检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统。所述方法包括：采集车窗处的图像数据；识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息；依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。采用本发明的技术方案，可以通过图像识别技术有效地检测出身体伸出车窗外的行为。
【专利说明】
检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统
技术领域
[0001]本发明涉及车载系统技术领域，尤其涉及一种检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统。
【背景技术】
[0002]随着科学技术的不断发展，车辆已在人们的生活中得到普及，越来越多的家庭拥有车辆，通过驾驶车辆可以快速地到达目的地，使人们的日常生活更加方便。在车辆的行驶过程中，司机或乘客常会把身体伸出车窗外，这种行为具有较高极高的危险性。
[0003]例如，若车辆行驶在风景区，乘客会因为喜爱风景区的美丽风景，而情不自禁地将将头部伸出车窗外来欣赏美丽风景，或将手臂伸出车窗外来拍照留念。此时，乘客的头部或手臂已位于车窗外，而车辆还在行驶过程中，若路边有突然出现的障碍物，或者旁边的车道上突然出现急行的其他车辆，而乘客可能会没有注意到这些障碍物或车辆，对乘客造成伤害。
[0004]因此，对于人们易将身体伸出车窗外的危险行为，需要对这种行为进行及时检测并进行警告，才能防止其受到伤害。但是，现有技术中还没有理想的装置来对身体伸出车窗外的行为进行有效地检测。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供一种检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统，以有效地检测出身体伸出车窗外的行为。
[0006]为达到上述目的，本发明的实施例提供一种检测身体伸出车窗外的方法，包括:采集车窗处的图像数据;识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息；依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0007]进一步地，所述识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息包括:对所述图像数据进行灰度处理，并提取所述图像数据在各像素点的灰度值。
[0008]进一步地，所述依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外包括:若所述图像数据中位于车窗处的灰度值均匀变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0009]进一步地，所述依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外包括:若所述识别结果为所述图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0010]进一步地，所述依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外包括:若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外;若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0011]进一步地，所述采集车窗处的图像数据的过程中还包括:采集当前车辆的行驶速度信息，若所述行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外，则发出安全预警。
[0012]根据本发明的另一方面，本发明的实施例还提供一种检测身体伸出车窗外的装置，包括:图像采集模块，用于采集车窗处的图像数据;识别模块，用于识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息；确定模块，用于依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0013]进一步地，所述识别模块具体用于:对所述图像数据进行灰度处理，并提取所述图像数据在各像素点的灰度值。
[0014]进一步地，所述确定模块具体用于:若所述图像数据中位于车窗处的灰度值均匀变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0015]进一步地，所述确定模块还用于:若所述识别结果为所述图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0016]进一步地，所述确定模块包括:第一确定单元，用于若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外;第二确定单元，若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0017]进一步地，所述装置还包括:速度采集模块，用于在所述图像采集模块采集车窗处的图像数据的过程中采集当前车辆的行驶速度信息;预警模块，用于若所述行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外，则发出安全预警。
