一種基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種用于檢測駕駛安全性方法，具體是通過判定手部是否在安全駕駛 的活動區(qū)域內(nèi)運動，進而得到駕駛員的駕駛狀態(tài)，并對不符合安全駕駛的行為發(fā)出預(yù)警，提 高駕駛的安全性，屬于汽車安全駕駛中的手部檢測跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于交通事故的發(fā)生率居高不下，人們對安全駕駛的監(jiān)測系統(tǒng)的需求越來越迫 切。如何實現(xiàn)駕駛狀態(tài)的高效精準的檢測，一直是安全駕駛領(lǐng)域的研究熱點與難點。
[0003] 現(xiàn)有的安全駕駛檢測是基于PERCL0S的疲勞駕駛檢測技術(shù)。
[0004] 在計算機視覺領(lǐng)域，常通過駕駛員疲勞狀態(tài)的檢測判定駕駛員是否安全駕駛。 "PERCL0S"檢測提出檢測疲勞的物理量，即單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比，并指出 P80(單位時間內(nèi)眼睛閉合度超過80%以上的時間占總時間的百分比）與疲勞程度的相關(guān) 性最好。疲勞駕駛檢測技術(shù)中，以檢測臉部特征特別是人眼的活動狀況來評測疲勞程度的 方法成為絕大部分研究的重點，具體以眼部特征判定疲勞狀態(tài)的技術(shù)包括眼睛張合度檢測 以及視線方向檢測等。
[0005] 在基于PERCL0S的疲勞駕駛檢測技術(shù)中，采用PERCL0S中的P80模型，記錄眼睛閉 合幀數(shù)及其開始結(jié)束的時刻，計算PERCL0S值：
[0006] PERCL0S=眼睛閉合幀數(shù)/檢測時間段總幀數(shù)X100 %
[0007] 當PERCL0S值大于40%或者眼睛持續(xù)閉合時間超過3s，則判定駕駛員處于疲勞駕 駛狀態(tài)。在根據(jù)眼睛張合度檢測疲勞狀態(tài)過程中，首先通過基于Adaboost算法的分類訓練 得到人臉區(qū)域；然后利用人眼的檢測分類器定位人眼區(qū)域；進而通過Hough找圓法得到瞳 孔位置；最終通過分析能否在人眼區(qū)域找到圓判定眼睛是否閉合。此外，改進的眼睛閉合狀 態(tài)分析算法中，通過區(qū)域灰度特征比較法，即分析瞳孔所在區(qū)域的灰度值大小判斷眼睛是 否閉合。
[0008] 基于PERCL0S的疲勞駕駛檢測技術(shù)沒有考慮到檢測條件的限制以及復雜環(huán)境的 影響，由于每個個體正常狀態(tài)下眼睛張合程度不同，對以眼睛張合度為眼睛是否閉合的判 斷標準并不具有普遍性和較高的準確性及可靠性，因此以PERCL0S為判別標準的檢測有待 進一步提尚。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明針對現(xiàn)有基于PERCL0S的疲勞駕駛檢測技術(shù)存在的不足，提出一種能夠提 高安全駕駛檢測準確性的基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法。
[0010] 本發(fā)明的基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，包括方向盤檢測和手部跟蹤，具體 過程是是：
[0011] 首先進行方向盤檢測：通過對拍攝到的汽車方向盤位于圖像中心位置的原始圖像 依次進行直方圖均衡化、開運算與輪廓繪制以及霍夫圓檢測，準確檢測出方向盤的位置坐 標；然后進行手部跟蹤：采用模板匹配的方法對駕駛員手部區(qū)域進行跟蹤定位，進而通過 檢測手部是否在方向盤附近運動，判斷駕駛員是否規(guī)范駕駛；若檢測過程中發(fā)現(xiàn)手部坐標 長時間無變化，則判定駕駛員處于疲勞駕駛的狀態(tài)；若檢測到雙手長時間超出方向盤所在 的范圍或者檢測不到雙手，則判定駕駛員處于危險駕駛狀態(tài)（如酒后駕駛、不規(guī)范駕駛以 及駕駛員休克等情況）。
[0012] 方向盤檢測的具體步驟如下：
[0013] ①在汽車駕駛室頂部安裝攝像頭，拍攝到盡量使汽車方向盤位于圖像中心位置的 原始圖像A;
[0014] ②對原始圖像A進行直方圖均衡化處理得到圖像B;
