一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，通过从摄像头获取外部图像信息，实时进行人脸检测；当检测到人脸时，通过比较所有检测到的人脸区域大小，来选取最大人脸作为后续分析的人脸；对所得到的最大人脸区域进行区块划分，获取人脸嘴部区块；调用运行多个抽烟检测模块，对嘴部区块进行检测；若有任一抽烟检测模块检测到抽烟行为，则保存对应抽烟位置，并停止运行其他抽烟检测模块。本实用新型专利技术中抽烟检测算法速度更快，对硬件要求更低，算法可扩展性更强，误报率更低，同时准确率，鲁棒性等也不会下降，整个设备体积更小，硬件成本低廉可控，易于作为消费电子产品进行广泛推广。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统
本技术涉及车辆安全系统的危险驾驶检测
，具体涉及一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统。
技术介绍
目前，私家轿车越来越多，而且交通越来越发达，人们驾车出行的频率相比以前大大增加。虽然驾车次数增加，但是人们的安全防范意识却没有相应的增强。在这种情况下如何保障驾车安全是一个很重要的问题。在所有驾驶事故中，开车抽烟是其中最大的一个事故诱发原因，但是目前针对开车抽烟却没有很好的预防措施。随着国内政府出台主动安全驾驶规范，以及主动安全市场的爆发，市场上出现了一些防止疲劳驾驶的设备，能检测驾驶员是否在驾驶过程中抽烟，但是这些设备都是基于神经处理器(NPU)或者图像处理器(GPU)硬件，然后在此硬件上面运行基于深度学习的抽烟检测算法来实现的。尽管基于深度学习的算法性能普遍较高，但由于深度学习算法对硬件性能要求很高，因此这种设备普遍价格较高，主要用于专业的车队管理，对于民用市场的普通汽车驾驶员，由于硬件笨重复杂，价格昂贵，因此设备可适用性不强。
技术实现思路
本技术克服了现有技术的不足，提供一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，以快速检测驾驶员是否在开车过程中抽烟而加以防范，具体方案如下：本技术的目的在于提供一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，以至少解决现有技术中检测算法较慢、对硬件要求较高、设备适用性不强等问题。为了实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，包括：处理器，所述处理器包括主控单元、运算单元、内存单元和系统总线，所述主控单元对系统运行过程中的逻辑判断进行处理，同时还用于控制硬件模块的连接和开启；所述运算单元用于按照所述主控单元的命令读取所述内存单元中的数据加以处理，并将处理结果输出至所述主控单元；所述内存单元为所述运算单元和所述主控单元提供内存支持；摄像模块，所述摄像模块与所述处理器连接，用于获取汽车驾驶座席的图像信息并经由所述系统总线发送至所述内存单元；存储模块，所述存储模块用于存储算法模型文件、参数以及用户配置文件，所述存储模块与所述处理器连接，所述处理器能够调用并且修改所述存储模块中存储的数据；烟雾检测模块，所述烟雾检测模块与所述处理器连接，所述烟雾检测模块用于检测环境中是否出现烟雾并将检测结果发送给所述处理器；其中，所述存储模块中还包括：人脸检测模块，以实时检测驾驶员的人脸区域，通过比较所有检测到的人脸区域大小，选取最大人脸作为后续分析的人脸，并对所得到的最大人脸区域进行区块划分，获取人脸嘴部区块；抽烟检测模块，所述抽烟检测模块包括多个抽烟检测子模块，分别对所述嘴部区块进行检测以发现抽烟行为，若有任一所述抽烟检测子模块检测到抽烟行为，则保存对应抽烟位置，并停止运行其他抽烟检测子模块；结果分析判定模块，若在一定时间段内检测到抽烟的帧数占总分析帧数的比例值为预设阈值以上，则判定驾驶员在抽烟。基于上述，所述摄像模块采用红外摄像头，并且添加了红外补光灯和红外滤光片，所述红外补光灯为肉眼不可见的窄谱红外补光灯；所述红外滤光片位于所述红外补光灯和所述红外摄像头前方。基于上述，红外补光灯所在印刷电路板采用大面积对油墨层开窗以裸露铜层以快速散热。与最接近的现有技术相比，本技术提供的技术方案具有如下优异效果：本技术能够提供一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，其核心在于硬件设备包含DSP芯片和运行在硬件系统上面的快速抽烟检测算法。硬件设备首先通过红外摄像头来获取红外图像，后通过数字信号处理器运行实时的抽烟检测算法，包括利用人脸检测技术检测出驾驶员脸部的活动范围，然后在脸框范围附近运行抽烟检测算法，来识别出驾驶员的抽烟行为。相比于其它类似产品，本技术的抽烟检测算法速度更快，对硬件要求更低，算法可扩展性更强，误报率更低，同时准确率、鲁棒性等也不会下降。整个设备体积更小，外观更加美观和具有科技感，而且硬件成本低廉可控，易于作为消费电子产品进行广泛推广。当驾驶员开车过程中抽烟，本技术的系统会采取适当的措施，如以声音报警，震动方式来提示驾驶员手不要脱离方向盘，以达到规范驾驶员的行为。附图说明图1是本技术实施例中硬件连接示意图；图2是本技术实施例中抽烟检测算法模块工作流程图；图3是本技术实施例中抽烟检测综合分析模块工作流程图；图4是本技术实施例中整个系统工作流程图；图5是本技术实施例中LGP特征提取图；图6是本技术实施例中LBP特征提取图；图7是本技术实施例中抽烟区块划分图；图8是本技术实施例中不同抽烟姿势示意图；图9是本技术实施例中VectorBoost训练过程示意图；图10是本技术实施例中级联分类器示意图；图11是本技术实施例中PCB条形孔隔热设计示意图。