[发明专利]驾驶行为识别方法、设备和存储介质在审
申请号: | 202011631342.5 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN114764912A | 公开(公告)日: | 2022-07-19 |
发明(设计)人: | 慕晨;王春利;郭红星;周金星;孙靖;陈茹梦;周萍萍;赵璐;张勇;朱明明 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司;长安大学 |
主分类号: | G06V20/59 | 分类号: | G06V20/59;G06V40/20;G06V10/26;G06V10/764;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/579 |
代理公司: | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人: | 何姣 |
地址: | 518057 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 驾驶 行为 识别 方法 设备 存储 介质 | ||
1.一种驾驶行为识别方法,所述方法包括:
获取驾驶人员当前姿态对应的多帧骨骼图像;
根据多帧所述骨骼图像确定所述驾驶人员对应的动作特征参数;
根据所述动作特征参数,确定所述驾驶人员的当前驾驶行为状态。
2.根据权利要求1所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述获取驾驶人员当前姿态对应的多帧骨骼图像,包括:
获取图像采集装置发送的多帧所述骨骼图像,其中,多帧所述骨骼图像为所述图像采集装置对包含所述驾驶人员的多帧深度图像进行人体识别、人体部位识别以及骨骼关节点定位生成。
3.根据权利要求1所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述动作特征参数包括所述驾驶人员的头部与手腕之间的目标距离、前臂和后臂之间的目标夹角以及所述驾驶人员当前姿态的动作持续时间;所述根据多帧所述骨骼图像确定所述驾驶人员对应的动作特征参数,包括:
根据多帧所述骨骼图像确定所述驾驶人员对应的所述目标距离、所述目标夹角以及所述动作持续时间;
所述根据所述驾驶人员对应的动作特征参数,确定所述驾驶人员的当前驾驶行为状态,包括:
根据所述目标距离、所述目标夹角以及所述动作持续时间,确定所述驾驶人员的所述当前驾驶行为状态。
4.根据权利要求3所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述根据多帧所述骨骼图像确定所述驾驶人员对应的所述目标距离、所述目标夹角以及所述动作持续时间之前,还包括:
根据预设的平滑处理策略,对初始的多帧所述骨骼图像进行平滑处理,得到平滑处理后的多帧所述骨骼图像;
所述根据多帧所述骨骼图像确定所述驾驶人员对应的所述目标距离、所述目标夹角以及所述动作持续时间,包括:
提取平滑处理后的每帧所述骨骼图像中的关节点信息,根据所述关节点信息确定所述驾驶人员对应的所述目标距离和所述目标夹角;
确定对应的所述目标距离与所述目标夹角满足预设条件的连续多帧所述骨骼图像,根据连续多帧所述骨骼图像对应的帧数和帧率,确定所述动作持续时间。
5.根据权利要求4所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述骨骼图像包括头部关节点、颈部关节点、胳膊肘关节点、手腕关节点、肩部关节点以及脊柱关节点;所述根据所述关节点信息确定所述驾驶人员对应的所述目标距离和所述目标夹角,包括:
根据所述脊柱关节点与所述颈部关节点建立三维空间坐标系,分别确定头部关节点、胳膊肘关节点、手腕关节点、肩部关节点在所述三维空间坐标系中的头部关节点坐标、胳膊肘关节点坐标、手腕关节点坐标以及肩部关节点坐标;
根据所述头部关节点坐标和所述手腕关节点坐标,确定所述目标距离;
根据所述胳膊肘关节点坐标、所述手腕关节点坐标以及所述肩部关节点坐标,确定所述目标夹角。
6.根据权利要求5所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述根据所述胳膊肘关节点坐标、所述手腕关节点坐标以及所述肩部关节点坐标,确定所述目标夹角,包括:
根据所述胳膊肘关节点坐标与所述肩部关节点坐标,确定所述胳膊肘关节点与所述肩部关节点之间的第一向量;
根据所述胳膊肘关节点坐标与所述手腕关节点坐标,确定所述胳膊肘关节点与所述手腕关节点之间的第二向量;
基于预设的向量点积公式,根据所述第一向量与所述第二向量,确定所述目标夹角。
7.根据权利要求3所述的驾驶行为识别方法,其特征在于,所述根据所述目标距离、所述目标夹角以及所述动作持续时间,确定所述驾驶人员的所述当前驾驶行为状态之前,还包括:
获取所述驾驶人员处于标准驾驶姿势状态时的头部与手腕之间的参照距离以及前臂与后臂之间的参照夹角;
当所述参照距离处于预设的距离范围值中,确定所述参照距离为标准距离;
当所述参照夹角处于预设的第一夹角范围值中,确定所述参照夹角为标准夹角。
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