公交專座智能提示裝置與方法

2023-06-24 09:20:41

專利名稱：公交專座智能提示裝置與方法
技術領域：
本發明涉及的是一種汽車工程中的控制技術領域的裝置與方法，具體是一種公交 專座智能提示裝置與方法。
背景技術：
眾所周知，為了倡導尊老愛幼的社會美德、共同建設美好的和諧生活環境，在我們 的公共汽車、地鐵、軌道交通等公共運輸工具上都在車廂的適當位置專門設置了「老弱病殘 孕」專座，目的就在於能夠讓「需要得到社會關心、愛護與幫助」的人們在出行乘坐公交的時 候獲得適當的照顧。然而，事情往往並不像設置「老弱病殘孕」專座的初衷所想像的那樣， 而是(1)時常有些年輕人一進入公交車廂，壓根就對「老弱病殘孕」專座的文字提示視 而不見，只要空著，一屁股就坐上去。(2)時常還可見有些年輕人坐在「老弱病殘孕」專座上，即使隨後有「老弱病殘孕」 者上車，甚至一個「挺著大肚子」的孕婦就站在他的旁邊，他能夠做到熟視無睹、旁若無人， 或者假裝瞌睡，任憑身邊的孕婦一直站到下車。(3)如果有人好心提醒或勸說佔用「老弱病殘孕」專座者予以讓座時，時常還會遭 到佔用「老弱病殘孕」專座者的惡語相向，甚至還會大打出手。如此種種不勝枚舉，這是社會風氣不善所致，固然需要全社會的共同努力，廣泛提 高每個公民的素養，提倡人們互相愛護與幫助的道德情操，才能徹底改善這些不良的社會 風氣。然而，由於某些社會與歷史的原因，要使社會達到十分理想的境界尚需一個漫長的時 間。在這特定的社會環境下，通過先進的技術手段用以改善這種不良的社會現象，不乏其有 效性，而且對促進人性惡習的改善還會收到意想不到的良好效果。這就是本發明技術公交 專座智能提示裝置與方法的技術功效。經對現有技術文獻的檢索發現，米柴的「遊泳池『監察器』」(《世界知識》1985年 底24期)介紹了 「最近，美國一家公司試製一種電子遊泳看護器。該設備採用了家庭安 全電腦系統的技術，在遊泳池兩側的水平線位置安裝兩組(每組5個)傳感系統，傳感器發 出的無線電信號由室內接受器加以記錄。它主要是在遊泳池內無人遊泳時，用以監視是否 有人落水。在有人遊泳時，將裝置調至『遊泳』檔，它即自動解除警報，在無人遊泳時，則調 至『監察』檔。它是依據水平面的波動來對場內情況加以判斷的，因此，如有一個重1.8公 斤的物體落水，那麼池內水波起伏即0. 6釐米，圖像接受器收到這一數據後即報警。如有孩 子不慎落水，便可得到警報。還有一種是直徑為25釐米的『示警碟』，使用時將它繫於池內， 如有重達7公斤的物體落水，它會立即對水面驟然起伏作出反應，發出高達85分貝的強音 警報。上述高技術示警器能幫助人們保護幼兒，當然最佳看護者仍然是謹慎小心的父母。」 儘管該技術除了「強音警報」外，也採用了「圖像接受器」的識別技術，但是其中的圖像識別 是以「水波起伏」數據作為判別的依據，顯然其算法過於簡單，也無法實現對人物類別的判 別功能，自然就無法直接應用於本發明所涉及的技術領域。
再經對現有技術文獻的檢索，尚未發現與本發明同類或相近的技術裝置與方法。

發明內容
本發明的目的在於克服現有技術中的不足，提供一種公交專座智能提示裝置與方 法，能夠對搶佔公交專座或因疏忽坐上公交專座者提供友好的提示，使其警覺自己的行為 有所失誤，因此使公交專座的設置發揮出本身應該發揮的作用；並且，久而久之便會逐漸地 使越來越多的公交乘客形成一種牢固的意識「老弱病殘孕」專座不是年輕人可以隨便坐 的，應該時刻保留著讓需要人們關心與愛護的「老弱病殘孕」者乘坐。不言而喻，這也是通 過先進的技術手段來改造人們不良習性的有效方法，而且還能夠避免因勸說別人的不良行 為而引起的口角爭辯，乃至發生衝突等大家都不願意看到的社會不和諧現象。