具体实施方式下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在本技术的描述中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术而不是要求本技术必须以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。本技术中使用的术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间部件间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。本技术中的大部分计算机视觉算法都需要训练，不同的训练数据和实现细节都可能会影响最后的效果，为了达到比较好的效果，本技术中部分需要训练的模块使用的训练数据和实现细节具体如下：人脸检测：训练的时候，为了降低错误报警率，本技术利用互联网上大量的人脸图像来训练本技术的模型，训练数据非常庞大，并且里面包含了大量的负样本(非人脸图像)，整个训练样本包含不同种族，肤色，年龄，性别和不同姿态的人脸图像。抽烟检测：训练的时候，我们收集了大约30000张包含抽烟的图片，其中大约10000张是针对手指跟地面水平的情况，大约10000张是针对手指跟地面成45度的情况，大约10000张是针对手指跟地面垂直的情况。除了手指地面的角度之外，还有烟的摆放姿势也是影响算法准确率的一个重要因素，为了避免训练过多的分类器，需要尽量降低烟的摆放姿势对算法的影响，因此在标注的时候，只标注手、嘴巴和烟头重叠的部分，这样即使烟的整个摆放姿势差异较大，但是由于烟头较短，其对算法的影响有限。在得到了正确的标注后，首先在不同图片上面进行训练得到不同的抽烟姿势检测模型，之后再收集部分包含抽烟姿势的红本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，其特征在于，包括：/n处理器，所述处理器包括主控单元、运算单元、内存单元和系统总线，所述主控单元对系统运行过程中的逻辑判断进行处理，同时还用于控制硬件模块的连接和开启；/n所述运算单元用于按照所述主控单元的命令读取所述内存单元中的数据加以处理，并将处理结果输出至所述主控单元；/n所述内存单元为所述运算单元和所述主控单元提供内存支持；/n摄像模块，所述摄像模块与所述处理器连接，用于获取汽车驾驶座席的图像信息并经由所述系统总线发送至所述内存单元；/n存储模块，所述存储模块用于存储算法模型文件、参数以及用户配置文件，所述存储模块与所述处理器连接，所述处理器能够调用并且修改所述存储模块中存储的数据；/n烟雾检测模块，所述烟雾检测模块与所述处理器连接，所述烟雾检测模块用于检测环境中是否出现烟雾并将检测结果发送给所述处理器；/n其中，所述存储模块中还包括：/n人脸检测模块，以实时检测驾驶员的人脸区域，通过比较所有检测到的人脸区域大小，选取最大人脸作为后续分析的人脸，并对所得到的最大人脸区域进行区块划分，获取人脸嘴部区块；/n抽烟检测模块，所述抽烟检测模块包括多个抽烟检测子模块，分别对所述嘴部区块进行检测以发现抽烟行为，若有任一所述抽烟检测子模块检测到抽烟行为，则保存对应抽烟位置，并停止运行其他抽烟检测子模块；/n结果分析判定模块，若在一定时间段内检测到抽烟的帧数占总分析帧数的比例值为预设阈值以上，则判定驾驶员在抽烟；/n所述摄像模块采用红外摄像头，并且添加了红外补光灯和红外滤光片，所述红外补光灯为肉眼不可见的窄谱红外补光灯；所述红外滤光片位于所述红外补光灯和所述红外摄像头前方；/n所述红外摄像头对应的传感器芯片所在的电路板上设置有四个长条形的孔，所述四个长条形的孔在所述电路板上的位置设置为将所述传感器芯片所在的区域与所述电路板上的其他区域隔离开。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉技术的驾驶员抽烟检测系统，其特征在于，包括：
处理器，所述处理器包括主控单元、运算单元、内存单元和系统总线，所述主控单元对系统运行过程中的逻辑判断进行处理，同时还用于控制硬件模块的连接和开启；
所述运算单元用于按照所述主控单元的命令读取所述内存单元中的数据加以处理，并将处理结果输出至所述主控单元；
所述内存单元为所述运算单元和所述主控单元提供内存支持；
摄像模块，所述摄像模块与所述处理器连接，用于获取汽车驾驶座席的图像信息并经由所述系统总线发送至所述内存单元；
存储模块，所述存储模块用于存储算法模型文件、参数以及用户配置文件，所述存储模块与所述处理器连接，所述处理器能够调用并且修改所述存储模块中存储的数据；
烟雾检测模块，所述烟雾检测模块与所述处理器连接，所述烟雾检测模块用于检测环境中是否出现烟雾并将检测结果发送给所述处理器；
其中，所述存储模块中还包括：
人脸检测模块，以实时检测驾驶员的人脸区域，通过比较所有检测到的人脸区域大小...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海，邹尧，王天峥，
申请(专利权)人：德瑞姆创新科技深圳有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44