[0015] ③依據(jù)步驟②中得到的圖像B，對圖像B進行開運算處理后得到圖像C;
[0016] ④依據(jù)步驟③中得到的圖像C，利用Canny算子檢測圖像邊緣；
[0017] ⑤依據(jù)步驟④中的邊緣圖進行處理，得到邊緣圖像D;
[0018] ⑥依據(jù)步驟⑤中得到的邊緣圖像D，利用霍夫變換檢測出圖像中最大的圓，進而得 到方向盤的圓心坐標與半徑。
[0019] 手部跟蹤的具體步驟如下：
[0020] ①定義駕駛員手部的模板圖像T;
[0021] ②將模板圖像T疊放在原始圖像A，利用模板匹配法逐像素的平移遍歷，并采用下 式計算模板圖像T與原始圖像A中相應(yīng)區(qū)域S的匹配度，
[0023] 進而獲得原始圖像A中與模板圖像T最接近的區(qū)域，即檢測出駕駛員的手部區(qū)域 所在的位置；
[0024] (3)若手部區(qū)域的位置長時間不變，則判定駕駛員處于疲勞駕駛的狀態(tài)；若手部 區(qū)域與方向盤的中心距離大于規(guī)范駕駛時手部所在區(qū)域的最大距離〇_或小于最小圓半徑 D_，則判定駕駛員處于不規(guī)范駕駛狀態(tài)并發(fā)出警告。
[0025] 本發(fā)明關(guān)注駕駛員手部運動的安全駕駛技術(shù)，檢測駕駛員手部運動的區(qū)域，以安 全駕駛時手部的運動區(qū)域作為是否安全駕駛的判斷依據(jù)，檢測出疲勞駕駛、不規(guī)范操作以 及酒后駕駛等不規(guī)范駕駛狀態(tài)，提高安全駕駛檢測的可靠性。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有 以下優(yōu)點：
[0026] 1)本發(fā)明提出了安全駕駛檢測的新的判定方法，通過檢測駕駛員手部是否在規(guī)定 范圍內(nèi)運動判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)，不必進行大量的樣本訓練，降低了復雜度，增強了駕駛 員狀態(tài)監(jiān)測的實時性。
[0027] 2)本發(fā)明由于通過檢測方向盤并約束手部運動區(qū)域，受亮度、光照以及色彩對比 度等外界因素的影響較小，并且不受駕駛員主觀心理、生理等影響，判定標準較為客觀。
[0028] 3)本發(fā)明由于檢測的是手部運動的區(qū)域，受駕駛員個體差異的影響較小，具有較 好的普遍性。同時，可以監(jiān)測包括疲勞駕駛、酒后駕駛以及不規(guī)范駕駛等多種不規(guī)范駕駛的 狀態(tài)，具有很好的準確性。
【附圖說明】
[0029] 圖1是本發(fā)明中方向盤檢測的流程圖。
[0030] 圖2是本發(fā)明中手部跟蹤的流程圖。
[0031] 圖3是模板匹配示意圖。
[0032] 圖4是采用本發(fā)明的方向盤檢測的對應(yīng)參數(shù)以及手部坐標的曲線圖和實驗效果 圖。
【具體實施方式】
[0033] 本發(fā)明的基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，如圖1所示，包括方向盤檢測和手 部跟蹤。
[0034] 參見圖1，方向盤檢測的具體實現(xiàn)步驟如下：
[0035] ①在汽車駕駛室頂部安裝攝像頭，拍攝到原始圖像A，并盡量使汽車方向盤位于圖 像的中心位置；
[0036] ②對原始圖像A進行直方圖均衡化處理得到圖像B;
[0037] ③依據(jù)步驟②中得到的圖像B，對圖像B進行開運算處理后得到圖像C;
[0038] ④依據(jù)步驟③中得到的圖像C，利用Canny算子檢測圖像邊緣；
[0039] ⑤依據(jù)步驟④中的邊緣圖進行處理，得到邊緣圖像D;
[0040] ⑥依據(jù)步驟⑤中得到的邊緣圖像D，利用霍夫變換檢測出圖像中最大的圓，進而得 到方向盤的圓心坐標與半徑。
[0041] 參見圖2,手部跟蹤的具體實現(xiàn)包括如下步驟：
[0042] ①定義駕駛員手部的模板圖像T(寬度為m，高度為η);
[0043] ②將模板圖像Τ疊放在原始圖像A(寬度為W，高度為Η)，利用模板匹配法逐像素 的平移遍歷，如圖3所示。并采用下式計算模板圖像Τ與原始圖像Α中相應(yīng)區(qū)域S的匹配 度，
[0045] 進而獲得原始圖像A中與模板圖像T最接近的區(qū)域，即檢測出駕駛員的手部區(qū)域 所在的位置；
