【嘉勤点评】自行科技的驾驶员动作检测专利，通过采集驾驶员行为动作图像数据进行分析，并将坐标点输入到动作识别模型中，得到驾驶员动作监测结果，解决了目前检测技术存在的真实场景下检测准确性低的问题。
集微网消息，自行科技推出的舱内监控系统已向商用车和乘用车客户规模化量产交付。该系统除了支持驾驶员和乘员疲劳检测、注意力检测和视线检测、行为识别的核心功能以外，还可定制姿势识别等扩展功能。
通过对驾驶员进行动作检测可以在驾驶员出现行车动作不规范的情况下时对驾驶员进行提醒，避免因不安全规范的动作导致交通事故的发生。在现有技术中，主要采用特征点、肢体的运动方向轨迹的图像的特征。如DT算法，即通过连接连续几帧的关键点(稠密光流)的轨迹和轨迹过程中的HOG等特征进行预测。然而这种方式不能有效利用图像多尺度且特征计算量巨大，鲁棒性差。在真实场景下检测准确性低。
为此，自行科技于2020年7月7日申请了一项名为“驾驶员特定动作检测方法、系统和装置”的发明专利（申请号: 202010643665.X），申请人为深圳市自行科技有限公司。
图1 驾驶员特定动作检测方法、系统和装置结构示意图
图1为驾驶员特定动作检测方法、系统和装置结构示意图，其中包括数据获取端100，获取驾驶员在驾驶过程中的图像数据进行预处理后发送到数据处理端进行分析处理；数据处理端200，接收到图像数据并分析，得到驾驶员动作检测结果。
具体包括获取模块101，获取驾驶过程中所采集到的驾驶室中的图像信息，并将图像信息传给检测模块201，获取模块包括摄像头采集单元1011，对驾驶室中的图像信息进行采集。具体的，摄像头采集单元将在驾驶舱中驾驶员的一系列行为动作进行图像采集，将采集到的图像数据进行预处理，预处理为对图像进行图像归一化处理。
数据处理端将输入的图像进行预处理，分别获得驾驶员各个关节点的二维坐标，映射到驾驶仓位下的三维坐标系上，对三维坐标系下的坐标点进行分析，得到驾驶员动作监测结果，检测模块包括关键点检测模块2011、三维关键点映射模型2012和动作识别模型2013；关键点检测模块根据图像数据分析获得驾驶员各个关节点的二维坐标，三维关键点映射模型在关键点检测模块输出关节点的二维坐标之后将图像上的二维关键点映射到驾驶仓位下的三维坐标系中，动作识别模型识别驾驶仓位下的三维坐标系下的坐标点，得到驾驶员动作监测结果。
图2 驾驶员特定动作检测方法流程示意图
图2为的驾驶员特定动作检测方法流程示意图，主要包括以下步骤：首先进行驾驶员图像采集，摄像头采集单元获取驾驶员在驾驶过程中的图像数据，将采集的图像数据进行预处理后发送到关键点检测模块中（S1）；之后获取关节点的二维坐标，关键点检测模块接收摄像头采集单元发送的图像数据并进行分析，获得驾驶员各个关节点的二维坐标，将驾驶员各个关节点的二维坐标发送到三维关键点映射模型（S2）；然后映射三维坐标，三维关键点映射模型接收关键点检测模块发送的驾驶员各个关节点的二维坐标，将各个关节点在图像中的二维坐标映射到驾驶仓位下的三维坐标系上，将映射完成的三维坐标系发送到动作识别模型（S3）；最后进行动作分析，动作识别模型接收三维关键点映射模型2012发送的映射完成的三维坐标系并进行分析，得到驾驶员动作检测结果（S4）。
简而言之，自行科技的驾驶员动作检测专利，通过采集驾驶员行为动作图像数据进行分析，并将坐标点输入到动作识别模型中，得到驾驶员动作监测结果，解决了目前检测技术存在的真实场景下检测准确性低的问题。
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