本發(fā)明涉及機動車駕駛?cè)丝荚囋u判技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

駕駛?cè)丝荚囘^程中，考生將頭部伸出車窗或伸出車窗外觀察后方交通情況是駕駛?cè)丝荚囘^程中一種常見的錯誤駕駛行為，解決駕駛?cè)祟^部伸出車窗的智能化實時檢測是駕駛?cè)酥悄芸荚囋u判系統(tǒng)需要解決的重要技術(shù)難點。

目前，針對駕乘人員身體伸出車窗的監(jiān)測方法主要依靠安裝在車窗上的多組紅外線傳感器進(jìn)行檢測。缺乏專門針對駕駛?cè)丝荚囘^程中頭部伸出窗外檢測方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于現(xiàn)有技術(shù)缺乏專門針對駕駛?cè)丝荚囘^程中頭部伸出窗外檢測方法的問題，提出了本發(fā)明的一種檢測車輛駕駛?cè)说念^部伸出車窗的方法和系統(tǒng)，以便解決或至少部分地解決上述問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測方法，所述方法包括：

利用固定于車輛指定位置上的攝像頭采集多名駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集多名駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像，離線構(gòu)建頭部位置識別分類器；

駕駛考試開始后，融合考試車輛位置和車速確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻，利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器同步采集相應(yīng)參數(shù)，篩選駕駛?cè)俗俗兓卣鲄?shù)，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器；

同步采集該駕駛?cè)说乃鲱^部圖像以及所述各參數(shù)，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓_定所述頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫；

利用所述頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷所述待檢測圖像庫中的所述頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。

可選地，所述離線構(gòu)建頭部位置識別分類器包括：

利用固定于車輛指定位置上的攝像頭采集多名駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集多名駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像，構(gòu)建頭部位置樣本數(shù)據(jù)庫；

篩選頭部位置識別分類器的特征參數(shù)，包括：頭部輪廓內(nèi)平均灰度值I，單位：無量綱；頭部輪廓幾何中心距離頭枕中心位置距離ΔL，單位：m；頭部輪廓對稱軸與水平線夾角α，單位：度；

利用機器學(xué)習(xí)的方法離線構(gòu)建頭部位置識別分類器。

可選地，所述駕駛考試開始后，融合考試車輛位置和車速確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻包括：

考試開始后，利用車速傳感器采集當(dāng)前車速V，單位：m/s，利用車載GPS定位終端確定當(dāng)前車輛位置和考試科目；

當(dāng)車輛位于考試起始位置，且V＞0時，開始采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)，包括：利用座椅壓力傳感器采集座椅坐墊壓力參數(shù)和靠背壓力參數(shù)，利用安全帶長度傳感器采集安全帶伸出長度參數(shù)，建立該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置時坐姿樣本數(shù)據(jù)庫；

當(dāng)車輛進(jìn)入具體考試科目場地位置，且V＝0時，停止采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)。

可選地，所述在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器，包括：

篩選坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)，

(1)基于座椅坐墊壓力參數(shù)，篩選座椅坐墊壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_c，單位：N；接觸面積S_c，單位：m²；平均壓強P_c，單位：Pa；壓力中心位置(X_cf,Y_cf)，單位：cm；幾何中心位置(X_cs,Y_cs)，單位：cm；

(2)基于座椅靠背壓力參數(shù)，篩選座椅靠背壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_b，單位：N；接觸面積S_b，單位：m²；平均壓強P_b，單位：Pa；壓力中心位置(X_bf,Y_bf)，單位：cm；幾何中心位置(X_bs,Y_bs)，單位：cm；

(3)基于安全帶伸出長度參數(shù)，篩選安全帶長度特征參數(shù)，包括：總長度l_sb，單位：cm；變化速度V_sb，單位：m/s；

基于統(tǒng)計分析法，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的所述各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器。

