基于RGB-D的驾驶员不安全行为检测研究

发布时间：2021-10-16 17:16

　　随着公路里程和汽车保有量的持续增加,不仅推动了交通运输的发展,也造成了交通事故的频发。而交通事故中90%都是驾驶员人为因素造成的,其中包括驾驶员打电话,玩手机等不安全操作,因此针对驾驶员不安全行为的检测研究已经成为当前智能交通系统的研究热点。当前研究方法大多是基于RGB数据进行检测,易受到光线变化、背景遮挡等干扰,在实际应用中存在较多缺陷。而随着深度摄像头的发展,RGB-D相机成本降低,精度提升,越来越多研究人员提出采用RGB-D相机对行为检测算法进行研究。本文主要研究基于RGB-D的驾驶员不安全行为检测方法。驾驶员行为检测由数据采集与预处理环节、特征提取环节和特征融合分类环节。综合考虑这三个环节,本文提出了基于RGB-D的驾驶员不安全行为检测方法,主要工作为以下三个方面:第一,在数据采集和预处理环节,首先本文利用RGB-D标定数据进行配准,提高数据可靠性;其次,针对深度图像因为干扰产生的空洞噪声,本文提出基于RGB信息的深度图像空洞修复算法,结合联合双边滤波及中值滤波方法,利用彩色信息的相似性筛选邻域深度值填充空洞,对比单一形态学和单一滤波方法可以有效对深度图像空洞修复和去噪;最后,... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

015-2018我国交通事故情况

华南理工大学硕士学位论文8图1-2系统框架第一章为绪论部分，主要介绍了课题背景及研究价值，结合现状综述介绍了目前驾驶员行为研究所面临的问题。针对问题，概述了本文的研究内容与方法。最后介绍了论文整体组织结构。第二章为RGB-D图像数据采集，主要介绍了传感器方案选择、深度相机原理、相机标定及深度和彩色图像配准方法法。首先对现有传感器方案进行比较，根据方案适用范围确定本文的传感器。其次，对RGB-D相机架构及原理进行介绍，主要多深度相机原理进行详细阐述。最后介绍相机标定原理和RGB-D图像配准方法，获取匹配易处理的RGB-D数据。第三章为深度图像修复和目标检测部分。首先，针对深度图像空洞问题，介绍了经典的深度值平滑填充方法，并提出了基于RGB信息的深度空洞修复算法，并与其他方法比较算法结果。之后概述了基于背景建模（ViBe）算法的目标检测方法，提出了背景建模（ViBe）算法的改进方法，即RGBD+ViBe算法对驾驶员目标进行提取，在不同光照条件下对比其他算法的实验结果分析和讨论。第四章为行为多特征提取部分。先对多种单人行为特征提取常用方法进行了概述，

用于机

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3440197