一种用户接打手机行为检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用户接打手机行为检测方法和装置，所述方法包括：根据历史图像建立人脸和手部检测模型；将目标图像输入所述人脸和手部检测模型进行检测；在检测出所述目标图像中同时存在人脸区域与手部区域时，判断所述人脸区域与所述手部区域是否存在交集区域；在所述人脸区域与所述手部区域存在交集区域时，判断所述交集区域是否达到预设交集阈值；在判定所述交集区域达到所述预设交集阈值时，确定所述目标图像中的用户存在接打手机行为。该方案不仅考虑了人脸与手部的位置关系，而且更进一步的考虑了两者具有交集区域的大小，提高了接打手机行为检测的准确度，为交通系统检测驾驶员是否在行车过程中接打手机提供了更加精确的参考方案。

Method and device for detecting mobile phone by user

The invention provides a user with a mobile phone behavior detection method and device. The method includes: according to the established model of face detection and hand history image detection model; the target image input to the face and hands; in the detected face region and hand area target in images at the same time judge, the face region and the hand area is the intersection region; in the presence of the intersection region of the face region and the hand area, whether the intersection area reaches a preset threshold at the intersection; judging the intersection region reaches the preset intersection threshold, determining the target image the user behavior on a mobile phone. This scheme not only consider the location relation between face and hand, and further considering both the intersection area size, improve the behavior on a mobile phone detection accuracy, provides a more accurate reference scheme for traffic system to detect whether the driver in the driving process on a mobile phone.

【技术实现步骤摘要】
一种用户接打手机行为检测方法和装置
本专利技术涉及检测
，具体涉及一种用户接打手机行为检测方法和装置。
技术介绍
智能交通系统是未来交通系统的发展方向，也是目前世界交通运输领域的前沿研究课题。随着计算机视觉技术、嵌入式技术、网络通信技术的发展，研究车辆违章行为自动检测系统已经成为当前智能交通中的一个研究热点。作为保障司机安全驾驶和降低交通事故中死伤率的一项重要措施，而随着现代通信技术的发展，驾驶员在行驶过程中接打手机的行为越来越成为交通事故的重大诱因，每年因驾驶员打手机造成的交通死亡率的升高令人痛惜，因此交管部门严格要求汽车司机在行驶过程中禁用手机。但是智能交通系统还无法自动检测到驾驶员在行车过程中是否具有打手机的行为，这使得智能交通系统隐藏着巨大的安全隐患。因此，如何自动检测驾驶员在行车过程中是否有接打手机行为，成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
因此，本专利技术要解决的技术问题在于现有技术中无法自动检测驾驶员在行车过程中是否有打手机行为，使得交通系统存在安全隐患。从而提供一种用户接打手机行为检测方法和装置。有鉴于此，本专利技术实施例的第一方面提供了一种用户接打手机行为检测方法，包括：根据历史图像建立人脸和手部检测模型；将目标图像输入所述人脸和手部检测模型进行检测；在检测出所述目标图像中同时存在人脸区域与手部区域时，判断所述人脸区域与所述手部区域是否存在交集区域；在所述人脸区域与所述手部区域存在交集区域时，判断所述交集区域是否达到预设交集阈值；在判定所述交集区域达到所述预设交集阈值时，确定所述目标图像中的用户存在接打手机行为。优选地，所述根据历史图像建立人脸和手部检测模型包括：对所述历史图像中的用户未接打电话的第一历史人脸信息、第一手部信息和用户接打手机时的第二历史人脸信息和第二手部信息进行标注，生成标注后的训练样本，所述第一、二历史人脸信息包括人脸特征和人脸位置信息，所述第一、二历史手部信息包括手部特征和手部位置信息；提取所述训练样本的特征图；将所述特征图输入深度学习模型进行训练，得到所述人脸和手部检测模型。优选地，所述深度学习模型为卷积神经网络模型，所述提取所述训练样本的特征图包括：采用五层卷积分别提取所述训练样本的特征图，其中，将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接。优选地，所述将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接包括：将所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行归一化处理；将经过行归一化处理的所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行全连接。优选地，获取所述预设交集阈值的步骤包括：统计所述历史图像中的用户在接打手机时的历史人脸和手部的交集区域样本；分析所述交集区域样本中交集区域的最小值；将所述最小值作为所述预设交集阈值。本专利技术实施例的第二方面提供了一种用户接打手机行为检测装置，包括：建立模块，用于根据历史图像建立人脸和手部检测模型；检测模块，用于将目标图像输入所述人脸和手部检测模型进行检测；第一判断模块，用于在检测出所述目标图像中同时存在人脸区域与手部区域时，判断所述人脸区域与所述手部区域是否存在交集区域；第二判断模块，用于在所述人脸区域与所述手部区域存在交集区域时，判断所述交集区域是否达到预设交集阈值；确定模块，用于在判定所述交集区域达到所述预设交集阈值时，确定所述目标图像中的用户存在接打手机行为。优选地，所述建立模块包括：标注单元，用于对所述历史图像中的用户未接打电话的第一历史人脸信息、第一手部信息和用户接打手机时的第二历史人脸信息和第二手部信息进行标注，生成标注后的训练样本，所述第一、二历史人脸信息包括人脸特征和人脸位置信息，所述第一、二历史手部信息包括手部特征和手部位置信息；提取单元，用于提取所述训练样本的特征图；训练单元，用于将所述特征图输入深度学习模型进行训练，得到所述人脸和手部检测模型。优选地，所述深度学习模型为卷积神经网络模型，所述提取单元包括：提取子单元，用于采用五层卷积分别提取所述训练样本的特征图，其中，将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接。优选地，所述将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接包括：将所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行归一化处理；将经过行归一化处理的所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行全连接。优选地，获取所述预设交集阈值的步骤包括：统计所述历史图像中的用户在接打手机时的历史人脸和手部的交集区域样本；分析所述交集区域样本中交集区域的最小值；将所述最小值作为所述预设交集阈值。本专利技术的技术方案具有以下优点：本专利技术实施例提供的用户接打手机行为检测方法和装置，通过将实时获取到的目标图像输入预先建立的人脸和手部检测模型进行检测，以确定目标图像中用户的人脸区域与手部区域是否同时存在，在人脸区域与手部区域同时存在时，判断人脸区域与手部区域是否有交集区域，并判断该交集区域是否达到了预设交集区域来确定该用户是否存在接打手机的行为，不仅考虑了人脸与手部的位置关系，而且更进一步的考虑了两者具有交集区域的大小，只有满足预设交集区域的人脸和手部，才能确定该用户在接打手机，提高了接打手机行为检测的准确度，为交通系统检测驾驶员是否在行车过程中接打手机提供了更加精确的参考方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例1的用户接打手机行为检测方法的一个流程图；图2为本专利技术实施例2的用户接打手机行为检测装置的一个框图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。实施例1本实施例提供一种用户接打手机行为检测方法，可用于识别驾驶员是否在行车过程中有接打手机行为，如图1所示，包括如下步骤：S11：根据历史图像建立人脸和手部检测模型。此处历史图像可以根据实际应用场景进行素材筛选，比如对于用户为驾驶员时，历史图像可以采集驾驶舱内的历史视频流获得，一般地，车内装有摄像头，由于将摄像头安装在车内的前挡风玻璃上，通过车内安装的摄像头对驾驶员座椅区域进行图像采集，可以很清晰的拍摄到司机的行为，且不需其他电子器件辅助，不会影响到司机的正常行车。作为一种优选方案，步骤S11可以包括：对所述历史图像中的用户未接打电话的第一历史人脸信息、第一手部信息和用户接打手机时的第二历史人脸信息和第二手部信息进行标注，生成标注后的训练样本，所述第一、二历史人脸信息包括人脸特征和人脸位置信息，所述第一、二历史手部信息包括手部特征和本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户接打手机行为检测方法，其特征在于，包括：根据历史图像建立人脸和手部检测模型；将目标图像输入所述人脸和手部检测模型进行检测；在检测出所述目标图像中同时存在人脸区域与手部区域时，判断所述人脸区域与所述手部区域是否存在交集区域；在所述人脸区域与所述手部区域存在交集区域时，判断所述交集区域是否达到预设交集阈值；在判定所述交集区域达到所述预设交集阈值时，确定所述目标图像中的用户存在接打手机行为。