可選地，所述確定頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級包括：

同步采集駕駛?cè)说念^部圖像、座椅坐墊壓力參數(shù)、座椅靠背壓力參數(shù)、安全帶伸出長度參數(shù)，實時計算坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)的參數(shù)值，并輸入坐姿變化預(yù)警分類器，坐姿變化預(yù)警分類器輸出當(dāng)前坐姿狀態(tài)Sps，單位：無量綱，優(yōu)先級Pr，單位：無量綱，其中，Sps取值為0或1，當(dāng)Sps＝0時，表示當(dāng)前坐姿無明顯變化，當(dāng)Sps＝1時，表示當(dāng)前坐姿出現(xiàn)明顯變化，即Pr值為0至16之間的正整數(shù)，當(dāng)Sps＝0時，Pr＝0，表示當(dāng)前預(yù)警的優(yōu)先級為0，不預(yù)警，當(dāng)Sps＝1時，Pr＝1,2，…，16，表示當(dāng)前預(yù)警的優(yōu)先級，取值越大優(yōu)先級越高，即

根據(jù)坐姿變化預(yù)警分類器輸出結(jié)果，判斷對應(yīng)頭部圖像檢測優(yōu)先級，將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫。

可選地，所述駕駛?cè)祟^部位置檢測，包括：依次將待檢測圖像庫內(nèi)的圖像輸入頭部位置識別分類器，若檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則報警，若未檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則讀取待檢測圖像庫內(nèi)優(yōu)先級最高圖像，進(jìn)行下一周期檢測。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

攝像頭，固定于車輛指定位置上的攝像頭，用于采集駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像；以及當(dāng)駕駛?cè)笋{駛考試開始后，采集駕駛?cè)说念^部圖像；

車速傳感器，用于采集考試車輛的速度；

車載GPS定位終端，用于采集考試車輛的位置；

安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器，用于在駕駛考試過程中采集座椅坐墊壓力參數(shù)；

安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅?，用于在駕駛考試過程中采集座椅靠背壓力參數(shù)；

安裝于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器，用于在駕駛考試開始前和駕駛考試開始后采集安全帶長度參數(shù)；

處理器模塊，用于根據(jù)所述攝像頭采集的圖像離線構(gòu)建頭部位置識別分類器；確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻，以及利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器同步采集相應(yīng)參數(shù)，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器；根據(jù)采集該駕駛?cè)说乃鲱^部圖像以及所述各特征參數(shù)，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓?，確定所述頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫；利用所述頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷所述待檢測圖像庫中的所述頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。

可選地，所述處理器模塊具體用于：

從所采集的每個圖像中提取頭部位置識別分類器的特征參數(shù)；

利用機器學(xué)習(xí)方法離線構(gòu)建頭部位置識別分類器。

可選地，所述頭部位置檢測特征參數(shù)包括：頭部輪廓內(nèi)平均灰度值I，單位：無量綱；頭部輪廓幾何中心距離頭枕中心位置距離ΔL，單位：m；頭部輪廓對稱軸與水平線夾角α，單位：度，構(gòu)成頭部位置識別樣本數(shù)據(jù)。

可選地，所述處理器模塊確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻具體包括：

考試開始后，利用車速傳感器采集當(dāng)前車速V，單位：m/s，利用車載GPS定位終端確定當(dāng)前車輛位置和考試科目；

當(dāng)車輛位于考試起始位置，且V＞0時，開始采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)，包括：利用座椅壓力傳感器采集座椅坐墊壓力參數(shù)和靠背壓力參數(shù)，利用安全帶長度傳感器采集安全帶伸出長度參數(shù)，建立該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置時坐姿樣本數(shù)據(jù)庫；

當(dāng)車輛進(jìn)入具體考試科目場地位置，且V＝0時，停止采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)。

可選地，所述在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器，其特征在于，

篩選坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)，

(1)基于座椅坐墊壓力參數(shù)，篩選座椅坐墊壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_c，單位：N；接觸面積S_c，單位：m²；平均壓強P_c，單位：Pa；壓力中心位置(X_cf,Y_cf)，單位：cm；幾何中心位置(X_cs,Y_cs)，單位：cm；

(2)基于座椅靠背壓力參數(shù)，篩選座椅靠背壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_b，單位：N；接觸面積S_b，單位：m²；平均壓強P_b，單位：Pa；壓力中心位置(X_bf,Y_bf)，單位：cm；幾何中心位置(X_bs,Y_bs)，單位：cm；

