;身体为以鼻部骨骼节点(0)、颈部骨骼节点(1)为轴,肩宽bq为直径的圆柱体;头部为以鼻部骨骼节点(0)、颈部骨骼节点(1)为轴,太阳穴间距离aq为直径的圆柱体;
手臂直径cq根据实际情况自行设定;
肩宽bq为:在第i摄像头中的车内空间坐标系内被干扰人员q右肩部骨骼节点(2)坐标与左肩部骨骼节点(5)坐标间的距离:
被干扰人员q头部宽度aq为:在第i摄像头中的车内空间坐标系内被干扰人员q右太阳穴骨骼节点(16)坐标与左太阳穴骨骼节点(17)坐标间距离:
最后,设定被干扰人员q头部、身体、手臂的危险距离阈值分别为:
式中,Aq、Bq、Cq为被干扰人员q头部、身体、手臂的危险距离阈值,单位mm;
第四步,人员异常行为的判定
人员异常行为的判定包括:实施干扰人员p腕部位置距离被干扰人员q头部、身体、手臂的实际距离计算,以及实施干扰人员p是否发生异常行为的判定;
实施干扰人员p腕部位置距离被干扰人员q手臂的实际距离Eq为:第i摄像头中车内空间坐标系内的实施干扰人员p右腕部骨骼节点(4)、左腕部骨骼节点(7)的坐标与被干扰人员q手臂处骨骼相邻节点间连线的距离dc;其中,被干扰人员q手臂处骨骼相邻节点间连线为
其中,(x,y,z)表示被干扰人员q手臂处骨骼相邻节点间连线上的任意一点;
设定被干扰人员q头部与身体处于同一轴线;实施干扰人员p腕部位置距离被干扰人员q头部的实际距离Dq与身体的实际距离Fq皆为:第i摄像头中车内空间坐标系内的实施干扰人员p右腕部骨骼节点(4)、左腕部骨骼节点(7)的坐标与被干扰人员q头部、颈部处骨骼节点间连线的距离dab;其中,被干扰人员q头部、颈部处骨骼节点间连线为,
其中,(x1,y1,z1)表示被干扰人员q头部、颈部处骨骼节点间连线上的任意一点;
判定实施干扰人员p腕部位置处于被干扰人员q头部或身体的公式为,
当实施干扰人员p腕部位置处于被干扰人员q头部时,Δ>0;当实施干扰人员p腕部位置处于被干扰人员q身体时,Δ<0;则实施干扰人员p腕部位置与被干扰人员q头部的实际距离Dq或与被干扰人员q身体的实际距离Fq为,
最后,判定车内人员是否发生异常行为;当实施干扰人员p的腕部位置距被干扰人员q的手臂、身体的实际距离Eq、Fq连续小于危险距离Cq、Bq的时间超过10s,则实施干扰人员p发生了异常行为;当实施干扰人员p的腕部位置距被干扰人员q的手头部的实际距离Dq在5s内小于危险距离Aq的时间累积超过1s,则实施干扰人员p发生了异常行为。
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