本發明所稱的「公交」，包括公共汽車、地鐵、軌道交通等公共運輸工具，簡稱為 「公交」。本發明是通過以下技術方案實現的本發明涉及一種公交專座智能提示裝置，包括針孔攝像頭、信號處理器和語音提 示器。針孔攝像頭的輸出接口通過視頻電纜與信號處理器的圖像輸入接口連接，信號處理 器的輸出接口與語音提示器輸入接口連接。所述針孔攝像頭，設置於「老弱病殘孕」專座對面車廂壁上的適當位置，正對著「老 弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置，用於實時採集「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置視 圖。所述信號處理器，包括圖像輸入接口、模數轉換模塊、圖像處理模塊、輸出接口。 其中圖像輸入接口的輸入端經視頻電纜與針孔攝像頭輸出接口相連，圖像輸入接口的輸 出端與模數轉換模塊的輸入端連接，模數轉換模塊的輸出埠與圖像處理模塊的輸入埠 連接；圖像處理模塊的輸出埠與輸出接口的輸入端連接；輸出接口的輸出端與語音提示 器輸入接口連接。所述圖像處理模塊，是信號處理器中的核心技術模塊，承擔圖像信息的處理、識別 與決策的整個運算過程。所述語音提示器，包括輸入接口、解碼器、數字語音模塊、數模轉換器、功率放大 模塊、揚聲器；其中輸入接口的輸入埠與信號處理器的輸出接口連接，輸入接口的輸出 端與解碼器的輸入埠連接，解碼器的輸出埠與數字語音模塊的輸入埠連接，數字語 音模塊的輸出埠與數模轉換器的輸入埠連接，數模轉換器的輸出埠與功率放大模塊 的輸入埠連接，功率放大模塊的輸出埠與揚聲器的輸入埠連接。當語音提示器的輸 入接口接收到控制指令後，經過解碼器的解釋，連結數字語音模塊中的相關語音單元，將鏈 接後的語音單元序列依次輸至數模轉換器轉換為語音模擬信號，再將語音模擬信號輸至功 率放大模塊經功率放大後驅動揚聲器發出相應的語音提示。本發明的信號處理器圖像輸入接口從針孔攝像頭輸出接口接收「老弱病殘孕」專 座乘客的臉部圖像模擬信號後，將圖像模擬信號送入模數轉換模塊的輸入端，模數轉換模 塊再將轉換後的數字圖像信號輸至圖像處理模塊。信號處理器對針孔攝像頭採集到的「老 弱病殘孕」專座乘客的臉部圖像信號進行處理與分析後，確定當前「老弱病殘孕」專座乘客 是否屬於男性青壯年；一旦確認當前「老弱病殘孕」專座乘客是屬於男性青壯年，信號處理器會實時地根據識別結果生成控制指令由其輸出接口輸出；在控制指令的作用下，通過語 音提示器向該男性青壯年乘客友好提示「這是『老弱病殘孕』專座，請您將它讓給『需要幫 助』的乘客好嗎？謝謝您的協助！」。本發明還涉及一種公交專座智能提示方法，包括以下步驟步驟一、系統對訓練樣本進行學習，當系統處於學習狀態時，系統對16到55周歲 年齡段的男性臉部圖像進行採集與處理；具體分步驟如下(1)採集男性青壯年臉部圖像並進行彩色空間轉換；將針孔攝像頭抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像進行強化後，再將其從RGB彩色 空間轉換至HSV彩色空間進行表達，即連續採集多幅，包括從16到55周歲不同年齡段 的男性及其不同表情特徵的臉部圖像，再將每幅強化後的臉部圖像從RGB彩色空間轉換至 HSV彩色空間進行表達。(2)將臉部與背景區分開來；在抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像中，按照像素坐標從左至右、從上到下地掃 描檢測像素的景物色調，並將落入HSV彩色空間中的色調區間[2°，47° ]的色調集合所對 應的像素點擬定為人臉區域，因此就能將男性青壯年臉部圖像中其它區域及背景跟臉部區 域準確地區分開來。