【摘要】：近年來,我國面臨的道路交通安全形勢異常嚴(yán)峻,每年發(fā)生的道路交通事故和由此造成的人員傷亡非常突出,特別是在人口密集城市中的公交車造成的交通事故后果非常嚴(yán)重。目前公交車駕駛員打電話、手離開方向盤、疲勞駕駛等行為時(shí)有發(fā)生。現(xiàn)有的識別方法主要通過事后以人工方式查看隨車的視頻監(jiān)控錄像來識別駕駛員不安全操作行為或潛在的安全隱患,工作量大、費(fèi)用高、實(shí)時(shí)性低。借助Kinect傳感器可以獲取彩色圖像和深度圖像數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)雙手離開方向盤、接打電話、行車中長時(shí)間左右轉(zhuǎn)頭和抬頭低頭4種不安全操作行為的檢測算法。本文主要完成的工作如下：提出了一種基于深度信息的公交駕駛員雙手離開方向盤和打電話操作行為識別算法。該算法首先采用背景差分法檢測出駕駛員區(qū)域,然后采用基于深度信息的骨骼定位方法來檢測出駕駛員的手和頭部區(qū)域,接著分析骨骼運(yùn)動(dòng)信息、來定位駕駛員的手部動(dòng)作,同時(shí)輔助膚色模型實(shí)現(xiàn)駕駛員手部的精確定位,進(jìn)而識別出駕駛員打電話或雙手離開方向盤不安全操作行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明骨骼與膚色模型結(jié)合的方法可有效地避免骨骼定位時(shí)關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)重疊出現(xiàn)的抖動(dòng)以及膚色檢測時(shí)光照強(qiáng)度等外部條件造成誤檢的影響,提高了識別的準(zhǔn)確度。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于深度信息的公交駕駛員行車途中長時(shí)間左右轉(zhuǎn)頭和抬頭低頭行為識別算法。該算法首先根據(jù)骨骼定位和膚色檢測結(jié)合的方法檢測出駕駛員頭部區(qū)域,然后采用深度圖像、彩色圖像與AAM算法結(jié)合的方法獲取人臉3D信息得到面部特征點(diǎn),接著分析鼻尖、眼睛的運(yùn)動(dòng)方向來判斷頭部動(dòng)作,從而識別出駕駛員行車途中左右轉(zhuǎn)頭或抬頭低頭不安全行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法擁有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性,可以達(dá)到預(yù)期的效果。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：2776320