CN111152744B - 车载乘客检测设备及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本文公开了一种车载乘客检测设备及其控制方法。车载乘客检测设备包括：IR相机，被配置为从顶部拍摄车辆中的座椅；行驶状态检测单元，被配置为检测车辆的行驶状态；警告单元，被配置为警告乘客的忽略；以及控制单元，被配置为当确定车辆在从行驶状态检测单元输入的行驶状态下停放或停止时，从IR相机接收车辆内的捕获图像，以将捕获图像分割成受关注区域，以通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的乘客，并且然后根据是否有被忽略的乘客，通过警告单元输出警报。

Description

车载乘客检测设备及其控制方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年11月7日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2018-0135689号的优先权，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开的实施方式涉及一种车载乘客检测设备及其控制方法，并且更具体地，涉及一种基于图像检测车辆中的乘客并确定是否忽略乘客以警告该乘客的忽略来检测乘客的车载乘客检测设备及其控制方法。
背景技术
通常，操作各种类型的学校车辆，诸如货车或公共汽车，以在指定地点接取儿童之后将他们送到目的地，同时在诸如幼儿园、托儿设施、学校和学院的教育设施的预定路线上行驶。
顺便提及，这些天，公共汽车在恶劣的环境中操作，其中驾驶员必须执行从出发到到达的所有操作并在特殊情况下充当助手。
由于驾驶员的角色是如此重，驾驶员经常在儿童被忽略在公共汽车中的情况下下车，其发动机已停止。在这种情况下，由于炎热的夏季期间车辆内封闭空间中温度的迅速升高，经常会发生事故。
因此，为了解决该问题，在一些情况下在乘客座椅上安装就座传感器或语音传感器，以在驾驶员离开其中有老人或儿童的车辆时保护乘客。
然而，就座传感器的问题在于，即使当将物体放置在座椅上时，就座传感器也将物体检测为乘客，并且语音传感器的问题在于其可能在检测期间将语音误认为是外部噪声，并且如果没有语音就不能检测检测语音。
另外，存在的问题在于，即使当基于图像执行搜索时，根据乘客的姿势来不同地检测乘客，并且新生儿或未成年不会被检测为乘客。
在韩国专利第10-1478053号(2014年12月24日出版，标题为“Safety System forChildren’s School Vehicle”)中公开了本发明的相关技术。
发明内容
各个实施方式针对一种车载乘客检测设备及其控制方法，当基于图像检测车辆中的乘客时，根据乘客的特征对受关注区域进行分割，通过适合于受关注的分割区域中的特征的专用神经网络提取乘客的特征，并且然后融合提取的特征信息以将乘客检测为最终乘客，从而提高检测性能，并确定是否忽略了该乘客以警告该乘客的忽略。
在实施方式中，提供了一种车载乘客检测设备，包括：红外辐射(IR)相机，被配置为从顶部拍摄车辆的座椅；行驶状态检测单元，被配置为检测车辆的行驶状态；警告单元，被配置为警告乘客的忽略；和控制单元，被配置为当确定车辆在从行驶状态检测单元输入的行驶状态下停放或停止时，从IR相机接收车辆内的捕获图像，将捕获图像分割成受关注区域，通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征，从而检测所有座椅中的乘客，并且然后根据是否有被忽略的乘客，通过警告单元输出警报。
IR相机可包括具有广视角的鱼眼镜头。
控制单元可将捕获图像分割为：用于检测不使用安全座椅的乘客和坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域；用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客的异常受关注区域；以及用于检测使用安全座椅的乘客的未成年受关注区域。
控制单元可通过将捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置正常受关注区域。
控制单元可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置异常受关注区域。
控制单元可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定的未成年尺寸来设置未成年受关注区域。
控制单元可通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取乘客的特征，并且然后通过使用完全连接的神经网络融合所提取的特征的相关信息，来检测乘客。
当在驾驶员在车辆外的情况下在预定时间内检测到另一个座椅上的乘客时，由于检测到乘客，控制单元可确定该乘客被忽略。