[0018]根据本发明的另一方面，本发明的实施例还提供一种检测身体伸出车窗外的系统，所述系统包括图像拍摄设备和如前所述的检测身体伸出车窗外的装置;所述图像拍摄设备设置在车身上，用于拍摄车窗处的图像，并生成图像数据;所述检测身体伸出车窗外的装置用于，采集所述图像拍摄设备拍摄生成的所述车窗处的图像数据，识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息，依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0019]本发明的实施例提供的检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统，通过对车窗出的图像数据进行识别处理，识别其中是否包含人身体部位的特征信息，进而确定是否有人身体部位伸出车窗外，可以有效地检测出身体伸出车窗外的行为。
【附图说明】
[0020]图1是示出本发明示例性实施例一的检测身体伸出车窗外的方法的流程图；
[0021]图2是示出本发明示例性实施例二的检测身体伸出车窗外的方法的流程图；
[0022]图3是示出本发明示例性实施例三的检测身体伸出车窗外的装置的结构框图；
[0023]图4是示出本发明示例性实施例四的检测身体伸出车窗外的装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0024]本发明实施例的基本构思是提供一种检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统，通过对车窗出的图像数据进行识别处理，识别其中是否包含人身体部位的特征信息，进而确定是否有人身体部位伸出车窗外。由此，可以实现对身体部位伸出车窗外的行为进行有效检测，避免对人身体部位造成伤害。
[0025]下面结合附图详细描述本发明的示例性实施例的检测身体伸出车窗外的方法、装置及系统。
[0026]实施例一
[0027]图1是示出本发明示例性实施例一的检测身体伸出车窗外的方法的流程图，该方法的执行主体可以为设置在车辆中并包括具有数据处理功能装置的设备，例如如图3所示的装置。
[0028]参照图1，在步骤S110，采集车窗外的图像数据。
[0029]针对人身体部位伸出车窗外的行为，可以利用多种较为成熟科学技术进行检测，但是存在使用成本较高、检测效率较低等问题。例如，利用红外线监测装置可以检测身体伸出车窗外的行为，但是需要在车窗外设置多组红外线监测装置，检测成本较高，否则，无法准确地进行检测。本发明实施例是利用已较为成熟的图像识别技术，针对车辆上车窗处的图像进行识别，可以在使用较低成本的情况下，准确有效地检测身体部位伸出车窗外的行为。
[0030]具体地，首先要采集车窗外的图像数据，可以通过在车辆两侧的后视镜的附近位置设置摄像头，用于分别采集车辆两侧车窗处的图像数据。摄像头可以采用微型摄像头，将微型摄像头设置在后视镜的附近位置，用于在不影响车辆整体外观的情况下，利用微型摄像头便捷地采集车窗处的图像数据。
[0031]在步骤S120，识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息。
[0032]在采集到车窗的图像数据之后，可以利用图像识别技术对采集到的图像数据进行识别处理，识别其中是否有人身体部位的特征信息。人身体的每个部位均有单独的特征信息，这些特征信息与人的身体部位存在一一对应的关系，若有身体部位伸出车窗外，则图像数据会包含相对应的特征信息。
[0033]例如，在有乘客将手掌伸出车窗外时，采集到的图像数据会将手掌的所在位置与整体车窗处进行区分显示，并形成手掌的特征信息(通常是指手掌的外形轮廓)。
[0034]在步骤S130，依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0035]利用人身体部位与其特征信息--对应的关系，可以针对图像数据对人身体部位的特征信息的识别结果，来确定图像数据中是否包含人身体部位，进而确定是否有人身体部位伸出车窗外。具体地，若识别结果为图像数据中包含人身体部位的特征信息，则可以相应地确定有人身体部位伸出车窗外；若识别结果为图像数据中不含人身体部位的特征信息，则可以相应地确定没有人身体部位伸出车窗外。
[0036]本发明实施例的检测身体伸出车窗外的方法，利用图像识别技术对车窗处的图像数据进行处理，识别其中是否包含人身体部位的特征信息，并相应地确定图像数据中是否包含人身体部位，可以有效地检测出身体伸出车窗外的行为。
[0037]实施例二
[0038]图2是示出本发明示例性实施例二的检测身体伸出车窗外的方法的流程图，该方法可视为图1所示实施例一的检测身体伸出车窗外方法的一种具体实现方式。
[0039]参照图2，在步骤S210，采集车窗外的图像数据。步骤S210与前述步骤SI10内容相同，可参见步骤SllO的相应内容。
[0040]在步骤S220，对所述图像数据进行灰度处理，并提取所述图像数据在各像素点的灰度值。步骤S220和下述步骤S230分别可视为前述步骤S120和步骤S130的一种具体执行方式。
[0041]在对采集到的图像进行图像识别处理时，可以通过对图像进行灰度处理来实现识别图像数据中是否包含人身体部位的特征信息。具体地，提取图像数据在各像素点的灰度值，若图像中包含人身体部位，则人身体部位对应的像素点的灰度值与车窗其他位置的灰度值不同。通过对比各像素点的灰度值，来确定车窗处的灰度值是否为均匀变化，或者是否为无规则剧烈变化。由此，可以依据对图像数据的灰度处理来确定图像数据中是否人身体部位的特征信息，即执行并完成步骤S120。
[0042]例如，车窗处于关闭状态，图像中车窗处只有车窗玻璃，并没有人身体部位伸出车窗外，则图像数据中对应的车窗处的灰度值为均匀变化。再例如，车窗处于打开状态，有人身体部位伸出车窗外，则图像数据中会对应地在车窗处以灰度值按照特殊规律剧烈变化的形式，将人身体部位的特征信息进行区别显示。
[0043]在步骤S230，若所述图像数据中位于车窗处的灰度值均匀变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0044]通过对图像数据进行灰度处理，若处理结果为车窗处的灰度值均匀变化，则确定车窗处只有车窗玻璃，即车窗处于关闭状态，进而可以确定没有人身体部位伸出车窗外。
