CN112329526A - 一种基于ai视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，本发明有效监测并识别叉车驾驶员的驾驶行为和状态，包括：人脸识别准驾控制车辆、驾驶员身份更换、疲劳驾驶、分神驾驶、驾驶异常、抽烟、打电话、喝水或饮料和未系好安全带等功能，保障叉车安全规范驾驶，降低叉车意外事故的发生，提高生产效率。相比于基于特殊传感器类的驾驶行为监测系统，本发明可以实时上传有警告行为时的实时画面。相比于单一的驾驶行为监测，本发明增加了人脸识别准驾驶控制功能。相比于汽车驾驶行为监测系统，本发明根据叉车作业的特殊性(如叉货、卸货时需要驾驶员查看和倒车时查看路况等情况)可以实时监测驾驶行为和状态，而且价格更低，更易安装和推广。

Description

一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法
技术领域
本发明涉及叉车人脸识别准驾控车和驾驶安全预警领域，特别是一种基于 AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法。
背景技术
随着现代社会物流业的飞速发展，叉车运输的需求不断增加。叉车工作的仓库环境大多是空间密度比较大，且存在着叉车、行人、货物、托盘、货架等多种复杂工况，需要叉车驾驶员在高度集中精力的状态下安全完成装卸运输作业。驾驶叉车存在工作时间长、作业强度大等特点。由于叉车驾驶员长时间驾驶而可会产生疲劳或困倦和一些司机的不规范驾驶等行为，往往可能会引发叉车安全事故，甚至造成生命和财产损失。在这种情况下，驾驶行为与状态实时识别预警对叉车安全驾驶有很重大的意义。
目前，叉车的开启或锁车控制主要是通过钥匙或者刷卡的方式进行，这种传统的方式存在驾驶员身份不明确和冒名顶替的现象。叉车和汽车车辆的锁车实时性差异，叉车很有可能存在中途更换驾驶员的现象。因此，人脸识别准驾驶控制和驾驶员身份的实时追踪，检测身份异常事件的发生对叉车的智能化管理很重要，为此我们提出一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法用于解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，硬件包括：
基于人工智能终端(Jetson nano)，进行视觉智能分析；
安装在叉车驾驶员前方靠下位置的窄带红外摄像头(。
车联网终端，用于实时采集车辆数据和车辆解锁或关锁控制；
显示器/喇叭，可以显示实时检测识别结果和发出告警声音；
电源模块，对智能计算终端和显示器/喇叭进行供电。
4G天线，用于传输信号。
本发明执行前提条件：
利用窄带红外摄像头采集所需识别的叉车驾驶员正面图像，用于构建驾驶员人脸数据库；
利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员作业环境下的驾驶行为和状态(包括不规范驾驶和疲劳等状态)图像采集，并对采集到的图像进行标注，然后基于图像识别神经网络对标注数据进行训练，生成可识别出驾驶员人脸关键点和各种驾驶行为的深度学习网络模型；
通过语音对驾驶员进行提醒，微调摄像头的位置，使得驾驶员头部局域图像中间位置，提高检测的准确性和全面性。
本发明包括如下步骤：
步骤一：利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员头部周围区域进行采集；
步骤二：人工智能终端读取深度网络学习模型，模型包括但不限于 ssd-mobilenet v2、yolo v3、dlib、face_recognition，通过tensorrt对训练好的深度学习网络模型进行硬件加速；
步骤三：人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中的驾驶员，并识别出其身份、当前驾驶行为和状态；
步骤四：人工智能终端通过读取驾驶员数据库判断该驾驶员的驾驶权限，若有准许驾驶权限，则向车联网终端发送解锁车辆的命令，完成人脸识别控制开启车辆；
步骤五：车辆开启后，实时获取车联网终端通过can信号或者传感器得到的叉车状态数据。结合当前驾驶行为和状态和已获得的叉车实时数据，判断驾驶员的行为和状态是否处于警报范围内，并结合实时车速判断警报等级，如果是，则进行报警；
步骤六：回到步骤三进行循环。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明有效监测并识别叉车驾驶员的驾驶行为和状态，包括：人脸识别准驾控制车辆、驾驶员身份更换、疲劳驾驶、分神驾驶、驾驶异常、抽烟、打电话、喝水或饮料和未系好安全带等功能，保障叉车安全规范驾驶，降低叉车意外事故的发生，提高生产效率。相比于基于特殊传感器类的驾驶行为监测系统，本发明可以实时上传有警告行为时的实时画面。相比于单一的驾驶行为监测，本发明增加了人脸识别准驾驶控制功能。相比于汽车驾驶行为监测系统，本发明根据叉车作业的特殊性(如叉货、卸货时需要驾驶员查看和倒车时查看路况等情况)可以实时监测驾驶行为和状态，而且价格更低，更易安装和推广。
附图说明
图1为本发明人工智能终端检测识别流程图；
图2为本发明流程模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，硬件包括：
基于人工智能终端(Jetson nano)，进行视觉智能分析；
安装在叉车驾驶员前方靠下位置的窄带红外摄像头。
车联网终端，用于实时采集车辆数据和车辆解锁或关锁控制；
显示器/喇叭，可以显示实时检测识别结果和发出告警声音；
电源模块，对智能计算终端和显示器/喇叭进行供电。
4G天线，用于传输信号。
本发明执行前提条件：
利用窄带红外摄像头采集所需识别的叉车驾驶员正面图像，用于构建驾驶员人脸数据库；
利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员作业环境下的驾驶行为和状态(包括不规范驾驶和疲劳等状态)图像采集，并对采集到的图像进行标注，然后基于图像识别神经网络对标注数据进行训练，生成可识别出驾驶员人脸关键点和各种驾驶行为的深度学习网络模型；
通过语音对驾驶员进行提醒，微调摄像头的位置，使得驾驶员头部局域图像中间位置，提高检测的准确性和全面性。
本发明包括如下步骤：
步骤一：利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员头部周围区域进行采集；
步骤二：人工智能终端读取深度网络学习模型，模型包括但不限于ssd-mobilenetv2、yolo v3、dlib、face_recognition，通过tensorrt对训练好的深度学习网络模型进行硬件加速；
步骤三：人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中的驾驶员，并识别出其身份、当前驾驶行为和状态；
步骤四：人工智能终端通过读取驾驶员数据库判断该驾驶员的驾驶权限，若有准许驾驶权限，则向车联网终端发送解锁车辆的命令，完成人脸识别控制开启车辆；
步骤五：车辆开启后，实时获取车联网终端通过can信号或者传感器得到的叉车状态数据。结合当前驾驶行为和状态和已获得的叉车实时数据，判断驾驶员的行为和状态是否处于警报范围内，并结合实时车速判断警报等级，如果是，则进行报警；
步骤六：回到步骤三进行循环。
通过窄带红外摄像头对叉车驾驶员进行图像采集，后经过人工智能终端进行识别并结合车联网终端综合处理识别结果，将识别结果反馈给后台服务器，后台服务器发出处理命令，进行显示和语音告警，以提醒叉车驾驶员安全驾驶。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (1)