车载乘客检测设备还可包括无线通信单元，无线通信单元被配置为使得当检测到被忽略的乘客时，控制单元通过无线通信单元将警报输出到驾驶员的移动通信终端。
控制单元可将警报输出到车辆控制单元以操作空调。
在实施方式中，提供了一种控制车载乘客检测设备的方法，包括：当确定车辆在输入到控制单元的行驶状态下停车或停止时，将车辆内的捕获图像从IR相机输入到控制单元；通过将捕获图像分割成受关注区域并通过由控制单元通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的乘客；在由控制单元检测到乘客之后，确定是否有被忽略的乘客；以及根据由控制单元确定是否有被忽略的乘客输出警报。
当在所检测的乘客中将捕获图像分割成受关注区域时，控制单元可将捕获图像分割为：用于检测不使用安全座椅的乘客和坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域；用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客的异常受关注区域；以及用于检测使用安全座椅的乘客的未成年受关注区域。
可通过由控制单元将捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置正常受关注区域。
可通过由控制单元将捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置异常受关注区域。
可通过由控制单元将捕获图像的后座图像标准化为预定的未成年尺寸来设置未成年受关注区域。
在检测乘客中，控制单元可通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取乘客的特征，并且然后通过使用完全连接的神经网络融合所提取的特征的相关信息，来检测乘客。
在确定是否存在被忽略的乘客中，当在驾驶员在车辆外的情况下在预定时间内检测到另一个座椅上的乘客时，由于检测到乘客，控制单元可确定该乘客被忽略。
在输出警报时，控制单元可通过无线通信单元将警报输出到驾驶员的移动通信终端。
在输出警报时，控制单元可将警报输出到车辆控制单元以操作空调。
从以上描述显而易见的是，根据本发明的示例性实施方式的车载乘客检测设备及其控制方法，当基于图像检测车辆中的乘客时，根据乘客的特征分割受关注区域；通过适合于分割的受关注区域中的特征的专用神经网络提取乘客的特征；并且然后融合提取的特征信息以将乘客检测为最终乘客。因此，不仅可不考虑乘客的姿势或年龄等来提高检测性能，以使错误警报的发生率最小化，而且可准确地确定是否忽略了乘客并且警告乘客的忽略，以防止由被忽略的乘客引起的事故。
附图说明
图1是示出根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备的框图。
图2是示出根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中用于检测乘客的受关注区域的视图。
图3是示出在根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中用于检测乘客的神经网络结构的视图。
图4是示出在根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中通过融合乘客的特征信息来检测乘客的过程的视图。
图5是用于说明根据本发明的实施方式的控制车载乘客检测设备的方法的流程图。
具体实施方式
在下文中，以下将通过实施方式的各种示例，参照附图，详细描述根据本发明的车载乘客检测设备及其控制方法。应当注意，附图不一定是按比例绘制的，并且为了清楚和方便描述，可能会夸大线的粗细或组件的尺寸。此外，这里使用的术语是考虑到本发明的功能而定义的术语，并且可根据用户或操作者的意图或实践而改变。因此，应基于本文阐述的全部公开内容来定义这些术语。
图1是示出根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备的框图。图2是示出根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中用于检测乘客的受关注区域的视图。图3是示出在根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中用于检测乘客的神经网络结构的视图。图4是示出在根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备中通过融合乘客的特征信息来检测乘客的过程的视图。
如图1所示，根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备可包括IR相机10、行驶状态检测单元20、警告单元40、控制单元30和无线通信单元50。
IR相机10从顶部拍摄车辆的座椅，并将捕获图像提供给控制单元30。
