[发明专利]一种危险驾驶行为预警方法及系统

权利要求书

1.一种危险驾驶行为预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：采集驾驶员视频图像；

S2：对驾驶员视频图像提取特征点并构造特征点的描述子；具体方法为：

S2.1：在SURF特征点周围取一个边长为P像素的正方形框，将其分割为4个边长为P/2像素的正方形区域T1、T2、T3和T4；

S2.2：分别计算T1、T2、T3和T4的水平方向的Harr特征向量harrx和竖直方向的Harr特征向量harry，并分别计算T1、T2、T3和T4的Harr特征向量的方向角angle，公式为：

angle＝arctan(harry/harrx)；

S2.3根据就近原则将所述方向角归并到上、下、左、右、左上、左下、右上和右下8个方向上，得到由32个特征矢量组成的SURF特征点的描述子；

S3：根据特征点描述子对特征点进行匹配；具体方法为：计算两个SURF特征点的描述子的内积，若内积最大值大于预设的阈值，则这两个SURF特征点匹配，否则这两个SURF特征点不匹配；

S4：根据特征点的匹配结果，在特征点中选取运动点，提取局部纹理特征和局部运动特征组成ST特征向量；具体方法包括以下步骤：

S4.1：提取运动点的局部纹理特征，采用Delaunay三角的三个SURF特征点的SURF描述子作为局部纹理特征，该三个SURF特征点的SURF描述子按照其绝对值的递减顺序来组合；

S4.2：提取运动点的局部运动特征，包括以下步骤：

(1)从N帧中的M-1帧中每一个运动点提取光流特征，根据光流特征来对每一个运动点进行跟踪，M、N为正整数；

(2)采用5维特征向量来表示每个视频片段中的运动点的运动特征，(M-1)个帧间隔中共得到(M-1)×5维的特征向量，所述的5维特征向量包括x+、x-、y+、y-和x0，其中x+表示x轴正向的度量，x-表示x轴负向的度量，y+表示y轴正向的度量，y-表示y轴负向的度量，x0表示无光流量；

(3)对每个视频片段的特征向量进行归一化，使得所有的分量的和都为近似为1，对(M-1)×5维特征向量按照其绝对值的递减顺序组合成一个局部运动特征,局部运动特征的维度就是(M-1)×5；

S4.3：将局部纹理特征和局部运动特征进行组合，构成ST特征向量；

S5：将ST特征向量输入到预先训练过的分类器，判断驾驶员是否危险驾驶，如果危险驾驶则发出报警。

2.根据权利要求1所述的危险驾驶行为预警方法，其特征在于，所述方法还包括：采集车辆前方视频图像，对车道线进行检测，判断车辆是否压车道线，如果车辆压车道线则发出报警。

3.根据权利要求2所述的危险驾驶行为预警方法，其特征在于，所述方法还包括：如果车辆压车道线发出轻度报警，如果驾驶员危险驾驶发出中度报警，如果车辆压车道线且驾驶员危险驾驶则发出严重报警。

4.根据权利要求2所述的危险驾驶行为预警方法，其特征在于，对车道线进行检测的具体方法包括以下步骤：

对车辆前方视频图像做逆透视变换；

对车辆前方视频图像进行滤波及二值化；

对车辆前方视频图像进行直线的检测，从而识别出车道线。

5.根据权利要求1所述的危险驾驶行为预警方法，其特征在于，步骤S5中，预先选取驾驶员行为的样本数据，使用SVM高斯核函数对样本数据进行离线训练，将ST特征向量输入到预先训练过的SVM分类器，判断驾驶员是否危险驾驶，如果危险驾驶则发出报警。