【技术实现步骤摘要】
本公开总体上涉及交通工具的安全改进，且特别涉及交通工具中座椅安全带验证的方法和系统。
技术介绍
1、诸如智能汽车、智能公共汽车等智能交通工具正在显著提高乘员的安全。此类智能交通工具可以配备有车载摄像装置，并且能够捕获交通工具内部的图像。然后，这些图像有时与其他传感器结合，可以用于不同的安全相关任务，例如检测交通工具内的人员、将人员分类为成人或儿童、检测交通工具内的物体、确定交通工具的一个车门是否打开等。
2、交通工具中最常见的安全措施是使用座椅安全带。这已被证明可以降低碰撞中的严重甚至致命伤害的风险。然而，以错误的方式佩戴座椅安全带可能会降低这个正面效果，或者甚至使情况恶化，例如，假设座椅安全带使坐在交通工具中的人员窒息。
3、因此，需要验证座椅安全带是否被正确佩戴。
技术实现思路
1、在这种背景下，方法、系统和计算机程序产品按照独立权利要求的限定提出。
2、更具体地说，提出了一种交通工具中座椅安全带验证的计算机化的方法。该方法包括：基于示出交通工具座椅的图像生成表示座椅安全带存在于图像区域中的概率的至少一个热图；基于热图的值确定图像中座椅安全带的走线(routing)；以及基于该走线确定座椅安全带是否被正确佩戴。
3、在一些实施例中，基于热图的值确定图像中座椅安全带的走线包括将一个或多个参数曲线拟合到表示图像中座椅安全带的走线的至少一个热图。在这样的实施例中，一个或多个参数曲线可以包括圆、直线、直线序列、椭圆、二次函数、高次多项式函
4、在其他实施例中，将一个或多个参数曲线拟合到表示图像中座椅安全带的走线的至少一个热图包括：直到满足停止条件，确定热图的多个点，所述多个点具有高于阈值的热值；根据这些点确定相应的参数曲线；以及计算参数曲线的评级，其中评级反映出参数曲线与热图的拟合，以及之后，返回具有最高评级的参数曲线。在相关实施例中，计算评级包括生成位于参数曲线旁边的范围内的热图值的总和。在其他相关实施例中，计算评级包括响应于参数曲线与根据经验为座椅安全带位置确定的参考参数曲线相似而加上奖励值。
5、在一些其他实施例中，基于一个或多个参数曲线确定座椅安全带是否被正确佩戴在座椅上包括：确定一个或多个参数曲线与针对在座椅上检测到的人员而确定的至少一个身体关键点、针对座椅确定的至少一个座椅关键点、参考参数曲线的参数、图像中与座椅安全带出带器或座椅安全带卡扣相关的至少一个位置、以及针对座椅安全带的走线而确定的图像区域中的至少之一之间的关系；以及基于该关系确定座椅安全带是否被正确佩戴。在相关实施例中，座椅安全带是具有斜对角部分和水平部分的三点式座椅安全带，而将一个或多个参数曲线拟合到至少一个热图包括将第一参数曲线拟合到与斜对角部分相关的热图，以及确定座椅安全带是否被正确佩戴包括基于第一参数曲线与被检测的人员的肩部关键点的关系来确定第一位置分数，其中位置分数反映出所佩戴座椅安全带的正确性。在其他相关实施例中，将一个或多个参数曲线拟合到至少一个热图还包括：将第二参数曲线拟合到与水平部分相关的热图；以及确定座椅安全带是否被正确佩戴还包括基于第二参数曲线与被检测的人员的躯干关键点的关系确定第二位置分数；以及通过对第一位置分数和第二位置分数进行加权平均来生成融合位置分数。
6、在一些实施例中，通过应用人工神经网络、通过颜色相似性算法或通过局部直方图相似性统计来生成至少一个热图。在其他实施例中，图像由车载摄像装置捕获，其中图像是彩色图像、红外图像、深度图像或这些图像的组合。在其他实施例中，该方法由检测座椅上的重量、检测座椅安全带插入座椅安全带卡扣以及检测交通工具中的人员中的至少一项触发。在相关实施例中，检测座椅上的人员是基于图像、超声传感器的输入、基于来自雷达传感器的数据的输入、基于来自光检测和测距lidar扫描仪的数据的输入、热图像、温度测量和电磁场测量中的至少之一。
7、在一些实施例中，该方法还包括确定座椅安全带被正确佩戴在座椅上的置信度值，以及，响应于该置信度值低于阈值，而在智能媒体系统上引起声音警告信号、视觉警告信号和警告通知中的至少一种的输出。在相关实施例中，置信度值进一步基于从称重传感器、座椅安全带卡扣传感器或座椅安全带出带器传感器中的至少之一接收到的信息来确定。
8、另一个方面涉及实现如本文所述方法的交通工具中的座椅安全带验证系统。
9、再另一个方面涉及包括用于捕获图像的摄像装置和如本文所述的座椅安全带验证系统的交通工具。
10、最后，提出一个包括指令的计算机程序，当该程序由计算机运行时，所述指令使计算机执行本文所述的方法。
11、由从属权利要求阐述进一步的改进。
12、这些和其他目的、实施例和优点对于本领域技术人员来说，从以下参照附图对实施例的详细描述中变得显而易见，本公开不限定于任何特定实施例。
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1.一种交通工具中座椅安全带验证的计算机化的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述热图的值确定所述图像中所述座椅安全带的走线包括将一个或多个参数曲线拟合到表示所述图像中所述座椅安全带的所述走线的所述至少一个热图。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个参数曲线包括圆、直线、直线序列、椭圆、二次函数、高次多项式函数、样条曲线和贝塞尔曲线中的至少一种。