[0045]当然，若处理结果为车窗处的灰度值非均匀变化，则确定车窗处于打开窗台，此时可以依据各像素点的灰度值变化规律识别图像数据中是否包含人身体部位的信息特征。
[0046]优选地，若识别结果为图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0047]在识别结果为图像数据中包含人身体部位的特征信息时，可以确定图像数据中存在人身体部位的图像。但是，此时并不能直接确定是否有人身体部位伸出车窗外，原因在于:图像数据中的人身体部位可能位于车窗内部，由于摄像头的摄像角度和拍摄范围等原因，可能是摄像头在车窗处于打开状态时拍摄到车窗内部的人身体部位。当然，这种情况可以通过调整摄像头的设置位置和摄像角度等因素来避免，使摄像头只能够拍摄车窗处的图像即可。
[0048]在确定图像数据中存在人身体部位的图像之后，需要识别人身体部位是否位于车窗外部。由于人身体部位位于车窗外部时，人身体部位紧贴车窗，对应的图像数据中人身体部位的图像与车窗图像相邻近;人身体部位位于车窗内部时，人身体部位与车窗之间存在距离，对应的图像数据中人身体部位的图像与车窗图像之间存在相对一定距离。
[0049]因此，可以根据图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置不同，来确定人身体部位是否位于车窗外部，即确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0050]具体地，若图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外;若图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。其中，远侧位置和近侧位置为上述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置。
[0051]优选地，采集车窗处的图像数据的过程中还采集当前车辆的行驶速度信息，若所述行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外，则发出安全预警。具体地，可以通过语音或蜂鸣等方式发出安全预警。
[0052]采集当前车辆的形式速度信息适用于确定车辆是否处于行驶状态，若车辆的行驶速度大于O，则确定车辆处于行驶状态，此时若检测到有乘客将身体部位伸出车窗外，则可以通过向乘客发出安全预警，提醒乘客将身体收回到车窗内，避免发生危险。若车辆的行驶速度为O，则确定车辆处于停车状态，此时可以不对身体伸出的行为进行检测。本方案对采集车辆的行驶速度信息以及检测身体是否伸出车窗外的先后顺序不做限定，只需要在行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外时发出安全预警即可。
[0053]本发明实施例的检测身体伸出车窗外的方法，在图1所示实施例的基础上，进一步示出了通过对图像数据进行灰度处理来确定其中是否包含人身体部位的特征信息的具体方式，以及确定人身体部位伸出车窗外的具体方法，使得对身体部位伸出车窗外的行为的检测可以更加准确。同时，可以在检测到身体伸出车窗外时发出安全预警，防止造成伤害。
[0054]实施例三
[0055]图3是示出本发明示例性实施例三的检测身体伸出车窗外的装置的结构框图，该装置可用于执行如图1所示实施例的检测身体伸出车窗外的方法。
[0056]参照图3，该检测身体伸出车窗外的装置包括图像采集模块310、识别模块320和确定模块330。其中:
[0057]图像采集模块310用于采集车窗处的图像数据;识别模块320用于识别图像数据中是否包含人身体部位的特征信息；确定模块330用于依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0058]本发明实施例的检测身体伸出车窗外的装置，通过采集车窗处的图像数据，并利用图像识别技术进行处理来识别其中的人身体部位的特征信息，以确定图像数据中是否包含人身体部位，进而对身体伸出车窗外的行为进行有效地检测。
[0059]实施例四
[0060]图4是示出本发明示例性实施例四的检测身体伸出车窗外的装置的结构框图，该装置为在图3所示实施例的装置的基础上提供一种具体实现方式，可用于执行图2所示实施例的检测身体伸出车窗外的方法。
[0061]参照图4，识别模块320具体用于对图像数据进行灰度处理，并提取图像数据在各像素点的灰度值。
[0062]进一步地，确定模块330具体用于若图像数据中位于车窗处的灰度值均匀变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0063]进一步地，确定模块330还用于若识别结果为图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0064]进一步地，确定模块330包括:第一确定单元331，用于若图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外;第二确定单元332，若图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。
[0065]进一步地，该检测身体伸出车窗外的装置还包括速度采集模块340，用于在采集车窗处的图像数据的过程中采集当前车辆的行驶速度信息;预警模块350，用于若行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外，则发出安全预警。
