[发明专利]一种基于图像处理技术的安全带未系探测系统和方法

权利要求书

1.一种基于图像处理技术的安全带未系探测系统，包括控制单元(1)、发出声光警示的报警单元(5)、用于采集安全带状态图像的广角摄像头(2)和用于将图像光学信号转换为电信号的图像传感器(3)，广角摄像头(2)、图像传感器(3)、控制单元(1)和报警单元(5)依次连接，其特征在于，控制单元(1)包括

ROM存储器(13)，用于存储有相应的算法模型；

RAM存储器(12)，用于接收并保存广角摄像头(2)传输的图片数据；

处理器(11)内设有图像判断模型(14)，图像判断模型(14)包括人脸特征识别图框(141)和肩部特征识别图框(142)，肩部特征识别图框(142)在人脸特征识别图框(141)中鼻特征的下方，处理器(11)对广角摄像头(2)输入的图像进行预处理并根据算法模型进行边缘检测和相关人脸特征，将所提取的人脸特征进行缩放后拟合到预定的人脸特征识别图框(141)内，在肩部特征识别图框(142)内提取肩部特征，通过左右侧肩部特征长度比对、肩部特征点到人脸特征识别图框(141)中心线距离比对来进行安全带是否佩戴的初步判断，初步判断后进一步通过对提取的安全带织带特征进行直线拟合并判断车上人员是否正确佩戴安全带，并进行提示。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的安全带未系探测系统，其特征在于，ROM存储器(13)内存储有Canny算子或Prewitt算子的算法模型，处理器(11)通过Canny算子或Prewitt算子的算法模型进行图像边缘检测和特征提取，ROM存储器(13)内还存储有AAM算法或/和Adaboost算法的算法模型，处理器(11)通过AAM算法或/和Adaboost算法的算法模型进行人脸特征分类。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像处理技术的安全带未系探测系统，其特征在于，所述图像判断模型(14)还包括安全带特征识别图框(143)，所述安全带特征识别图框(143)在人脸特征识别图框(141)下方，图像通过预处理后进行边缘检测和特征识别后对人脸特征进行缩放拟合到图像判断模型(14)的人脸特征识别框中，在初步确定安全带已佩戴时，对提取的安全带织带特征点进行直线拟合，通过判断安全带织带特征点所拟合直线的分离度、所拟合直线斜率、所拟合直线的长度和所拟合直线的间距是否在阈值范围内，如果都能满足条件则确定乘员已正确佩戴安全带。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的安全带未系探测系统，其特征在于，本系统还包括红外线发射装置(4)，红外线发射装置(4)连接控制单元(1)输出端，广角摄像头(2)接收红外线发射装置(4)发射的红外线，控制单元(1)判断广角摄像头(2)采集的图像亮度，当当前接收的图像亮度低于设定阈值时，控制单元(1)控制红外线发射装置(4)发射红外线，广角摄像头(2)采集红外图像并通过图像传感器(3)输出给控制单元(1)。

5.一种基于图像处理技术的安全带未系探测方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：

图像采集:车辆启动后，实时采集车内人员安全带佩戴状态的图像；

图像处理:对采集的初始图像进行图像预处理，并通过算法模型进行边缘检测和提取相关特征；

特征比对：将所提取的人脸特征进行缩放后拟合到预定的人脸特征识别图框(141)内，在人脸特征识别图框(141)中的鼻特征的下方为肩部特征识别图框(142)，在肩部特征识别图框(142)内提取肩部特征，通过左右侧肩部特征长度比对、肩部特征点到人脸特征识别图框(141)中心线距离比对来进行安全带是否佩戴的初步判断，初步判断后进一步通过对安全带织带特征进行直线拟合比对并判断车上人员是否正确佩戴安全带；

报警提示:车辆启动后车内人员未正确佩戴安全带时进行声光警示。

6.根据权利要求5所述的基于图像处理技术的安全带未系探测方法，其特征在于，所述图像预处理为对初始图像进行滤波减噪、直方图修正和对比度修正处理，然后使用Canny算子或Prewitt算子的算法模型进行图像边缘检测和特征提取，并通过AAM算法或Adaboost算法的算法模型进行人脸特征分类，通过判断分类后的人脸特征确定车内对应位置上是否有乘客。