(3)基于安全帶伸出長度參數(shù)，篩選安全帶長度特征參數(shù)，包括：總長度l_sb，單位：cm；變化速度V_sb，單位：m/s；

基于統(tǒng)計分析法，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的所述各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器。

可選地，所述頭部位置識別分類器檢測駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗具體包括：

利用同步的采集駕駛?cè)说念^部圖像、座椅坐墊壓力參數(shù)、座椅靠背壓力參數(shù)、安全帶伸出長度參數(shù)，實時計算坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)的參數(shù)值，并輸入坐姿變化預(yù)警分類器；

根據(jù)坐姿變化預(yù)警分類器輸出結(jié)果，判斷對應(yīng)頭部圖像檢測優(yōu)先級，將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫；

依次將待檢測圖像庫內(nèi)的圖像輸入頭部位置識別分類器，若檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則報警，若未檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則讀取待檢測圖像庫內(nèi)優(yōu)先級最高圖像，進(jìn)行下一周期檢測。

綜上所述，本發(fā)明首先離線構(gòu)建頭部位置識別分類器，當(dāng)該駕駛?cè)笋{駛考試開始后，根據(jù)參加考試的駕駛?cè)俗陨淼臓顟B(tài)在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器；利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓_定該駕駛?cè)祟^部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫內(nèi)；最后利用頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷待檢測圖像庫中的頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。可見，本發(fā)明融合攝像頭、座椅上的壓力傳感器和安全帶長度傳感器的參數(shù)實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的有效準(zhǔn)確的檢測；同時根據(jù)駕駛?cè)吮旧淼纳眢w姿態(tài)信息進(jìn)行駕駛?cè)俗藨B(tài)變化的判斷，可以提高檢測效率，實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的準(zhǔn)確實時檢測。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一個實施例提供的一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測方法流程圖；

圖2為本發(fā)明一個實施例提供的一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測系統(tǒng)示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。

圖1為本發(fā)明一個實施例提供的一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測方法流程圖。如圖1所示，該方法包括：

步驟S110，利用固定于車輛指定位置上的攝像頭采集多名駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集多名駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像，離線構(gòu)建頭部位置識別分類器。

這里采集的頭部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及頭部伸出車窗時的多個頭部探向圖像可以利用多個(大于或者等于100)駕駛?cè)嗽隈{駛考試前進(jìn)行預(yù)先采集，且因為駕駛?cè)说念^部伸出車窗的動作不一致，例如頭部伸出車窗、頭部貼近車窗或者頭部半伸出車窗等許多不同的動作，為了達(dá)到檢測的目的，在這里采集頭部探向圖像的時候需要采集多個。然后再根據(jù)所采集的圖像建立頭部位置識別分類器。

步驟S120，駕駛考試開始后，融合考試車輛位置和車速確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻，利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器同步采集相應(yīng)參數(shù)，篩選駕駛?cè)俗俗兓卣鲄?shù)，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器。

本步驟中，考試開始后采集數(shù)據(jù)的開始時刻和結(jié)束時刻可以通過車速傳感器和車載GPS定位終端進(jìn)行判斷。當(dāng)駕駛?cè)松宪嚭?，車速大于零的時候，視為駕駛?cè)碎_始駕駛車輛的時候，這時開始采集數(shù)據(jù)；當(dāng)車輛到達(dá)考試科目起始位置，且車速為零的時候，為該過程的結(jié)束時刻，此時停止采集數(shù)據(jù)，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器。安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器同步采集相應(yīng)參數(shù)可以反映駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)信息，確定駕駛?cè)嘶鶞?zhǔn)位置(正常駕駛)時的各特征參數(shù)的范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器

步驟S130，完成坐姿變化預(yù)警分類器搭建后，同步采集該駕駛?cè)说念^部圖像以及各特征參數(shù)，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓?，確定頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫。

