計算機視覺方向簡介 | 駕駛員監(jiān)控DMS
點擊上方“小白學視覺”，選擇加"星標"或“置頂”
重磅干貨，第一時間送達
監(jiān)控的目的是發(fā)現(xiàn)駕駛員走神（distraction）、疲勞（fatigue）或者打瞌睡（drowsiness），甚至出現(xiàn)無法駕駛的意外情況，比如欺騙輔助駕駛系統(tǒng)用礦泉水代替雙手在方向盤上，或者與乘客爭吵打架等。另外，如果作為自動駕駛的研發(fā)階段，監(jiān)控駕駛員可以提供駕駛行為的第一手數(shù)據(jù)，甚至用于仿真模擬系統(tǒng)中。
非侵入式（non-intrusive）方法是監(jiān)測的首選方法，而基于視覺的系統(tǒng)更具有吸引力。主要的視覺線索包括面部特征、手特征或身體特征。許多檢測系統(tǒng)僅使用單個視覺線索，這種系統(tǒng)魯棒性差，比如出現(xiàn)遮擋或光照變化時，容易被干擾。所以將多種視覺線索組合才是關鍵，也是具有挑戰(zhàn)性的。
一個駕駛員面部監(jiān)控系統(tǒng)是基于駕駛員面部圖像處理來研究駕駛員身心狀況的實時系統(tǒng)。可以從眼瞼閉合、眨眼、凝視方向、打哈欠和頭部運動等，檢測到駕駛員狀態(tài)。基本分成兩大類：
①. 僅從眼部區(qū)域檢測駕駛員；
②. 不僅可以從眼睛中檢測，還可以從臉部和頭部的其他區(qū)域檢測。
下圖是一個駕駛員臉部監(jiān)控系統(tǒng)框圖：檢測人臉，還有眼睛和其他臉部特征，同時跟蹤變化，提取癥狀，實現(xiàn)疲勞和分心檢測。駕駛員面部監(jiān)控系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)是：
①“如何測量疲勞？”第一個挑戰(zhàn)是如何準確定義疲勞以及如何測量疲勞; 疲勞與體溫，皮膚電阻，眼球運動，呼吸頻率，心率和大腦活動之間存在關系;第一個也是最重要的疲勞跡象會在眼睛中出現(xiàn)。
②“如何測量注意力？”第二個挑戰(zhàn)是測量駕駛員對道路的注意力；可以從駕駛員頭部和注視方向（gaze direction）估計駕駛員的注意力。
人臉檢測方法可參照一般目標檢測的方法，現(xiàn)在深度學習也已經在這個領域展示“肌肉”。人臉檢測是一個老問題，人臉檢測挑戰(zhàn)的情況有以下一些：
面內旋轉;
面外旋轉;
化妝品，胡須和眼鏡的存在;
表情（快樂，哭泣等）;
照明條件;
臉部遮擋;
實時處理要求。
眼部區(qū)域總是先被用于駕駛員癥狀提取，因為最重要的心理活動與眼睛活動有關。
眼睛檢測的兩大類：
1) 基于紅外光譜成像的方法；
2) 基于視覺的方法；
除了眼睛，還可以檢測其他面部成分：嘴巴，鼻子和臉部突出（Salient）點。
面部跟蹤是分析駕駛員心理活動的主要手段。這種跟蹤任務和一般單目標的跟蹤是相似的，主要挑戰(zhàn)包括：
從三維空間到二維空間的映射而讓一些信息丟失;
具有復雜的形狀或運動;
部分遮擋;
環(huán)境光線變化;
實時跟蹤要求。
與疲勞、分心和打瞌睡有關的癥狀提取包括：
與眼部區(qū)域有關的癥狀：閉眼、眼瞼之間的距離、眨眼速度快、凝視方向和跳躍運動； 與嘴巴區(qū)域有關的癥狀：開/閉； 與頭部有關的癥狀：點頭、頭部姿勢和頭固定不變； 與面部有關的癥狀：主要是表情。
下面分別舉幾個例子：
如圖是一個基于深度神經網絡（DNN）的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)。
其基于臉部、雙目和嘴巴三個區(qū)域的檢測網絡結構如下：
而基于單目（左眼）區(qū)域加嘴巴區(qū)域的檢測網絡結構如下：
如圖是一個基于深度學習模型的人臉表情識別系統(tǒng)：輸入圖像檢測面部和特征，從面部成分提取時空特征，使用預訓練的分類器（圖像取自CK+數(shù)據(jù)集（d））確定表情。
而整個深度學習模型是CNN和LSTM結合，如下圖：
下圖一個身體姿勢（posture）識別駕駛員分心癥狀的系統(tǒng)。其癥狀類包括：喝酒，調整收音機，正確姿勢駕駛，擺弄頭發(fā)或化妝品，面向后面，與乘客交談，用左手打手機通話，用右手打手機通話，用左手發(fā)短信， 用右手發(fā)短信。
系統(tǒng)的算法框圖如圖：包括面部檢測器、手部檢測器和皮膚區(qū)域分割。對于每個輸出圖像（即皮膚，面部，手），訓練AlexNet和InceptionV3網絡（5個AlexNet和5個InceptionV3），最后識別是一個加權組合輸出。
好消息！
小白學視覺知識星球
開始面向外開放啦??????
下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程 在「小白學視覺」公眾號后臺回復：擴展模塊中文教程，即可下載全網第一份OpenCV擴展模塊教程中文版，涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內容。 下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講 在「小白學視覺」公眾號后臺回復：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學校計算機視覺。 下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講 在「小白學視覺」公眾號后臺回復：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學習進階。 交流群
歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學影像、GAN、算法競賽等微信群（以后會逐漸細分），請掃描下面微信號加群，備注：”昵稱+學校/公司+研究方向“，例如：”張三 + 上海交大 + 視覺SLAM“。請按照格式備注，否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進入相關微信群。請勿在群內發(fā)送廣告，否則會請出群，謝謝理解~