[发明专利]一种基于人体动作识别技术的驾驶员抽烟行为检测方法在审
申请号: | 201910875018.9 | 申请日: | 2019-09-17 |
公开(公告)号: | CN110688921A | 公开(公告)日: | 2020-01-14 |
发明(设计)人: | 叶智锐;李鲁玉;黄卫;王超;许跃如 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人: | 许方 |
地址: | 214135 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 上半身 抽烟 深度图像 肢体 特征集 支持向量机训练 人体动作识别 关键帧图像 角度特征 实时采集 视频图像 吸烟行为 行为检测 坐标向量 关节点 检测 构建 采集 记录 | ||
1.一种基于人体动作识别技术的驾驶员抽烟行为检测方法,其特征在于,所述驾驶员抽烟行为检测方法具体包括如下步骤:
S1:采集驾驶区域中驾驶员的上半身深度图像;
S2:根据所述驾驶员的上半身深度图像,从获取的视频图像中提取所述驾驶员抽烟检测的关键帧图像;
S3:从所述关键帧图像中提取驾驶员上半身关节点坐标向量组成的角度特征;
S4:根据所述关节点角度特征建立驾驶员上半身肢体角度特征集;
S5:通过所述驾驶员上半身肢体角度特征集构建支持向量机训练模型,对所述支持向量机训练模型进行训练,获取训练好的支持向量机训练模型;
S6:从实时采集的驾驶员上半身深度图像中,提取所述驾驶员上半身肢体角度特征集,并将所述驾驶员上半身肢体角度特征集输入训练好的支持向量机训练模型中,通过所述训练好的支持向量机训练模型判断所述驾驶员是否存在抽烟行为,若存在抽烟行为,则对所述抽烟行为进行记录,若不存在抽烟行为,则对下一时刻实时采集的驾驶员上半身深度图像进行判断。
2.根据权利要求1所述的一种基于人体动作识别技术的驾驶员抽烟行为检测方法,其特征在于,所述驾驶员的上半身深度图像包括有驾驶员上半身的10个关节点以及10个关节点在三维空间中的坐标信息,所述驾驶员上半身的10个关节点分别为:头部关节点、两肩中心关节点、左肩关节点、左肘关节点、左腕关节点、左手部关节、右肩关节点、右肘关节点、右腕关节点和右手部关节点,每个所述关节点在三维空间中的坐标为:Pi(pix,piy,piz)i=1,2,3,…,10,其中pix为第i个关节点在三维空间中x轴上的坐标,piy为第i个关节点在三维空间中y轴上的坐标,piz为第i个关节点在三维空间中z轴上的坐标,i表示关节点的序号。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于人体动作识别技术的驾驶员抽烟行为检测方法,其特征在于,在所述步骤S2中,从获取的视频图像中提取所述驾驶员抽烟检测的关键帧图像,具体如下:
S2.1:根据欧式距离公式,获取所述驾驶员头部关节点分别与左手部关节点、右手部关节点之间的距离,具体为:
其中:d1为头部关节点和左手部关节点之间的距离,d2为头部关节点和右手部关节点,p1x为头部关节点在三维空间中x轴上的坐标,p1y为头部关节点在三维空间中y轴上的坐标,p1z为头部关节点在三维空间中z轴上的坐标,p6x为左手部关节点在三维空间中x轴上的坐标,p6y为左手部关节点在三维空间中y轴上的坐标,p6z为左手部关节点在三维空间中z轴上的坐标,p10x为右手部关节点在三维空间中x轴上的坐标,p10y为右手部关节点在三维空间中y轴上的坐标,p10z为右手部关节点在三维空间中z轴上的坐标;
S2.2:判断所述驾驶员头部关节点分别与左手部关节点、右手部关节点之间的距离是否满足下列公式,在所述获取的视频图像中,满足下列公式的图像均为所述驾驶员抽烟检测的关键帧图像,下列公式具体为:
其中:d1为头部关节点和左手部关节点之间的距离,d2为头部关节点和右手部关节点,A1为驾驶员左手部关节点和头部关节点之间距离的实验值,A2为驾驶员右手部关节点和头部关节点之间距离的实验值,T为实验值不小于驾驶员左、右手部关节点和头部关节点之间的距离时所持续的时间,B为实验值不小于驾驶员左手部关节点、右手部关节点和头部关节点之间的距离时所持续的理论时间。
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