完成坐姿變化預(yù)警分類器搭建后，通過攝像頭、安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器采集的特征參數(shù)對該駕駛?cè)说念^部圖像和身體姿態(tài)進(jìn)行實時檢測。利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓?，檢測結(jié)果可用EXPS表示，包括坐姿狀態(tài)Sps和優(yōu)先級Pr，當(dāng)駕駛?cè)说淖藷o明顯變化時，Sps＝0，表示當(dāng)前的檢測優(yōu)先級為0，可以直接認(rèn)為駕駛?cè)说念^部沒有伸出車窗；當(dāng)駕駛?cè)说淖顺霈F(xiàn)明顯變化時，也就是說采集的特征參數(shù)超過了駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置時的各特征參數(shù)的范圍，Sps＝1，表示當(dāng)前的駕駛?cè)祟^部有可能伸出車窗需要對頭部圖像進(jìn)行檢測。為了提高檢測效率，根據(jù)各特征參數(shù)的具體大小判斷需要檢測的頭像的優(yōu)先級Pr，這里可以預(yù)設(shè)多個優(yōu)先級Pr的大小，每個優(yōu)先級Pr內(nèi)都包含對應(yīng)的各特征參數(shù)的范圍，優(yōu)先級Pr越大說明駕駛?cè)说淖俗兓矫黠@，例如16個優(yōu)先級Pr，Pr＝16的坐姿變化要比Pr＝1的坐姿變化明顯；比如當(dāng)身體姿態(tài)信息的各特征參數(shù)的數(shù)值在第2優(yōu)先級對應(yīng)的范圍內(nèi)時，就確定該頭部圖像的優(yōu)先級是2。當(dāng)Sps＝1時，將需要檢測的頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫，一邊頭部位置識別分類器可以對其進(jìn)行檢測。這里駕駛?cè)耸欠耖_始進(jìn)行考試可以通過車速傳感器和GPS定位系統(tǒng)進(jìn)行判斷，當(dāng)利用車載定位系統(tǒng)確定當(dāng)前車輛位于考試科目的起始位置，以及車速傳感器采集當(dāng)前車速大于零時，認(rèn)為考試開始。

步驟S140，利用頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷待檢測圖像庫中的頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。

頭部位置識別分類器根據(jù)坐姿變化預(yù)警分類器的結(jié)果EXPS進(jìn)行檢測，當(dāng)檢測到駕駛?cè)说念^部伸出車窗的時候，進(jìn)行預(yù)警，作為考試成績的評判依據(jù)之一，如果駕駛?cè)酥皇巧眢w姿態(tài)變化較大，但是頭部沒有伸出車窗，則不預(yù)警。為了提高檢測效率，不需要對待檢測的圖像都進(jìn)行檢測，首先對優(yōu)先級Pr高的圖像進(jìn)行檢測，一旦檢測到駕駛?cè)祟^部伸出車窗，就可以進(jìn)行預(yù)警，優(yōu)先級低的圖像就可以不進(jìn)行檢測。優(yōu)先級高的圖像中駕駛?cè)说念^部沒有伸出車窗，則再次進(jìn)行下一周期的檢測。

可見，本發(fā)明融合攝像頭、座椅上的壓力傳感器和安全帶長度傳感器的參數(shù)實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的有效準(zhǔn)確的檢測；同時根據(jù)駕駛?cè)吮旧淼纳眢w姿態(tài)信息進(jìn)行駕駛?cè)俗藨B(tài)變化的判斷，可以提高檢測效率，實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的準(zhǔn)確實時檢測。

在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S110中的離線構(gòu)建頭部位置識別分類器包括：利用所述固定于車輛指定位置上的攝像頭采集多名駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集多名駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像，構(gòu)建頭部位置樣本數(shù)據(jù)庫；篩選頭部位置識別分類器的特征參數(shù)，包括：頭部輪廓內(nèi)平均灰度值I，單位：無量綱；頭部輪廓幾何中心距離頭枕中心位置距離ΔL，單位：m；頭部輪廓對稱軸與水平線夾角α，單位：度；利用機器學(xué)習(xí)的方法離線構(gòu)建頭部位置識別分類器。

在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S120中的駕駛考試開始后，融合考試車輛位置和車速確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻包括：

考試開始后，利用車速傳感器采集當(dāng)前車速V，單位：m/s，利用車載GPS定位終端確定當(dāng)前車輛位置和考試科目；當(dāng)車輛位于考試起始位置，且V＞0時，開始采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)，包括：利用座椅壓力傳感器采集座椅坐墊壓力參數(shù)和靠背壓力參數(shù)，利用安全帶長度傳感器采集安全帶伸出長度參數(shù)，建立該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置時坐姿樣本數(shù)據(jù)庫；當(dāng)車輛進(jìn)入具體考試科目場地位置，且V＝0時，停止采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)。

