视频分析技术在营运车辆智能监管中的应用.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月湖南交通科技 ,收稿日期:?作者简介:苏丹妮(),女,工程师,硕士,主要从事交通运输信息化工作。文章编号:?()?视频分析技术在营运车辆智能监管中的应用苏丹妮,欧剑波,肖和平(湖南省交通运输厅科技信息中心,湖南 长沙 )摘要:营运车辆易发生群死群伤的重特大交通事故,是交通运输安全监管的重点和难点,“人盯人”的传统安全监控措施已不能满足智能监控驾驶员行为的需求。为此,提出了将视频分析技术应用于营运车辆智能监管中的技术方法,从疲劳驾驶和分心驾驶两方面动态识别驾驶员姿态特征,考虑行为的连续性、相似性、叠加性对姿态类别进行数据标签处理,并通过级联卷积神经网络的训练与预测构建了驾驶
2、员姿态识别模型,经测试模型对姿态的识别准确率达到 。最后,根据姿态识别结果结合车辆速度、位置等信息确定了 种不安全驾驶行为的预警规则,形成了实时分析、自动报警的营运车辆智能监管方案。关键词:交通工程;营运车辆安全监管;不安全驾驶行为;视频分析技术;卷积神经网络中图分类号:文献标志码:引言营运车辆具有行驶里程远、行驶时间长、运输载量大、运行范围广、营运环境复杂等特点,易发生群伤群死的重大交通事故,安全态势十分严峻。目前,的道路交通事故都与驾驶员的不规范驾驶有关 ,其中又以超速、疲劳驾驶、错误驾驶行为居多。传统的人工巡查监控画面监管方式,尽管投入大量人力,但难以预判造成车辆安全事故的关键致因,做不
3、到精准识别和及时响应。因此,探索自动识别驾驶员不安全驾驶行为的技术手段极具价值,通过对车辆运行过程中不安全驾驶行为进行全方位、全时空、精细化的主动监测和预警,可全面提升营运车辆安全管理和服务水平。迄今为止,国内外在车辆驾驶行为智能监测的研究上已取得部分研究成果,主要集中在驾驶员姿态行为数据的获取方法上。目前,主流的方法包括:基于车辆行驶方向、速度、轨迹等行为的检测方法 、基于驾驶员脑电图、心率、呼吸频率等生理参数的侵入式检测方法 ,以及基于计算机视觉的非侵入式检测方法 。其中,基于视频或图像分析的方法,获取数据便捷、安全性好、检测精度高,已成为主流的姿态行为检测方式。而具体的姿态行为检测技术,
4、目前主要包括肤色检测模型 、机器学习模型 及深度学习模型 。其中,深度学习技术快速发展,对于姿态行为的识别性能远超于传统的机器学习方法,在驾驶员监测方面应用十分广泛。然而,目前相关研究也存在诸多不足:首先,驾驶员姿态行为检测的研究对象多局限于小汽车,较少涉及营运车辆;其次,驾驶员姿态识别种类有限,多针对打电话、抽烟等单一常见姿态,未考虑吃东西、喝水、视线偏离等其他姿态以及组合姿态;最后,较少利用视频图像序列对连续性姿态行为进行动态识别,多为周期性拍摄图像。针对以上不足,本文提出了将视频分析技术应用于营运车辆智能监管的方法。首先,从疲劳驾驶和分心驾驶两方面出发,考虑行为的连续性、相似性、叠加性,
5、通过将图像序列作为数据集、明确相似姿态边界、设计多姿态数据标签等创新方法,对视频图像呈现的姿态类别进行精细的标签化处理。再将分任务的多个卷积神经网络进行级联,以快速精准完成复杂姿态行为的识别。然后,根据姿态识别结果并结合车辆速度、位置等信息确定了 种不安全驾驶行为的预警规则,最终形成实时分析、自动报警的营运车辆智能监管方案。湖南交通科技 卷 针对营运车辆驾驶姿态的标签处理要实现驾驶员姿态的智能监控和识别,除了优化复杂的机器视觉识别算法,更重要的是深度挖掘驾驶员姿态的差异化特征,并进行精细的标签化处理。过往研究大多采用 种常见姿态构建标签对模型进行监督学习,未能针对营运车辆设计专用的姿态标签集合
