基于Hough变换的安全带检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Hough变换的安全带检测方法，涉及智能交通领域。本方法是利用累计概率的Hough变换对安全带边缘的两条平行直线进行直线检测，并使用安全带肩腰斜跨的几何方式来判断驾乘人员是否系有安全带；包括安全带边缘提取和基于Hough变换的直线检测。本发明具相对其他的检测方法，提高了未系安全带的检测率；对于光照不均匀的机动车图片，也提高了未系安全带的检测率；为智能交通系统的安全带检测提供了基于Hough变换的检测方案，实时性好，系统安装更加简单，且易于维护。

主权项

一种基于Hough变换的安全带检测方法，其特征在于：利用累计概率的Hough变换对安全带边缘的两条平行直线进行直线检测，并使用安全带肩腰斜跨的几何方式来判断驾乘人员是否系有安全带；包括安全带边缘提取和基于Hough变换的直线检测：①安全带边缘提取a、获取前排驾乘人员上半身所在区域的灰度值数据；a1)这一步的前提是在DSP图像处理器(9)对车窗内人脸进行定位；a2)根据上半身和人脸的大概比例对驾乘人员上半身进行定位，并截取出驾乘人员所在区域上半身图像进行下一步处理；b、对所选区域利用不同的高低阈值进行Canny边缘检测；b1)在Canny算子中所选的高低阈值使用1：N的比例，然后将[0，1/N]的区间划分M等份作为低阈值的概率值i/(M*N)，其中0<＝i<＝M‑1，循环代入Canny边缘检测算子中对灰度图像进行处理；b2)判断边缘像素点个数与图像像素点个数比值是否达到阈值，是则进入步骤c，否则跳转到步骤b1；c、二值图像的边缘像素点个数与所选区域图像的像素点个数比值达到某个阈值，从而获取安全带边缘图像数据；直到二值图像所含边缘像素点个数与所选区域图像的像素点个数比值达到某个阈值，即获取分布明显的边缘图像；②基于Hough变换的直线检测d、利用八邻域搜索算法，搜索并清除较小和细微的区域，以清除在Hough变换时产生直线检测的背景区域影响；e、对安全带边缘图像使用累计概率Hough变换进行直线检测；f、使用机动车车窗中安全带肩腰斜跨的几何方式，对车窗中检测出的直线进行安全带直线确认；由于安全带使用的一般是肩腰斜跨式，所以：f1)判断在主驾驶区域搜索出的直线是否在45度左右的方向，副驾驶区域搜索出的直线是否在135度左右的方向，以便减少搜索出的直线条数，进行下一步判断；f2)判断两条平行直线是否存在，其距离是否在一个区间范围之内；f3)判断两条直线中心点的距离是否小于某个阈值，只有当三个条件全部满足时，才定义为安全带边缘直线，即定义驾乘人员系了安全带；否则判断为未系；g、如果检测到直线符合所有条件，判断为有系安全带；否则，判断为未系安全带。