驾驶员危险行为识别方法及系统技术方案
Method and system for identifying dangerous behavior of driver
And a system for the driver's risk behavior recognition method, first set the ultrasonic field in the vehicle, different pattern of dangerous behavior in the Doppler spectrum, then the principal component analysis is used to extract the main feature, through multi classifier support vector machine algorithm to identify different risk behaviors, and according to the dangerous behavior is done and the duration of a gradient the model forest, finally the real-time ultrasonic signal through the window cutting algorithm after slicing through the gradient model of forest to identify dangerous behavior and warning, the invention can guarantee the accuracy at the same time in the early stages of dangerous behavior can be identified and given the alarm, do not rely on any additional external devices, is not susceptible to interference the weather and other external environment.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种智能动作识别领域的技术，具体是一种驾驶员危险行为识别方法及系统。
技术介绍
检测车内驾驶员的危险或疏忽行为的方法主要分为两类，一类为通过摄像头，另一类通过传感器。通过智能终端上的摄像头，提取图像信息来识别疏忽行为。通过设置于车辆上的传感器，即加速度计和陀螺仪，得到传感器数据来识别疏忽或危险行为。传感器只能监测车辆的状态，无法直接获得驾驶员的行为状态，且对智能终端的要求过高。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术在检测过程中对图像采集的要求较高，鲁棒性交叉的缺陷，提出一种驾驶员危险行为识别方法及系统，能够在保证识别精度的同时能够在危险行为的早期阶段即可识别结果出并给出警报，不需要依赖任何附加的外部设备，不容易受天气等外界环境的干扰。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术涉及一种驾驶员危险行为识别方法，首先在车辆内设置超声波场，得到危险行为在多普勒频谱上的不同模式，然后经主成分分析提取主要特征，通过支持向量机算法得到识别不同危险行为的多分类器，并根据危险行为的完成度和持续时间建立梯度模型森林，最后将实时超声波信号经窗口切割算法进行切片后通过梯度模型森林识别出危险行为并发出警告。所述的驾驶员危险行为识别方法具体包括以下步骤：1)接收车内超声波信号并处理，获得超声波信号频谱结构的数据矩阵X'；2)对若干数据矩阵X'通过主成分分析提取d个主要特征δ＝{δ1,δ2,....δd
【技术保护点】
一种驾驶员危险行为识别方法，其特征在于，首先在车辆内设置超声波场，得到危险行为在多普勒频谱上的不同模式，然后经主成分分析提取主要特征，通过支持向量机算法得到识别不同危险行为的多分类器，并根据危险行为的完成度和持续时间建立梯度模型森林，最后将实时超声波信号经窗口切割算法进行切片后通过梯度模型森林识别出危险行为并发出警告。
【技术特征摘要】
1.一种驾驶员危险行为识别方法，其特征在于，首先在车辆内设置超声波场，得到危险行为在多普勒频谱上的不同模式，然后经主成分分析提取主要特征，通过支持向量机算法得到识别不同危险行为的多分类器，并根据危险行为的完成度和持续时间建立梯度模型森林，最后将实时超声波信号经窗口切割算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞嘉地，徐翔宇，朱燕民，李明禄，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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