【技术特征摘要】
1.一种用户接打手机行为检测方法，其特征在于，包括：根据历史图像建立人脸和手部检测模型；将目标图像输入所述人脸和手部检测模型进行检测；在检测出所述目标图像中同时存在人脸区域与手部区域时，判断所述人脸区域与所述手部区域是否存在交集区域；在所述人脸区域与所述手部区域存在交集区域时，判断所述交集区域是否达到预设交集阈值；在判定所述交集区域达到所述预设交集阈值时，确定所述目标图像中的用户存在接打手机行为。2.根据权利要求1所述的用户接打手机行为检测方法，其特征在于，所述根据历史图像建立人脸和手部检测模型包括：对所述历史图像中的用户未接打电话的第一历史人脸信息、第一手部信息和用户接打手机时的第二历史人脸信息和第二手部信息进行标注，生成标注后的训练样本，所述第一、二历史人脸信息包括人脸特征和人脸位置信息，所述第一、二历史手部信息包括手部特征和手部位置信息；提取所述训练样本的特征图；将所述特征图输入深度学习模型进行训练，得到所述人脸和手部检测模型。3.根据权利要求2所述的用户接打手机行为检测方法，其特征在于，所述深度学习模型为卷积神经网络模型，所述提取所述训练样本的特征图包括：采用五层卷积分别提取所述训练样本的特征图，其中，将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接。4.根据权利要求3所述的用户接打手机行为检测方法，其特征在于，所述将第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图全连接包括：将所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行归一化处理；将经过行归一化处理的所述第三层卷积、第四层卷积和第五层卷积对应的池化特征图进行全连接。5.根据权利要求1所述的用户接打手机行为检测方法，其特征在于，获取所述预设交集阈值的步骤包括：统计所述历史图像中的用户在接打手机时的历史人脸和手部的交集区域样本；分析所述交集区域样本中交集区域的最小值；将所述最小值作为所述预设交集阈值。6.一种用户接打手机行为检测装置，其特征在于，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢波，刘彦，张如高，
申请(专利权)人：博康智能信息技术有限公司北京海淀分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11