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一种基于TOF相机的不良驾驶行为检测方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、获得深度图像：利用TOF相机获取在时间段T＝(t<sub>1</sub>,t<sub>2</sub>,...t<sub>v</sub>...,t<sub>m</sub>)内驾驶员的驾驶行为的深度图像，选取t<sub>1</sub>时刻的驾驶行为深度图像为初始深度图像；t<sub>2</sub>时刻至t<sub>m</sub>时刻的驾驶行为深度图像为序列深度图像；步骤2、头部区域的检测和匹配：2.1、利用AdaBoost算法对所述初始深度图像中的人脸区域进行检测，并利用头部矩形框对所检测到的人脸区域进行标注，并获取所述头部矩形框的中心位置；2.2、将所述头部矩形框向外扩充A％，获得头部扩充矩形框；2.3、由所述头部矩形框中人脸区域的像素点构成参考三维点云；由所述头部扩充矩形框中人脸区域的像素点构成待匹配三维点云，利用ICP算法对所述待匹配三维点云与所述参考三维点云进行立体配准，获得ICP算法的最终迭代次数，根据所述最终迭代次数与设定的阈值进行比较，若所述最终迭代次数≥所设定的阈值，则判断为不良驾驶行为，否则判断头部为正常驾驶行为，并继续执行步骤3；步骤3、手部区域的检测和跟踪：3.1、对所述初始深度图像中驾驶员的整个上半身进行标注，获得上半身矩形框；3.2、将所述上半身矩形框中深度值最小的区域作为手部区域，并用外接矩形框对所述手部区域进行标注，所述外接矩形框的宽为所述头部矩形框的宽，所述外接矩形框的长为所述头部矩形框的长的两倍；3.3、利用卡尔曼滤波算法对所述序列深度图像中外接矩形框内的手部区域进行跟踪，获得所述序列深度图像中外接矩形框的中心位置；3.4、获得所述外接矩形框的中心位置与所述头部矩形框的中心位置之间的欧式距离；3.5、若所述欧式距离≥所设定的距离阈值，则判断为不良驾驶行为，否则判断为正常驾驶行为。 |