這是因為人物圖像中的人臉膚色與衣物及背景存在著明顯不同的色調差別，人臉 膚色與衣物及背景各自的色調分布於不同的角度區域，而且人臉膚色的色調相對穩定地集 中在HSV彩色空間中的某個角度區域，通過實驗證實不論是自然光照射還是人工光源照 射，也不論攝像系統的異同，膚色的色調H的角度分布都基本保持在HSV彩色空間的2 47°之間，因此能夠通過人物圖像在HSV空間中的色調值來區分出人臉膚色和衣物、背景 及其它景物。換句話說，只有當某一景物的色調處於區間[2°，47° ]之內，才有可能是人 臉膚色，否則是其它景物，如衣物或其它物品。通過實驗進一步證實人臉膚色的色調值為 11°的概率最高，因此稱11°的色調值為人臉膚色的概率峰值。令，人臉膚色色調在區間 [2°，47° ]的分布概率為P(H)時，則H= 11°的概率達到最高，SPP(ir ) =Pmax，也就 是說，當某個景物的色調為11°時，認定該景物為人臉膚色的置信度達到最高。(3)對抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像確定臉部中心位置與臉部區域；利用抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像的HSV彩色空間表達，在人臉膚色色調 集合中，以最接近11°的色調值所對應的像素點坐標作為人臉中心點，如經過人臉區域 搜尋結果，獲得落入HSV彩色空間中的色調區間[2°，47° ]的色調集合為{...，9.7°， 10. 1°，9. 5° , ... }，而且該集合所對應的像素點坐標為{. . .，(ik_1; U，(ik，jk)，(ik+1， jk+1)，...)，其中最接近11°的色調值是10.1°，所對應的像素點坐標為(ik，jk)，因此就可 以確定(ik，jk)為人臉中心位置坐標，i表示像素的列坐標，j表示像素的行坐標，腳標表示 列數和行數，ik的k表示第k列，Jk的k表示第k行。並以人臉中心點為基點向上、下各擴
張I行像素和向左、右各擴張I列像素，作為uXv大小的臉部區域，簡稱uXv臉部區域。(4)導入男性青壯年臉部區域圖像訓練樣本；對男性青壯年臉部圖像截取UXv臉部區域後作為訓練樣本導入本發明裝置系統。所採集的男性青壯年臉部圖像的UX ν臉部區域訓練樣本均具有256個灰度級，一 般取訓練樣本數η = kXl ^ 300 ；其中，k、1分別為被採樣男性青壯年數和每個男性青壯 年被採樣臉部區域的樣本數，如k = 30、1 = 10分別代表被採樣男性青壯年數為30個、每 個男性青壯年被採樣臉部區域的樣本數為10。(5)將訓練樣本圖像轉換為一維向量；將每一個二維的男性青壯年臉部區域訓練樣本圖像數據轉化為一維的向量，並定 義男性青壯年臉部特徵為1類臉部特徵，其餘人的臉部特徵為-1類臉部特徵。所述「其餘 人」，包括小孩、老人、婦女等。可以表達出1類第i圖像的一維向量Xi為Xi = [Xil xi2. · · xjT = [XiJ]τ (公式一)式中，Xij表示1類第i個樣本第j個像素灰度值；i = 1，2，. . .，η為1類臉部區 域樣本序號；j = 1，2，. . .，m為每個樣本圖像所取像素數，m = uX v，u和ν分別為樣本圖 像的列和行像素數。(6)計算訓練樣本特徵值及特徵向量；計算1類的均值I,即
1 η mΙ = :ΣΣ (公式二)