1.一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，其特征在于：硬件包括：
基于人工智能终端(Jetson nano)，进行视觉智能分析；
安装在叉车驾驶员前方靠下位置的窄带红外摄像头。
车联网终端，用于实时采集车辆数据和车辆解锁或关锁控制；
显示器/喇叭，可以显示实时检测识别结果和发出告警声音；
电源模块，对智能计算终端和显示器/喇叭进行供电。
4G天线，用于传输信号。
本发明执行前提条件：
利用窄带红外摄像头采集所需识别的叉车驾驶员正面图像，用于构建驾驶员人脸数据库；
利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员作业环境下的驾驶行为和状态(包括不规范驾驶和疲劳等状态)图像采集，并对采集到的图像进行标注，然后基于图像识别神经网络对标注数据进行训练，生成可识别出驾驶员人脸关键点和各种驾驶行为的深度学习网络模型；
通过语音对驾驶员进行提醒，微调摄像头的位置，使得驾驶员头部局域图像中间位置，提高检测的准确性和全面性。
本发明包括如下步骤：
步骤一：利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员头部周围区域进行采集；
步骤二：人工智能终端读取深度网络学习模型，模型包括但不限于ssd-mobilenet v2、yolo v3、dlib、face_recognition，通过tensorrt对训练好的深度学习网络模型进行硬件加速；
步骤三：人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中的驾驶员，并识别出其身份、当前驾驶行为和状态；
步骤四：人工智能终端通过读取驾驶员数据库判断该驾驶员的驾驶权限，若有准许驾驶权限，则向车联网终端发送解锁车辆的命令，完成人脸识别控制开启车辆；
步骤五：车辆开启后，实时获取车联网终端通过can信号或者传感器得到的叉车状态数据。结合当前驾驶行为和状态和已获得的叉车实时数据，判断驾驶员的行为和状态是否处于警报范围内，并结合实时车速判断警报等级，如果是，则进行报警；
步骤六：回到步骤三进行循环。
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