【技术实现步骤摘要】
一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法
本专利技术涉及一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，属于智慧交通领域。
技术介绍
研究表明，佩戴头盔有助于减小伤亡率，是减少交通事故致人伤亡的有效手段，可使受伤者的比例下降70％，死亡率下降40％。公安部交通管理局发文指出为有效保护摩托车、电动自行车骑乘人员和汽车驾乘人员生命安全，减少交通事故死亡，公安部交通管理局部署全国开展“一盔一带”安全守护行动。行动以来，各地公安交管部门坚持宣传引导先行、行业示范引领，广泛发动群众参与，群众佩戴安全头盔、使用安全带的意识明显增强。但是很多非机动车驾驶人员安全意识不强，不会自觉佩戴安全头盔。传统的交通违章管控与检测方法因车流量大，头盔尺寸小难检测等问题，存在检测效率低，人力成本高，覆盖不完善等情况。基于视频流的非机动车驾驶员头盔佩戴检测方法可有效解决以上不足。传统的运动目标检测采用背景建模法和帧差法，检测精度较低。现代的目标检测算法多数是基于深度学习的检测算法，但这些算法存在检测速度慢，实时性较差的问题。SSD算法运行...
【技术保护点】
1.一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，其特征在于：/n步骤1、针对非机动车及头盔训练SSD网络模型；/n步骤2、通过RTSP读取当前帧的交通信息，当目标区域检测到非机动车时，标记为兴趣帧，检测结果用矩形框标记显示，并将检测框中的信息保存为头盔检测原始图像；/n步骤3、对头盔检测原图像进行前处理，达到去反光、降噪及图像增强的目的；/n步骤4、将要识别的头盔看成原始图像中所要检测的目标，对原图像进行头盔检测，经过位置判定，面积判定和几何特征判定得到头盔检测结果，检测结果用带注释的矩形框标记显示；/n步骤5、将得到的检测结果进行边框回归操作，使得标记的目标矩形框中...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，其特征在于：
步骤1、针对非机动车及头盔训练SSD网络模型；
步骤2、通过RTSP读取当前帧的交通信息，当目标区域检测到非机动车时，标记为兴趣帧，检测结果用矩形框标记显示，并将检测框中的信息保存为头盔检测原始图像；
步骤3、对头盔检测原图像进行前处理，达到去反光、降噪及图像增强的目的；
步骤4、将要识别的头盔看成原始图像中所要检测的目标，对原图像进行头盔检测，经过位置判定，面积判定和几何特征判定得到头盔检测结果，检测结果用带注释的矩形框标记显示；
步骤5、将得到的检测结果进行边框回归操作，使得标记的目标矩形框中包含人脸和头盔信息；根据判定结果进行未佩戴头盔证据图像合成。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，其特征在于：非机动车检测采用SSD网络模型，该模型在训练过程中，通过删除不需要的预测层提升训练速度，进行图像数据增广处理增加图片数据量，通过添加随机高斯白噪声防止过拟合现象，训练数据集包含3000张包含非机动车级头盔信息的图像，4000张图像作为测试集，待学习类别为非机动车和头盔两项。
3.根据权利要求2所述的一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，其特征在于：非机动车检测，具体步骤为：
步骤1：通过RTSP读取当前帧，使用已经训练好的SSD网络模型检测非机动车，使并用矩形检测框标记；
步骤2：在限定区域内进行人脸识别与肤色检测，对人脸区域与肤色区域进行重合度判别，以0.5为重合度阈值，保留大于该阈值的人脸区域并计算其中心坐标；
步骤3：对检测框做偏移放大处理，保留含有人脸信息的非机动车检测框，并对人脸位置及非机动车位置进行距离判定，将满足设定距离阈值的检测框信息标记为含骑行人员的非机动车；
步骤4：在步骤3的基础上，对检测框进行回归操作得到预测框，使得新的预测框包含非机动车及骑行人员信息，保存预测框信息为新的图像，作为头盔检测的原始图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频流的非机动车骑行人员头盔佩戴检测方法，其特征在于：步骤3中的前处理，具体步骤为：
(1)进行头盔去反光处理，采用阈值法计算当前高光面积，判断是否需要进行去除高光处理，结合暗色原理和阈值法保留弱镜面反射分量，保留原图像的颜色和纹理信...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯吉红，沈伟斌，张宸逍，潘庆，黄浩如，胡志杰，马震威，王效灵，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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