在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S120中在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器，包括：

篩選坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)：

(1)基于座椅坐墊壓力參數(shù)，篩選座椅坐墊壓力特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器采集坐墊壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_c，單位：N；接觸面積S_c，單位：m²；平均壓強P_c，單位：Pa；壓力中心位置(X_cf,Y_cf)，單位：cm；幾何中心位置(X_cs,Y_cs)，單位：cm；等。

(2)基于座椅靠背壓力參數(shù)，篩選座椅靠背壓力特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅鞑杉勘硥毫μ卣鲄?shù)，包括：總壓力F_b，單位：N；接觸面積S_b，單位：m²；平均壓強P_b，單位：Pa；壓力中心位置(X_bf,Y_bf)，單位：cm；幾何中心位置(X_bs,Y_bs)，單位：cm；等。

(3)基于安全帶伸出長度參數(shù)，篩選安全帶長度特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器采集安全帶長度特征參數(shù)和安全帶伸縮速度參數(shù)，包括：總長度l_sb，單位：cm；變化速度V_sb，單位：m/s；等。

這些特征參數(shù)可組成一個身體姿態(tài)特征參數(shù)集合PSP，PSP＝[F_c,S_c,P_c,X_cf,Y_cf,X_cs,Y_cs,F_b,S_b,P_b,X_bf,Y_bf,X_bs,Y_bs,l_sb,v_sb]，在駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)信息的各特征參數(shù)采集后保存到這個集合中?？梢姳景l(fā)明是結(jié)合了座椅的壓力分布和安全帶的長度信息進(jìn)行駕駛?cè)松眢w姿態(tài)的判斷，判斷更加準(zhǔn)確。

需要說明的是，為獲得上述參數(shù)，坐墊中的壓力傳感器、靠背中的壓力傳感器、安全帶長度均是可以實現(xiàn)上述參數(shù)采集的相應(yīng)裝置。當(dāng)坐姿變化預(yù)警分類器判斷駕駛?cè)说淖藨B(tài)變化時，可以根據(jù)身體姿態(tài)特征參數(shù)集合PSP進(jìn)行判斷。

在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S130中的同步采集該駕駛?cè)说乃鲱^部圖像以及所述各參數(shù)，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓?，確定所述頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫，包括：

同步采集駕駛?cè)说念^部圖像、座椅坐墊壓力參數(shù)、座椅靠背壓力參數(shù)、安全帶伸出長度參數(shù)，實時計算坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)的參數(shù)值，并輸入坐姿變化預(yù)警分類器，坐姿變化預(yù)警分類器輸出當(dāng)前坐姿狀態(tài)Sps，單位：無量綱，優(yōu)先級Pr，單位：無量綱，其中，Sps取值為0或1，當(dāng)Sps＝0時，表示當(dāng)前坐姿無明顯變化，當(dāng)Sps＝1時，表示當(dāng)前坐姿出現(xiàn)明顯變化，即Pr值為0至16之間的正整數(shù)，當(dāng)Sps＝0時，Pr＝0，表示當(dāng)前預(yù)警的優(yōu)先級為0，不預(yù)警，當(dāng)Sps＝1時，Pr＝1,2，…，16，表示當(dāng)前預(yù)警的優(yōu)先級，取值越大優(yōu)先級越高，即

根據(jù)坐姿變化預(yù)警分類器輸出結(jié)果，判斷對應(yīng)頭部圖像檢測優(yōu)先級，將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫。

在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S140中利用所述頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷所述待檢測圖像庫中的所述頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗，包括：依次將待檢測圖像庫內(nèi)的圖像輸入頭部位置識別分類器，若檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則報警，若未檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則讀取待檢測圖像庫內(nèi)優(yōu)先級最高圖像，進(jìn)行下一周期檢測。