IR相机10可配备有具有宽视角的鱼眼镜头，以通过单个相机拍摄车辆中的所有座椅。
行驶状态检测单元20检测车辆的行驶状态，以将其提供给控制单元30，使得控制单元30可确定车辆是否是停车或停止。
警告单元40警告驾驶员以识别对乘客的忽略。
警告单元40可设置在车辆的集群中以输出警告屏幕或声音。
当确定车辆在从行驶状态检测单元20输入的行驶状态下停放或停止时，控制单元30可从IR相机10接收车辆内的捕获图像，以将捕获图像分割成受关注区域。
受关注区域可如图2所示来定义。
即，如图2中的(a)所示，控制单元30可通过将捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置用于检测不使用安全座椅的乘客以及坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为224×224尺寸来设置A到E的五个正常受关注区域。
另外，如图2中的(b)所示，控制单元30可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客(例如，坐在两个座椅上或者躺下或站起来的乘客)的异常受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为448×224尺寸来设置F的异常受关注区域。
另外，如图2中的(c)所示，控制单元30可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定的未成年尺寸来设置用于检测小于成人的未成年乘客或使用安全座椅的未成年乘客的未成年受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为112×112尺寸来设置G和H的未成年受关注区域。
控制单元30可通过设置用于捕获图像的受关注区域，并且然后通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的乘客。
如图3所示，控制单元30可通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取乘客的特征，并且然后通过使用完全连接的神经网络融合提取的特征的相关信息来检测乘客。
图3中的(a)示出了通过神经网络输出正常乘客特征图以提取正常受关注区域中的乘客的特征。图3中的(b)示出了输出异常乘客特征图以提取异常受关注区域中的乘客的特征。图3中的(c)示出了输出未成年乘客特征图以提取未成年受关注区域中的乘客的特征。然后，图3中的(d)示出了可通过接收正常乘客特征图、异常乘客特征图和未成年乘客特征图并通过完全连接的神经网络来对相关性信息建模，基于乘客占用情况的概率值来检测所有座椅中的乘客。
即，如图4所示，可通过融合从各个受关注区域提取的特征图并为每个节点定义概率值以确定该乘客是否在车辆中来检测乘客。
控制单元30可如上所述在检测到乘客之后确定乘客是否被忽略，并通过警告单元40输出警报。
当在驾驶员在车外的情况下在预定时间内检测到另一个座椅上的乘客时，由于检测到乘客，控制单元30可确定该乘客被忽略并输出警报。
控制单元30可将警报输出到车辆控制单元60以操作空调等，从而防止由被忽略的乘客引起的二次事故。
当检测到被忽略的乘客时，控制单元30可通过无线通信单元50向驾驶员的移动通信终端输出警报，使得驾驶员即使处于远距离处也可识别并应对车辆的状况。
如上所述，根据本发明的实施方式的车载乘客检测设备，当基于图像检测车辆中的乘客时，根据乘客的特征分割受关注区域，通过适合于分割的受关注区域中特征的专用神经网络来提取乘客的特征，并且然后融合提取的特征信息以将乘客检测为最终乘客。因此，不仅可不考虑乘客的姿势或年龄等来提高检测性能，以使错误警报的发生率最小化，而且可准确地确定是否忽略了乘客并且警告该乘客的忽略，以防止因被忽略的乘客引起的事故。
图5是用于说明根据本发明的实施方式的控制车载乘客检测设备的方法的流程图。
如图5所示，在根据本发明的实施方式的控制车载乘客检测设备的方法中，首先，控制单元30初始化车载乘客检测设备开始操作时的经过时间(S10)。
在步骤S10中初始化经过时间之后，控制单元30从行驶状态检测单元20接收车辆的行驶状态，并确定车辆是否是停车或停止(S20)。
当由于在步骤S20中确定车辆是否是停车或停止而没有停车或停止时，即，当车辆被驾驶时，控制单元30初始化经过时间(S100)。
即，由于可在驾驶车辆时确定乘客没有被忽略，因此可初始化所计数的经过时间。
当在步骤S20中确定车辆是否是停车或停止的结果是车辆停车或停止时，控制单元30从IR相机10接收捕获图像(S30)。
在步骤S30中接收到捕获图像之后，控制单元将捕获图像分割成受关注区域并通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的乘客(S40)。
受关注区域可如图2所示来定义。