nxm i=i j=i稱由此求得的均值玄為1類平均臉。對上述訓練樣本進行規範化後可以表達為Vi=Xi-X; i = 1,2, . . . , η (公式三)由訓練樣本組成的1類平均臉規範化向量νν = [V1 V2. ..νη]τ (公式三)此時，1類平均臉協方差矩陣為Q = [V1 V2. · · vn]T[Vl V2. · · vn] ；Q e Rnxn (公式四)利用(公式四)求取Q的特徵值λ χ及其特徵向量，並將其從大到小重新排列後 生成特徵向量P=LA1 λ2 λ3···]τ (公式五)其中，X1 彡 A2 ^ A3^...(7)建立人臉特徵判據；由於較大的特徵值對應的特徵向量包含了較多的人臉特徵信息，因此選取前s個 較大的特徵值所對應的特徵向量構成的向量空間就可以近似地表示人臉圖像的主要信息。 s取值由實驗確定。從ν= [V1 V2... 選取前s個較大的特徵值所對應的規範化值構成新的規範 化向量為V = [v, V2 ... VsΓ (公式六)因此，可以直接用 來代表1類人臉特徵，即男性青壯年臉部區域特徵。這就是說，建立了人臉特徵規範化向量後，就可以依次作為識別當前乘客是否為 男性青壯年的判據。
所述從(公式一)到(公式六)的計算過程，又被稱為臉部圖像對特徵空間的投影。所述的圖像增強，是指採用脈衝耦合神經網絡法模擬與特徵有關的神經元同步 行為來展示脈衝發放現象的連接模型，對車廂內針孔攝像頭實時採集到的圖像進行增強。所述的脈衝耦合神經網絡法(Pulse-Coupled Neural Networks，簡稱PCNN)，是一 種模擬與特徵有關的神經元同步行為來展示脈衝發放現象的連接模型。因此，它與視感神 經系統的感知能力有著天然的聯繫。應用於圖像處理的PCNN結構模型中，待處理的圖像每個像素f (i，j)對應著每個 神經元Nij,其中像素坐標，i = 1,2,3, ...,J = 1,2,3, ... ο以Iij表示像素點f(i，j)的 像素強度值，每個神經元Nij除接收來自外部的刺激Iij外，還接收來自內部網絡其他神經元 的饋送輸入Fij (t)和聯接輸入LijU),接著通過神經元連接強度β以乘積耦合形式Fij (t) [1+β LijU)]構成神經元Nij的內部行為UijU),再通過動態閾值θ^α)與UijU)的比較 而激勵或抑制神經元的脈衝信號輸出Yu(t)(又稱為點火)，t代表時間。由於常規圖像中邊緣兩邊的象素亮度強度差總比區域內空間鄰近的象素亮度強 度差相對要大，因此，若採用PCNN於二維圖像處理，每個神經元與圖像像素一一對應，其亮 度強度值作為神經元的外部刺激，則在PCNN內部，空間鄰近、強度相似的像素集群能夠同 步點火，否則異步點火。這在圖像增強中，表現為同步點火對應的圖像像素呈現相同的亮度 強度值，從而平滑了圖像區域；異步點火對應的圖像像素呈現不同的亮度強度值，從而加大 了圖像區域間亮度強度的梯度，進而更加突出了圖像的邊緣，使得增強後的圖像亮度強度 分布更具有層次性。在標準的PCNN模型中，由於硬限幅函數的作用，其輸出是一個二值圖像幀。為了 使所建立的PCNN輸出映射函數能更有效地進行圖像整體對比度增強的處理，基於上述的 人眼視覺感知特性，採用類對數映射函數，將圖像的亮度強度映射到一個合適的視覺範圍。該方法的最大優點在於它與視覺神經系統的感知能力有著天然的聯繫，使得該模 型不僅能較好地平滑圖像區域、突出圖像邊緣，而且能明顯地改善彩色圖像的視覺效果、增 強圖像色彩的真實效果。所述的彩色空間轉換，是指將增強後的圖像進行彩色空間轉換，即將增強後的數 字圖像從RGB彩色空間轉換至HSV彩色空間，轉換後的色調H、飽和度S和亮度V分別表示 為
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V ^ max (R, G, B) (公式七)