在本發(fā)明中，為了判斷當(dāng)前時間點的駕駛?cè)祟^部圖像是否需要進(jìn)行檢測，首先判斷駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)的變化是否明顯。那么為了判斷駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化是否明顯，首先在駕駛?cè)碎_始考試前，駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)還處于基準(zhǔn)狀態(tài)(正常駕駛狀態(tài))時，檢測駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)信息，根據(jù)駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)狀態(tài)的身體姿態(tài)信息確定駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化的預(yù)設(shè)范圍。這里的身體姿態(tài)信息是上述身體姿態(tài)特征參數(shù)集合PSP中的特征參數(shù)信息。當(dāng)駕駛?cè)碎_始考試后，同樣采集相同的特征參數(shù)信息，坐姿變化預(yù)警分類器通過判斷考試開始后的特征參數(shù)信息的數(shù)值是否在對應(yīng)的特征參數(shù)的預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，就可以判斷駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化是否明顯。在這里，判斷駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化是否明顯時可以設(shè)定預(yù)設(shè)數(shù)量，如果考試過程中的特征參數(shù)信息中大于或等于預(yù)設(shè)數(shù)量的特征參數(shù)信息都不在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則認(rèn)為駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化明顯。

當(dāng)檢測到駕駛?cè)说纳眢w姿態(tài)變化明顯后，當(dāng)前時間點對應(yīng)的頭部圖像為待檢測圖像，進(jìn)一步判斷待檢測圖像的優(yōu)先級Pr，并將待檢測圖像和優(yōu)先級信息保存在預(yù)設(shè)的待檢測圖像庫中，頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷待檢測圖像庫中的頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。按著優(yōu)先級的順序一旦檢測到某一圖像中駕駛?cè)说念^部伸出車窗了，就停止檢測，并且進(jìn)行預(yù)警，提高檢測效率，增加實時性。

圖2為本發(fā)明一個實施例提供的一種用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測系統(tǒng)示意圖。如圖2所示，該用于駕駛考試的駕駛?cè)祟^部伸出車窗的檢測系統(tǒng)200包括：

攝像頭210，固定于車輛指定位置上的攝像頭，用于采集駕駛?cè)说念^部處于基準(zhǔn)位置時頭部基準(zhǔn)圖像以及采集駕駛?cè)说念^部伸出車窗時頭部伸出圖像；以及當(dāng)駕駛?cè)笋{駛考試開始后，采集駕駛?cè)说念^部圖像。

車速傳感器220，用于采集考試車輛的速度；

車載GPS定位終端230，用于采集考試車輛的位置；

安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器240，用于在駕駛考試過程中采集座椅坐墊壓力參數(shù)；

安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅?50，用于在駕駛考試過程中采集座椅靠背壓力參數(shù)；

安裝于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器260，用于在駕駛考試開始前和駕駛考試開始后采集安全帶長度參數(shù)；

處理器模塊270，用于根據(jù)所述攝像頭采集的圖像離線構(gòu)建頭部位置識別分類器；確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻，以及利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器、安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饕约鞍惭b于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器同步采集相應(yīng)參數(shù)，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器；根據(jù)采集該駕駛?cè)说乃鲱^部圖像以及所述各特征參數(shù)，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓_定所述頭部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫；利用所述頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷所述待檢測圖像庫中的所述頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗。

在本發(fā)明的一個實施例中，處理器模塊270具體用于：從所采集的每個圖像中提取頭部位置識別分類器的特征參數(shù)；利用機器學(xué)習(xí)方法離線構(gòu)建頭部位置識別分類器。

具體地，頭部位置檢測分類器的特征參數(shù)包括：頭部輪廓內(nèi)平均灰度值I，單位：無量綱；頭部輪廓幾何中心距離頭枕中心位置距離ΔL，單位：m；頭部輪廓對稱軸與水平線夾角α，單位：度，構(gòu)成頭部位置識別樣本數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明的一個實施例中，處理器模塊270確定構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器參數(shù)采集時刻具體包括：

考試開始后，利用車速傳感器采集當(dāng)前車速V，單位：m/s，利用車載GPS定位終端確定當(dāng)前車輛位置和考試科目；當(dāng)車輛位于考試起始位置，且V＞0時，開始采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)，包括：利用座椅壓力傳感器采集座椅坐墊壓力參數(shù)和靠背壓力參數(shù)，利用安全帶長度傳感器采集安全帶伸出長度參數(shù)，建立該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置時坐姿樣本數(shù)據(jù)庫；當(dāng)車輛進(jìn)入具體考試科目場地位置，且V＝0時，停止采集構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器所需參數(shù)。