[0066]本发明实施例的检测身体伸出车窗外的装置，在图3所示实施例的基础上，通过对车窗处的图像数据进行灰度处理，来确定图像数据中是否包含人身体部位的特征信息，并根据图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，来确定是否有人身体部位伸出车窗外，进而实现准确定检测出身体伸出车窗外的行为。此外，可以在检测到身体伸出车窗外时发出安全预警，防止造成伤害。
[0067]在此基础上，本发明实施例还提供一种检测身体伸出车窗外的系统，该系统包括图像拍摄设备和如图3或图4所示实施例的检测身体伸出车窗外的装置，其中，图像拍摄设备设置在车身上，用于拍摄车窗处的图像并生成图像数据;检测身体伸出车窗外的装置用于采集图像拍摄设备拍摄生成的车窗处的图像数据，识别图像数据中是否包含人身体部位的特征信息，依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
[0068]该系统可以设置在车辆上，用于准确地检测出身体伸出车窗外的行为。此外，该系统可以在发生身体伸出车窗外时及时发出安全预警，防止造成伤害。
[0069]需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本发明的目的。
[0070]上述根据本发明的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如CD R0M、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的处理的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的处理的专用计算机。
[0071]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1.一种检测身体伸出车窗外的方法，其特征在于，包括: 采集车窗处的图像数据； 识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息； 依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息包括: 对所述图像数据进行灰度处理，并提取所述图像数据在各像素点的灰度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外包括: 若所述图像数据中位于车窗处的灰度值均匀变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外包括: 若所述识别结果为所述图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外包括: 若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外； 若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采集车窗处的图像数据的过程中还包括: 采集当前车辆的行驶速度信息，若所述行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗夕卜，则发出安全预警。7.一种检测身体伸出车窗外的装置，其特征在于，包括: 图像采集模块，用于采集车窗处的图像数据； 识别模块，用于识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息； 确定模块，用于依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块具体用于:对所述图像数据进行灰度处理，并提取所述图像数据在各像素点的灰度值。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于:若所述图像数据中位于车窗处的灰度值均勾变化，则确定未有人身体部位伸出车窗外。10.根据权利要求7至9中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块还用于:若所述识别结果为所述图像数据中包含人身体部位的特征信息，则依据所述图像数据中人身体部位的图像与车窗图像的相对位置，确定是否有人身体部位伸出车窗外。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括: 第一确定单元，用于若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的远侧位置，则确定有人身体部位伸出车窗外； 第二确定单元，用于若所述图像数据中人身体部位的图像位于车窗图像相对于车身的近侧位置，则确定未有人身体部位伸出车窗外。12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 速度采集模块，用于在所述图像采集模块采集车窗处的图像数据的过程中采集当前车辆的行驶速度信息； 预警模块，用于若所述行驶速度大于O且确定有人身体部位伸出车窗外，则发出安全预塾目ο13.—种检测身体伸出车窗外的系统，其特征在于，所述系统包括:图像拍摄设备和如权利要求7至12中任一项所述的检测身体伸出车窗外的装置； 所述图像拍摄设备设置在车身上，用于拍摄车窗处的图像，并生成图像数据;所述检测身体伸出车窗外的装置用于，采集所述图像拍摄设备拍摄生成的所述车窗处的图像数据，识别所述图像数据中是否包含人身体部位的特征信息，依据识别结果确定是否有人身体部位伸出车窗外。
【文档编号】B60R16/023GK105835799SQ201610183636
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月28日
【发明人】龙志
【申请人】乐视控股（北京）有限公司, 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司