C ^ ΓΠ1 (尺,召)IiA τ 7 , y~v
V(公式八)
、5=0；其它
『60。(σ-β)/5;當 v = //^180。+ 60。(5-尺)/5;當￥=6 (公式九) 240。+ 60。(i - G ；當 V = S
並在計算H過程，如果出現H < 0，則取H < H+ 360° 』肖為H的實際取值。 所述RGB和HSV，分別為圖像彩色空間的描述方式。前者的空間向量[R G代表紅R、綠G和藍B三基色的色彩，同時也表示三基色的亮度，RGB三色之間存在著很大的 相關性。換句話說，通過[R G Β]τ三元素的不同取值，能夠形成不同的顏色效果。後者是根 據顏色的直觀特性創建的一種包含色調H、飽和度S和亮度V的三維彩色空間模型，也稱六 角錐體模型。在這個彩色空間模型中，色調H用角度度量，取值範圍為0 360°，從紅色開 始按逆時針方向計算，紅色為0°、綠色為120°、藍色為240°，它們的補色黃色為60°、 青色為180°、品紅為300° ；飽和度S取值範圍為0.0 1.0 ；亮度V取值範圍為0.0(黑 色) 1.0(白色)。如純紅色是[H S V]T=
τ，而S = O表示非彩色，在這種情況 下，色調未定義。步驟二、在線識別乘客類別，即相應的公交專座智能提示裝置系統進入(處於)在 線工作狀態，對「老弱病殘孕」專座上的乘客實施實時監視，根據識別結果對「老弱病殘孕」 專座乘客確定控制指令輸出，決定是否由語音提示器向該乘客提示；具體分步驟如下(1)在線採集「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置圖像並進行彩色空間轉換；將針孔攝像頭實時採集到的「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置圖像進行強化 後，再將其從RGB彩色空間轉換至HSV彩色空間進行表達。所述乘客臉部位置圖像，包括「老弱病殘孕」專座上有乘客、沒有乘客或該專座被 遮擋時的圖像。(2)將「老弱病殘孕」專座上乘客臉部與背景區分開來；在採集到的「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置圖像中，按照像素坐標從左至 右、從上到下地掃描檢測像素的景物色調，將落入HSV彩色空間中的色調區間[2°，47° ] 的色調集合所對應的像素點擬定為人臉區域，如果能夠找到對應色調區間[2°，47° ]的 像素點，則說明「老弱病殘孕」專座上有乘客乘坐，因此將「老弱病殘孕」專座乘客其它區域 圖像及其背景與其臉部區域準確地區分開來。繼續下一步驟(3)。如果沒有找到能夠落入HSV色調區間[2°，47° ]色調所對應的像素點，則表明 當前「老弱病殘孕」專座上尚未有人乘坐，或者是針孔攝像頭的視場暫時被車廂內站立者的 身體部位所遮擋。此時，運算程序回到上述步驟(1)，繼續監視「老弱病殘孕」專座上的乘客 臉部位置狀態。(3)對採集到的「老弱病殘孕」專座乘客臉部圖像確定人臉中心位置與眼部區域；利用人臉的HSV彩色空間表達，以最接近11°的色調值所對應的像素點坐標作為
人臉中心點，並以人臉中心點為基點向上、下各擴張f行像素和向左、右各擴張|列像素，作
為uXv大小的臉部區域，簡稱uXv臉部區域，亦即可獲取uXv的臉部跟蹤區域。(4)對「老弱病殘孕」專座乘客臉部區域進行跟蹤；採用一階預測算法作為「老弱病殘孕」專座乘客臉部區域跟蹤的方法。設當前「老弱病殘孕」專座乘客臉部運動速度為V (tk) = [Vi (tk)Vj(tk)]T,J.