在本發(fā)明的一個實施例中，處理器模塊270具體用于在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器具體包括：

篩選坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)，

(1)基于座椅坐墊壓力參數(shù)，篩選座椅坐墊壓力特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)俗巫鴫|中的壓力傳感器用于采集座椅坐墊的的壓力特征參數(shù)，包括：總壓力F_c，單位：N；接觸面積S_c單位：m²；平均壓強P_c，單位：Pa；壓力中心位置(X_cf,Y_cf)，單位：cm；幾何中心位置(X_cs,Y_cs)，單位：cm。

(2)基于座椅靠背壓力參數(shù)，篩選座椅靠背壓力特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)俗慰勘持械膲毫鞲衅饔糜诓杉慰勘车膲毫μ卣鲄?shù)包括：總壓力F_b，單位：N；接觸面積S_b單位：m²；平均壓強P_b，單位：Pa；壓力中心位置(X_bf,Y_bf)，單位：cm；幾何中心位置(X_bs,Y_bs)，單位：cm。

(3)基于安全帶伸出長度參數(shù)，篩選安全帶長度特征參數(shù)，利用安裝于駕駛?cè)税踩珟аb置中的安全帶長度傳感器用于采集的安全帶長度特征參數(shù)，包括：總長度l_sb，單位：cm；變化速度V_sb，單位：m/s。

基于統(tǒng)計分析法，確定該駕駛?cè)颂幱诨鶞?zhǔn)位置下的所述各特征參數(shù)范圍，在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器。

在本發(fā)明的一個實施例中，所述頭部位置識別分類器檢測駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗具體包括：利用同步的采集駕駛?cè)说念^部圖像、座椅坐墊壓力參數(shù)、座椅靠背壓力參數(shù)、安全帶伸出長度參數(shù)，實時計算坐姿變化預(yù)警分類器特征參數(shù)的參數(shù)值，并輸入坐姿變化預(yù)警分類器；根據(jù)坐姿變化預(yù)警分類器輸出結(jié)果，判斷對應(yīng)頭部圖像檢測優(yōu)先級，將需要檢測的所述頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫；依次將待檢測圖像庫內(nèi)的圖像輸入頭部位置識別分類器，若檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則報警，若未檢測到駕駛?cè)祟^部伸出窗外，則讀取待檢測圖像庫內(nèi)優(yōu)先級最高圖像，進(jìn)行下一周期檢測。

需要說明的是，圖2所示系統(tǒng)的各實施例與圖1所示方法的各實施例對應(yīng)相同，上文亦有詳細(xì)說明，在此不再贅述。

綜上所述，本發(fā)明首先離線構(gòu)建頭部位置識別分類器，再根據(jù)參加考試的駕駛?cè)俗陨淼臓顟B(tài)在線構(gòu)建坐姿變化預(yù)警分類器；當(dāng)該駕駛?cè)笋{駛考試開始后，利用坐姿變化預(yù)警分類器檢測該駕駛?cè)说淖俗兓?，確定該駕駛?cè)祟^部圖像是否需要檢測及檢測的優(yōu)先級，并將需要檢測的頭部圖像保存到預(yù)設(shè)待檢測圖像庫內(nèi)；最后利用頭部位置識別分類器按照優(yōu)先級的大小依次判斷待檢測圖像庫中的頭部圖像中的該駕駛?cè)祟^部是否伸出車窗?？梢?，本發(fā)明融合攝像頭、座椅上的壓力傳感器和安全帶長度傳感器的參數(shù)實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的有效準(zhǔn)確的檢測；同時根據(jù)駕駛?cè)吮旧淼纳眢w姿態(tài)信息進(jìn)行駕駛?cè)俗藨B(tài)變化的判斷，可以提高檢測效率，實現(xiàn)對駕駛?cè)祟^部伸出車窗的準(zhǔn)確實時檢測。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，在本發(fā)明的上述教導(dǎo)下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在上述實施例的基礎(chǔ)上進(jìn)行其他的改進(jìn)或變形。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的具體描述只是更好的解釋本發(fā)明的目的，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。