6、,导致模型难以在全面、多样的营运环境下实现驾驶监测。因此,本研究通过对营运车辆驾驶员的实际驾驶视频样本进行 以上时间的连续观察,对营运环境下的危险驾驶姿态进行了界定,考虑行为的叠加性并梳理了姿态的互容互斥关系,然后基于正交化设计了数据标签的处理规则。危险姿态界定就近 的重大交通事故来看,疲劳驾驶、超速驾驶、分心驾驶等不安全驾驶行为是造成交通事故的主要原因。其中,疲劳驾驶与分心驾驶具有隐蔽性和渐变性,使得它们不易被检测出,是现阶段智能监控的重点。生理疲劳导致驾驶员身体各个机能反应速度下降,最直接的表现就是视线变得模糊、反应迟钝、动作呆板等,在这种情况下如果继续强行驾驶,则很可能导致交通事故。通过
7、观察营运车辆的视频监控,发现驾驶员处于疲劳状态时,具有明显的打呵欠、眼皮沉重、频繁眨眼等面部生理特征。因此,定义疲劳驾驶的危险姿态集合包括:打哈欠、皱眉、眼睛闭合、频繁眨眼。分心驾驶是指驾驶时注意力指向与正常驾驶不相关的活动,从而导致驾驶操作能力下降的行为,细分为 类:视觉干扰、听觉干扰、物理干扰、认知干扰。其中,视觉干扰和物理干扰风险值最高。分心驾驶场景较多,特征多集中于头部与手部。这里定义分心驾驶的危险姿态集合包括:单手驾驶、无手驾驶、不看前方、打电话、抽烟、操纵手机、吃喝东西、拿放东西。除了以上的危险驾驶姿态外,姿态集还需要加入一些必要的正常驾驶姿态,主要包括挂挡、双手驾驶、用仪表盘,以
8、对相似的姿态行为进行合理的性质界定。例如,挂挡、使用仪表盘、拿放东西等与单手驾驶的姿态行为较为相似,但它们属于必要且正常的驾驶姿态行为。姿态类别叠加传统姿态数据集一般局限于单一姿态,但驾驶员身体各部分的行为在监控区域通常会形成不同的姿态,不同的姿态在不同组合情况下往往会形成差异化的风险。例如,挂挡本身是正常行为,但驾驶员如果同时不看前方,那这种组合的姿态就具备危险性。因此,驾驶员的各种姿态也会存在多种兼容或互斥关系,例如单手驾驶姿态可以兼容大部分其它姿态,而抽烟与吃喝东西就会存在互斥关系。厘清各姿态间的互容互斥关系,设计不同姿态的叠加规则,能便于驾驶姿态的类别处理,使姿态数据集更贴近真实的驾驶
9、情形,有利于模型进行精细化识别,促进风险的分级化管理。表 为各姿态间的互容互斥情况。其中,疲劳驾驶状态下的眼睛闭合姿态以及分心驾驶下的无手驾驶姿态都属于极度危险的姿态,尽管可能与其它姿态产生叠加态,也没有进一步识别的意义。表 各姿态间的互容互斥情况姿态种类疲劳驾驶姿态分心驾驶姿态正常驾驶姿态打哈欠眼睛闭合频繁眨眼单手驾驶无手驾驶吃喝食物拿放东西操作手机打电话抽烟视线偏离挂挡双手驾驶用仪表盘打哈欠疲劳驾驶姿态眼睛闭合频繁眨眼单手驾驶分心驾驶姿态无手驾驶吃喝食物期苏丹妮,等:视频分析技术在营运车辆智能监管中的应用续表 各姿态间的互容互斥情况姿态种类疲劳驾驶姿态分心驾驶姿态正常驾驶姿态打哈欠眼睛闭合
10、频繁眨眼单手驾驶无手驾驶吃喝食物拿放东西操作手机打电话抽烟视线偏离挂挡双手驾驶用仪表盘拿放东西操作手机分心驾驶姿态打电话抽烟视线偏离挂挡正常驾驶姿态双手驾驶用仪表盘表注:“”表示兼容,“”表示不能兼容,“”表示不考虑兼容。考虑驾驶员各姿态的叠加性后,驾驶员的姿态动作种类数量达到了 个,其中分心驾驶姿态 个,疲劳驾驶姿态 个,分心驾驶与疲劳驾驶并存姿态 个,正常驾驶姿态 个。数据标签处理传统的数据标签多采用独热编码,若有 种识别结果,将会采用 的 数组进行表示。由于考虑了姿态叠加性,姿态总类别达到了 个,若进行独热编码则会产生较大的信息冗余,且影响计算效率。正交化方法可以用来简化此类叠加态标签的
11、处理。其思路是,将每个基础姿态作为一个 变量,而本研究共归纳了 个基础姿态,因此便可形成 的 数组。正交化后的标签允许存在多个变量 ,所以能够更加简单便捷地表示叠加性姿态。基于正交化思想的驾驶员姿态行为标签规则可以表示为:打哈欠、眼睛闭合、频繁眨眼、单手驾驶、无手驾驶、吃喝食物、拿放东西、操作手机、打电话、抽烟、视线偏离、挂挡、双手驾驶、用仪表盘,用“、”表示“是、否”,例如“双手驾驶,视线偏离,打电话”标签为“”,由此可得驾驶员姿态集,如表 所示。表 驾驶员姿态集类别表示姿态标签双手驾驶,抽烟 双手驾驶,视线偏离 双手驾驶,打电话 双手驾驶,抽烟,视线偏离 双手驾驶,抽烟,打电话 双手驾驶,
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