即，如图2中的(a)所示，控制单元30可通过将捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置用于检测不使用安全座椅的乘客以及坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为224×224尺寸来设置A到E的五个正常受关注区域。
另外，如图2中的(b)所示，控制单元30可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客(例如，坐在两个座椅上或者躺下或站起来的乘客)的异常受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为448×224尺寸来设置F的异常受关注区域。
另外，如图2中的(c)所示，控制单元30可通过将捕获图像的后座图像标准化为预定未成年尺寸来设置用于检测小于成人的未成年乘客或使用安全座椅的未成年乘客的未成年受关注区域。
例如，控制单元30可通过将图像标准化为112×112尺寸来设置G和H的未成年受关注区域。
控制单元30可通过如上所述设置捕获图像的受关注区域，并且然后通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的乘客。
如图3所示，控制单元30可通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取乘客的特征，并且然后使用完全连接的神经网络融合提取的特征的相关信息来检测乘客。
图3中的(a)示出了通过神经网络输出正常乘客特征图以提取正常受关注区域中的乘客的特征。图3中的(b)示出了输出异常乘客特征图以提取异常受关注区域中的乘客的特征。图3中的(c)示出了输出未成年乘客特征图以提取未成年受关注区域中的乘客的特征。然后，图3中的(d)示出了可通过接收正常乘客特征图、异常乘客特征图和未成年乘客特征图并通过完全连接的神经网络来对相关信息建模，基于乘客占用情况的概率值来检测所有座椅中的乘客。
即，如图4所示，可通过融合从各个受关注区域提取的特征图并为每个节点定义概率值以确定该乘客是否在车辆中来检测乘客。
在步骤S40中检测到乘客之后，控制单元30确定驾驶员是否在车辆中(S50)。
当在步骤S50中确定驾驶员是否在车辆中的结果是驾驶员存在于车辆中时，控制单元30初始化经过时间，并且然后结束处理(S100)。
另一方面，当在步骤S50中确定驾驶员是否在车辆中的结果是驾驶员不存在于车辆中时，控制单元30确定乘客是否存在于另一座椅中(S60)。
当在步骤S60中确定乘客是否在另一个座椅中的结果是乘客不存在时，控制单元30初始化经过时间，并且然后结束处理(S100)。
另一方面，当在步骤S60中确定乘客是否在另一个座椅中的结果是存在乘客时，控制单元30对经过时间进行计数(S70)。
在步骤S70中对经过时间进行计数之后，控制单元30确定经过时间是否超过预定时间(S80)。
当在步骤S80中确定经过时间未超过预定时间时，控制单元30返回到步骤S20以确定车辆的行驶状态，当车辆停放或停止时，控制单元30重复以上处理，以确定在计算经过时间时是否忽略了乘客。
当在步骤S80中确定经过时间超过预定时间时，控制单元30通过警告单元40输出乘客忽略警报(S90)。
当在步骤S90中输出乘客忽略警报时，控制单元30可将警报输出到车辆控制单元60以操作空调等，从而防止由被忽略的乘客引起的二次事故。
同时，当检测到被忽略的乘客时，控制单元30可通过无线通信单元50向驾驶员的移动通信终端输出警报，使得驾驶员即使在远距离处也可识别并应对车辆的状况。
如上所述，根据本发明的实施方式的控制车载乘客检测设备的方法，当基于图像检测车辆中的乘客时，根据乘客的特征分割受关注区域，通过适合于分割的受关注区域中特征的专用神经网络提取乘客的特征，并且然后融合提取的特征信息以将乘客检测为最终乘客。因此，不仅可不考虑乘客的姿势或年龄等来提高检测性能，以使错误警报的发生率最小化，而且可准确地确定是否忽略了乘客并且警告乘客的忽略，以防止因被忽略的乘客引起的事故。
尽管上面已经描述了各种实施方式，但是本领域技术人员将理解，所描述的实施方式仅是示例性的。对于本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可进行各种修改和其他等效实施方式。因此，本发明的真正技术保护范围应由所附权利要求书限定。

Claims (17)

1.一种车载乘客检测设备，包括：
红外辐射相机，被配置为从顶部拍摄车辆的座椅；
行驶状态检测单元，被配置为检测所述车辆的行驶状态；
警告单元，被配置为警告乘客的忽略；以及
控制单元，被配置为当确定所述车辆在从所述行驶状态检测单元输入的行驶状态下停放或停止时，从所述红外辐射相机接收所述车辆内的捕获图像，将所述捕获图像分割成受关注区域，以通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取所述乘客的特征来检测所有座椅中的乘客，并且然后根据是否有被忽略的乘客，通过所述警告单元输出警报；