lk ~lk-\
γλλ (h)h _h-\ , Μ, χ=.. (公式十)
乂 [h )J Jk-Jk-I _ h ~h-\ _艮口，採用間隔時間At下，對人臉中心位置的前後兩次運算來求取，At = tk_tk_lt 其一階預測估計值應為
徹
權利要求
一種公交專座智能提示裝置，其特徵在於，包括針孔攝像頭、信號處理器和語音提示器，針孔攝像頭的輸出接口通過視頻電纜與信號處理器的圖像輸入接口連接，信號處理器的輸出接口與語音提示器數字的輸入接口連接；所述信號處理器，包括圖像輸入接口、模數轉換模塊、圖像處理模塊、輸出接口。其中圖像處理模塊承擔圖像信息的處理、識別與決策的整個運算過程，圖像輸入接口的輸入端經視頻電纜與針孔攝像頭輸出接口相連，圖像輸入接口的輸出端與模數轉換模塊的輸入端連接，模數轉換模塊的輸出埠與圖像處理模塊的輸入埠連接；圖像處理模塊的輸出埠與輸出接口的輸入端連接；輸出接口的輸出端與語音提示器數字的輸入接口連接。
2.根據權利要求1所述的公交專座智能提示裝置，其特徵是，所述針孔攝像頭，設置於 公交車廂內，正對著「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置，用於實時採集「老弱病殘孕」專 座上的乘客臉部位置視圖。
3.一種公交專座智能提示方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟一、系統對訓練樣本進行學習，當系統處於學習狀態時，系統對從16到55周歲年 齡段的男性臉部圖像進行採集與處理；步驟二、在線識別乘客類別，相應的公交專座智能提示裝置系統進入在線工作狀態，對 「老弱病殘孕」專座上的乘客實施實時監視，根據識別結果對「老弱病殘孕」專座乘客確定控 制指令輸出，決定是否由語音提示器向該乘客提示。
4.根據權利要求3所述的公交專座智能提示方法，其特徵是，步驟一中所述系統對訓 練樣本進行學習，當系統處於學習狀態時，系統對男性青壯年臉部圖像進行採集與處理，包 括分步驟如下(1)採集男性青壯年臉部圖像並進行彩色空間轉換，通過針孔攝像頭連續採集的多幅 圖像，再將強化後的臉部圖像從RGB彩色空間轉換至HSV彩色空間進行表達；(2)將臉部與背景區分開來，在抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像中，按照像素坐標從 左至右、從上到下地掃描檢測像素的景物色調，並將落入HSV彩色空間中的色調區間[2°， 47° ]的色調集合所對應的像素點擬定為人臉區域，因此將男性青壯年臉部圖像中其它區 域及背景跟臉部區域準確地區分開來；(3)對抽樣採集到的男性青壯年臉部圖像確定臉部中心位置與臉部區域，利用抽樣採 集到的男性青壯年臉部圖像的HSV彩色空間表達，在人臉膚色色調集合中，以最接近11°的色調值所對應的像素點坐標作為人臉中心點，並以人臉中心點為基點向上、下各擴張I行像素和向左、右各擴張I列像素，作為uXv臉部區域；(4)導入男性青壯年臉部區域圖像訓練樣本，對男性青壯年臉部圖像截取uXv臉部 區域後作為訓練樣本導入本發明裝置系統，所採集的男性青壯年臉部圖像臉部區域訓練樣 本均具有256個灰度級，一般取訓練樣本數η = kXl ^ 300 ；其中，k、1分別為被採樣男性 青壯年數和每個男性青壯年被採樣臉部區域的樣本數；(5)將訓練樣本圖像轉換為一維向量，將每一個二維的男性青壯年臉部區域訓練樣本 圖像數據轉化為一維的向量，並定義男性青壯年臉部為1類臉部特徵，其餘人的臉部為-ι 類臉部特徵，表達出1類第i圖像的一維向量Xi為Xi= [xn xi2... xJT= [Xij]T;式中， Xij表示1類第i個樣本第j個像素灰度值；i = 1，2，. . .，η為1類臉部樣本序號；j = 1，[2，. . .，m為每個樣本圖像所取像素數，m = uX v，u和ν分別為樣本圖像的列和行像素數；(6)計算訓練樣本特徵值及特徵向量；(7)建立人臉特徵判據，由於較大的特徵值對應的特徵向量包含了較多的人臉特徵信 息，因此選取前s個較大的特徵值所對應的特徵向量構成的向量空間就近似地表示人臉圖 像的信息，s取值由實驗確定男性青壯年臉部區域特徵。