4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法，其中，将一个或多个参数曲线拟合到表示所述图像中所述座椅安全带的走线的所述至少一个热图包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算所述评级包括生成位于所述参数曲线旁边的范围内的热图值的总和，和/或响应于所述参数曲线与根据经验为座椅安全带位置确定的参考参数曲线相似而加上奖励值。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，基于所述一个或多个参数曲线确定所述座椅安全带是否被正确佩戴在所述座椅上包括：
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，所述座椅安全带为具有斜对角部分和水平部分的
8.根据权利要求7所述的方法，其中，将一个或多个参数曲线拟合到所述至少一个热图还包括：
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法由检测所述座椅上的重量、检测所述座椅安全带插入所述座椅安全带卡扣以及检测所述交通工具中的人员中的至少一项触发。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，检测所述座椅上的所述人员是基于所述图像、超声传感器的输入、基于来自雷达传感器的数据的输入、基于来自光检测和测距LiDAR扫描仪的数据的输入、热图像、温度测量和电磁场测量中的至少之一。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括确定所述座椅安全带被正确佩戴在座椅上的置信度值，以及，响应于所述置信度值低于阈值，而在智能媒体系统上引起声音警告信号、视觉警告信号和警告通知中的至少一种的输出。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述置信度值进一步基于从称重传感器、座椅安全带卡扣传感器或座椅安全带出带器传感器中的至少之一接收到的信息来确定。
13.一种交通工具中座椅安全带验证的系统，所述系统实施根据前述权利要求中任一项所述的方法。
14.一种交通工具，包括：
15.一种计算机程序产品，包括指令，当在计算机上运行所述指令时，使所述计算机执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种交通工具中座椅安全带验证的计算机化的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述热图的值确定所述图像中所述座椅安全带的走线包括将一个或多个参数曲线拟合到表示所述图像中所述座椅安全带的所述走线的所述至少一个热图。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个参数曲线包括圆、直线、直线序列、椭圆、二次函数、高次多项式函数、样条曲线和贝塞尔曲线中的至少一种。
4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法，其中，将一个或多个参数曲线拟合到表示所述图像中所述座椅安全带的走线的所述至少一个热图包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算所述评级包括生成位于所述参数曲线旁边的范围内的热图值的总和，和/或响应于所述参数曲线与根据经验为座椅安全带位置确定的参考参数曲线相似而加上奖励值。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，基于所述一个或多个参数曲线确定所述座椅安全带是否被正确佩戴在所述座椅上包括：
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，所述座椅安全带为具有斜对角部分和水平部分的三点式座椅安全带，其中，将一个或多个参数曲线拟合到所述至少一个热图包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，将一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：D·席贝纳，A·巴尔特，
申请(专利权)人：安波福技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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