其中，所述控制单元将所述捕获图像分割为：用于检测不使用安全座椅的乘客和坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域；用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客的异常受关注区域；以及用于检测使用安全座椅的乘客的未成年受关注区域。
2.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述红外辐射相机包括具有广视角的鱼眼镜头。
3.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述控制单元通过将所述捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置所述正常受关注区域。
4.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述控制单元通过将所述捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置所述异常受关注区域。
5.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述控制单元通过将所述捕获图像的后座图像标准化为预定的未成年尺寸来设置所述未成年受关注区域。
6.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述控制单元通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取所述乘客的特征，并且然后通过使用完全连接的神经网络融合所提取的特征的相关信息，来检测所述乘客。
7.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，当在驾驶员在所述车辆外的情况下在预定时间内检测到另一个座椅上的乘客时，由于检测到乘客，所述控制单元确定所述乘客被忽略。
8.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，还包括无线通信单元，所述无线通信单元被配置为使得当检测到被忽略的乘客时，所述控制单元通过所述无线通信单元将所述警报输出到驾驶员的移动通信终端。
9.根据权利要求1所述的车载乘客检测设备，其中，所述控制单元将所述警报输出到车辆控制单元以操作空调。
10.一种控制车载乘客检测设备的方法，包括：
当确定车辆在输入到控制单元的行驶状态下停车或停止时，将所述车辆内的捕获图像从红外辐射相机输入到所述控制单元；
通过将所述捕获图像分割成受关注区域并通过由所述控制单元通过针对每个受关注区域的专用神经网络提取乘客的特征来检测所有座椅中的所述乘客；
在由所述控制单元检测到所述乘客之后，确定是否有被忽略的乘客；以及
根据由所述控制单元确定是否有被忽略的乘客输出警报；
其中，当在所检测的乘客中将所述捕获图像分割成受关注区域时，所述控制单元将所述捕获图像分割为：用于检测不使用安全座椅的乘客和坐在正常位置并处于正常姿势的乘客的正常受关注区域；
用于检测处于异常姿势和异常位置的乘客的异常受关注区域；以及
用于检测使用安全座椅的乘客的未成年受关注区域。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，通过由所述控制单元将所述捕获图像的每个座椅图像标准化为预定的正常尺寸来设置所述正常受关注区域。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，通过由所述控制单元将所述捕获图像的后座图像标准化为预定的异常尺寸来设置所述异常受关注区域。
13.根据权利要求10所述的方法，其中，通过由所述控制单元将所述捕获图像的后座图像标准化为预定的未成年尺寸来设置所述未成年受关注区域。
14.根据权利要求10所述的方法，其中，在检测乘客中，所述控制单元通过使用针对每个受关注区域的卷积神经网络提取所述乘客的特征，并且然后通过使用完全连接的神经网络融合所提取的特征的相关信息，来检测所述乘客。
15.根据权利要求10所述的方法，其中，在确定是否存在被忽略的乘客中，当在驾驶员在所述车辆外的情况下在预定时间内检测到另一个座椅上的乘客时，由于检测到乘客，所述控制单元确定所述乘客被忽略。
16.根据权利要求10所述的方法，其中，在输出警报时，所述控制单元通过无线通信单元将所述警报输出到驾驶员的移动通信终端。
17.根据权利要求10所述的方法，其中，在输出警报时，所述控制单元将所述警报输出到车辆控制单元以操作空调。
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