[发明专利]一种危险驾驶行为预警方法及系统

摘要

本发明提供一种危险驾驶行为预警方法及系统，所述方法分别从两个方面进行预警，首先通过对车道线进行检测，判断车辆是否压车道线，如果车辆压车道线则发出报警；另外通过在SURF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，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，因此本发明能够准确检测当前是否处于危险驾驶状态，进而发出警报，从而尽可能避免交通意外的发生。本发明危险驾驶行为预警系统是上述方法实现的硬件基础，所述系统和方法结合实现了危险驾驶行为的预警。

主权项

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。