5.根據權利要求4所述的公交專座智能提示方法，其特徵是，分步驟(6)中所述的計算 訓練樣本特徵值及特徵向量，是指1 η m計算ι類平均臉〒=;「ΣΣ ，對上述訓練樣本進行規範化後表達為 _ i = nxm I=1 MVi = Xi-X;l，2，...，n，由訓練樣本組成的1類平均臉規範化向量ν= [V1 ν2...νη]τ，此時，1類平均臉 協方差矩陣為Q = [V1 V2. . . vn] tLv1 V2- . . νη] ；Q e Rnxn求取Q的特徵值其特徵向量，並將其從大到小重新排列後生成特徵向量P= [A1入2 入3···]Τ，其中，入工^入入3^···。
6.根據權利要求4所述的公交專座智能提示方法，其特徵是，分步驟(7)中所述的確定 男性青壯年臉部區域特徵，是指從V= [V1 V2... νη]τ中選取前S個較大的特徵值所對應的規範化值構成新的規範化向 量f = h V2 ... 因此，直接用糹來代表1類人臉特徵，即男性青壯年臉部區域特徵。
7.根據權利要求3所述的公交專座智能提示方法，其特徵是，步驟二中所述的在線識 別乘客類別，處於在線工作狀態，對「老弱病殘孕」專座上的乘客實施實時監視，包括分步驟 如下(1)針孔攝像頭在線實時採集「老弱病殘孕」專座上的乘客臉部位置圖像，將採集到的 圖像進行強化後，再將其從RGB彩色空間轉換至HSV彩色空間進行表達；(2)將「老弱病殘孕」專座乘客臉部與背景區分開來，即在採集到的「老弱病殘孕」專座 上的乘客臉部位置圖像中，按照像素坐標從左至右、從上到下地掃描檢測像素的景物色調， 將落入HSV彩色空間中的色調區間[2°，47° ]的色調集合所對應的像素點擬定為人臉區 域，如果能夠找到對應色調區間[2°，47° ]的像素點，則說明「老弱病殘孕」專座上有乘客 乘坐，因此將「老弱病殘孕」專座乘客其它區域圖像及其背景跟臉部區域準確地區分開來， 繼續下一步驟(3)；如果沒有找到能夠落入HSV色調區間[2°，47° ]色調所對應的像素 點，則表明當前「老弱病殘孕」專座上尚未有人乘坐，或者是針孔攝像頭的視場暫時被車廂 內站立者的身體部位所遮擋，此時，運算程序回到上述步驟(1)，繼續監視「老弱病殘孕」專 座上的乘客臉部位置狀態；(3)對採集到的「老弱病殘孕」專座乘客臉部圖像確定人臉中心位置與眼部區域，即利 用人臉的HSV彩色空間表達，以最接近11°的色調值所對應的像素點坐標作為人臉中心點，並以人臉中心點為基點向上、下各擴張§行像素和向左、右各擴張|列像素，作為uXv臉部區域，即獲取uX ν的臉部跟蹤區域；(4)對「老弱病殘孕」專座乘客臉部區域進行跟蹤，採用一階預測算法作為「老弱病殘 孕」專座乘客臉部區域跟蹤的方法，預測出「老弱病殘孕」專座乘客臉部在某一時刻的人臉中心坐標；(5)導入測試樣本，根據跟蹤到的人臉中心坐標(ik，jk)，依次向上、下各擴張j行像素和向左、右各擴張I列像素，作為UXv臉部區域，截取UXv臉部區域作為「老弱病殘孕」專座乘客臉部測試樣本，並將其導入相應的公交專座智能提示裝置系統；(6)計算測試樣本的特徵向量，即對測試樣本的圖像特徵值及其特徵向量的計算，獲得 從ν = [V1 V2. ..νη]τ中選取前s個較大的特徵值所對應的規範化值構成新的規範化向量
8.根據權利要求7所述的公交專座智能提示方法，其特徵是，分步驟(4)中所述的跟蹤 的方法，是指設當前「老弱病殘孕」專座乘客臉部運動速度為
全文摘要
一種汽車工程中的控制技術領域的公交專座智能提示裝置與方法。裝置為針孔攝像頭的輸出接口通過視頻電纜與信號處理器的圖像輸入接口連接，信號處理器的輸出接口與語音提示器數字的輸入接口連接；方法為一、系統對訓練樣本進行學習，當系統處於學習狀態時，系統對青壯年男性臉部圖像採集與處理；二、系統進入在線工作狀態，對「老弱病殘孕」專座上的乘客實施實時監視，根據識別結果對「老弱病殘孕」專座乘客確定控制指令輸出，決定是否由語音提示器向該乘客提示。本發明能夠自動對搶佔公交專座或因疏忽坐上公交專座者提供友好的提示，使其警覺自己的行為有所失誤，因此使公交專座的設置發揮出本身應該發揮的作用；其識別準確率達到98％以上。
文檔編號G08B3/10GK101980314SQ20101050154
公開日2011年2月23日 申請日期2010年10月11日 優先權日2010年10月11日
發明者史戰果, 應俊豪, 張秀彬, 張筱, 馬麗 申請人:上海交通大學