基于单目摄像头的主动式驾驶行为分析算法

吴晨谋¹(),方志军^1,*(),黄正能²

1. 上海工程技术大学电子电气工程学院, 上海 201620
2. 华盛顿大学电气工程系, 华盛顿 西雅图 352500

收稿日期:2017-08-29出版日期:2018-10-01发布日期:2017-08-29
通讯作者:方志军E-mail:747519579@qq.com;zjfang@foxmail.com
作者简介:吴晨谋(1993—),男,江苏无锡人,硕士研究生,主要研究方向为机器视觉,姿态估计与行为识别.E-mail:747519579@qq.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61461021);上海市科委地方院校能力建设资助项目(15590501300)

Active driving behavior analysis algorithm based on monocular camera

Chenmou WU¹(),Zhijun FANG^1,*(),Jenqneng HWANG²

1. School of Electrical and Electronic Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China
2. Department of Electrical Engineering, University of Washington, Seattle 352500, Washington, USA

Received:2017-08-29Online:2018-10-01Published:2017-08-29
Contact:Zhijun FANG E-mail:747519579@qq.com;zjfang@foxmail.com

Supported by:国家自然科学基金资助项目(61461021);上海市科委地方院校能力建设资助项目(15590501300)

摘要/Abstract

摘要： 为了预防事故发生,提出一种以人体三维姿态估计对驾驶员行为进行识别监测的算法。利用单目摄像头获取运动中驾驶员的视频流,提取每帧图像的二维轮廓特征,与预先建立的三维人体模型的二维投影进行匹配,实时估计驾驶员上半身的姿态。根据获取驾驶员的8个骨骼节点的三维坐标,对驾驶员的行为识别分析。试验模拟驾驶员正常、单手、接听电话和疲劳/醉酒驾驶4种驾驶状态,通过骨骼节点的坐标变化,实现检测和识别驾驶员的姿态行为并给予提醒。在光线较好的情况下,与PRECLOSE(percent eye closure)算法相比,该算法的误检率降低了24.24%。


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