[0046] (3)若手部區(qū)域的位置長時間不變，則判定駕駛員有極大可能處于疲勞駕駛的狀 態(tài)；若手部區(qū)域與方向盤的中心距離d大于規(guī)范駕駛時手部所在區(qū)域的最大距離D_或小 于最小圓半徑D_，則判定駕駛員處于不規(guī)范駕駛狀態(tài)并發(fā)出警告。
[0047] 本發(fā)明的效果可以通過實驗進一步說明。
[0048] 實驗測試了在公交車司機駕駛視頻下，采用本發(fā)明對方向盤和駕駛員手部跟蹤的 效果。圖4表示出了采用本發(fā)明檢測方向的圓心坐標以及半徑的曲線圖和手部跟蹤的效 果圖。由圖4可見方向盤檢測的圓心坐標與半徑曲線在誤差可接受的范圍內(nèi)平穩(wěn)波動，說 明方向盤檢測較準確。同時，對手部的檢測跟蹤可實現(xiàn)手部運動的捕捉，并測定手部中心坐 標，進而可通過判定手部是否在規(guī)定區(qū)域運動，實現(xiàn)安全駕駛狀態(tài)的分析。
【主權(quán)項】
1. 一種基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，其特征是：包括方向盤檢測和手部跟蹤， 具體過程是： 首先進行方向盤檢測：通過對拍攝到的汽車方向盤位于圖像中屯、位置的原始圖像依次 進行直方圖均衡化、開運算與輪廓繪制W及霍夫圓檢測，準確檢測出方向盤的位置坐標；然 后進行手部跟蹤：采用模板匹配的方法對駕駛員手部區(qū)域進行跟蹤定位，進而通過檢測手 部是否在方向盤附近運動，判斷駕駛員是否規(guī)范駕駛；若檢測過程中發(fā)現(xiàn)手部坐標長時間 無變化，則判定駕駛員處于疲勞駕駛的狀態(tài)；若檢測到雙手長時間超出方向盤所在的范圍 或者檢測不到雙手，則判定駕駛員處于危險駕駛狀態(tài)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，其特征是，所述方向盤 檢測的具體步驟如下： ① 在汽車駕駛室頂部安裝攝像頭，拍攝到盡量使汽車方向盤位于圖像中屯、位置的原始 圖像A; ② 對原始圖像A進行直方圖均衡化處理得到圖像B; ③ 依據(jù)步驟②中得到的圖像B，對圖像B進行開運算處理后得到圖像C; ④ 依據(jù)步驟③中得到的圖像C，利用Canny算子檢測圖像邊緣； ⑥依據(jù)步驟④中的邊緣圖進行處理，得到邊緣圖像D; ⑧依據(jù)步驟⑥中得到的邊緣圖像D，利用霍夫變換檢測出圖像中最大的圓，進而得到方 向盤的圓屯、坐標與半徑。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，其特征是，所述手部跟 蹤的具體步驟如下： ① 定義駕駛員手部的模板圖像T; ② 將模板圖像T疊放在原始圖像A，利用模板匹配法逐像素的平移遍歷，并采用下式計 算模板圖像T與原始圖像A中相應(yīng)區(qū)域S的匹配度，進而獲得原始圖像A中與模板圖像T最接近的區(qū)域，即檢測出駕駛員的手部區(qū)域所在 的位置； ③ 若手部區(qū)域的位置長時間不變，則判定駕駛員處于疲勞駕駛的狀態(tài)；若手部區(qū)域與 方向盤的中屯、距離大于規(guī)范駕駛時手部所在區(qū)域的最大距離Dm。、或小于最小圓半徑Dmm，則 判定駕駛員處于不規(guī)范駕駛狀態(tài)并發(fā)出警告。
【專利摘要】一種基于手部跟蹤的安全駕駛檢測方法，首先進行方向盤檢測：通過對方向盤位于中心位置的原始圖像依次進行直方圖均衡化、開運算與輪廓繪制以及霍夫圓檢測，準確檢測出方向盤的位置坐標；然后進行手部跟蹤：采用模板匹配的方法對駕駛員手部區(qū)域進行跟蹤定位，進而通過檢測手部是否在方向盤附近運動，判斷駕駛員是否規(guī)范駕駛；若檢測過程中發(fā)現(xiàn)手部坐標長時間無變化，則判定駕駛員處于疲勞駕駛的狀態(tài)；若檢測到雙手長時間超出方向盤所在的范圍或者檢測不到雙手，則判定駕駛員處于危險駕駛狀態(tài)。本發(fā)明以安全駕駛時手部的運動區(qū)域作為是否安全駕駛的判斷依據(jù)，檢測出疲勞駕駛、不規(guī)范操作以及酒后駕駛等，提高了安全駕駛檢測的可靠性。
【IPC分類】G06K9/00, G06F3/01
【公開號】CN105404862
【申請?zhí)枴緾N201510779249
【發(fā)明人】元輝, 李夢宇, 付華勇, 孫真真
【申請人】山東大學
【公開日】2016年3月16日
【申請日】2015年11月13日