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校车滞留巡检与预警方法

阅读：210发布：2020-05-08

专利汇可以提供校车滞留巡检与预警方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供一种校车滞留巡检与预警方法，包括：通过校车车厢内部布设的三个摄像机采集车内图像；对车内的背景图像中对应的设置第一虚拟界线和第二虚拟界线；过安装人脸识别终端于车厢头部，在进行校车巡检前和巡检后对司机进行人脸识别；在进行司机身份确认后，在车厢内从前到后进行巡检，其中通过第二摄像机对司机的实际巡检状态进行记录，形成巡检数据；在巡检过程中，根据司机在画面中与虚拟界线的接触，触发第一、第三摄像机抓拍图片；在巡检完成后，对巡检数据和抓拍的图片进行识别处理，通过人脸识别终端对司机第二次身份确认后，完成巡检，其中在巡检数据和/或抓拍图片识别结果与预期结果不匹配时，禁止所述第二次身份确认。，下面是校车滞留巡检与预警方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，包括：
步骤1、通过校车车厢内部布设的三个摄像机采集车内图像，其中第一摄像机位于头部并朝向中部，第二摄像机位于中部，第三摄像机位于尾部并朝向中部，第二摄像机为全景摄像机；
步骤2、对车内的背景图像中对应的设置第一虚拟界线和第二虚拟界线，其中第一虚拟界线位于车厢头部与中部之间，第二虚拟界线位于中部与尾部之间；
步骤3、通过安装人脸识别终端于车厢头部，在进行校车巡检前和巡检后对司机进行人脸识别，进行身份确认；
步骤4、在进行司机身份确认后，在车厢内从前到后进行巡检，其中通过第二摄像机对司机的实际巡检状态进行记录，形成巡检数据；
步骤5、在巡检过程中，根据司机在画面中与所述第一虚拟界线的接触，触发所述第一摄像机抓拍图片，并且在画面中与所述第二虚拟界线的接触，触发所述第三摄像机抓拍图片；
步骤6、在巡检完成后，对巡检数据和抓拍的图片进行识别处理，通过人脸识别终端对司机第二次身份确认后，完成巡检，其中在巡检数据和/或抓拍图片识别结果与预期结果不匹配时，禁止所述第二次身份确认。
2.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述背景图片为车厢内无人时通过第二摄像机拍摄的图片。
3.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，在所述步骤2中，根据车厢的长度和/或内部座椅排数确定第一虚拟界线和第二虚拟界线的位置。
4.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，在所述步骤6中，所述抓拍的图片进行识别处理包括：
对第一摄像机和第三摄像机拍摄的图片进行人脸检测，识别其中的人脸；
对一个设定的时间序列范围内，从第一摄像机的第一次抓拍时间T1与第二次抓拍时间T2之间经过的时间间隔T12中，判断至少有一次识别到所述司机身份；
并且，在所述时间间隔T12中，判断所述第三摄像机至少有一次抓拍的图片被识别到所述司机身份。
5.根据权利要求4所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，在所述步骤6中，如果在所述时间间隔T12中，第一摄像机或者第三摄像机抓拍的图片中未被识别到所述司机身份，则发出预警信号，并禁止所述第二次身份确认。
6.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，所述通过人脸识别终端的第一次和/或第二次身份确认包含微表情识别。
7.根据权利要求6所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，所述微表情识别包括眨眼、张嘴、摇头中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述抓拍的图片以及巡检记录同步到云服务器。
9.根据权利要求1所述的校车滞留巡检与预警方法，其特征在于，所述人脸识别终端还被设置为边缘计算设备，对司机与第一虚拟界线的接触以及控制抓拍，以及对抓拍图片进行识别处理。

说明书全文

校车滞留巡检与预警方法

技术领域

[0001] 本发明涉及人脸识别技术领域，具体而言涉及一种校车滞留巡检与预警方法。

背景技术

[0002] 校园安全是幼儿园、小学等特别重视的一项工作，为解决学生家长接送不便的问题，许多学校都配备了校车，以确保上下学安全，由随车老师或司机点名确认上下车学生。但在上学和放学过程中，家长与孩子的交接点是校车，到了学校后，校车同样作为孩子与校园的交接点，为了保证上学和放学的安全，通常在上下时均要求校车司机对车内进行巡查，防止孩子因为睡觉或者疾病导致晕倒、滞留在校车上，校车在非营运时间将会关闭，因此可能导致严重的后果，或者延误治疗时机。

[0003] 因此，现有技术中针对校车在上车位置设置了摄像机，并在测校车车厢内的后半段同样安装了摄像机进行针对性的识别，同时，开发了针对校车安全的APP程序，在APP中设置司机在停车后，需要等学生下车后进行巡查，防止出现意外滞留，并且要求在巡查后在智能手机上安装的APP中进行确认操作，例如滑动确认或者确认巡查结束无人滞留。但在实际运行过程中，出于主客观原因，很多场合下的巡查未起到很好的效果，仍然出现了滞留的意外，同时结合摄像机的图像采集来看，由于摄像机的安装角度和视角的局限，并不能起到很好的预防作用。

[0004] 而综合多种目前出现的意外来看，要求实际必须在每次出车前和停车后进行每排座位的排查，是解决意外校车滞留的关键。

发明内容

[0005] 本发明目的在于提供一种校车滞留巡检与预警方法，基于人脸识别技术对校车司机巡检过程进行跟踪和识别，确保巡检工作细致完成，防止误检或者漏检部分区域而可能导致的座椅下出现的意外滞留。

[0006] 为实现上述目的，本发明提出的校车滞留巡检与预警方法，包括：

[0007] 步骤1、通过校车车厢内部布设的三个摄像机采集车内图像，其中第一摄像机位于头部并朝向中部，第二摄像机位于中部，第三摄像机位于尾部并朝向中部，第二摄像机为全景摄像机；

[0008] 步骤2、对车内的背景图像中对应的设置第一虚拟界线和第二虚拟界线，其中第一虚拟界线位于车厢头部与中部之间，第二虚拟界线位于中部与尾部之间；

[0009] 步骤3、通过安装人脸识别终端于车厢头部，在进行校车巡检前和巡检后对司机进行人脸识别，进行身份确认；

[0010] 步骤4、在进行司机身份确认后，在车厢内从前到后进行巡检，其中通过第二摄像机对司机的实际巡检状态进行记录，形成巡检数据；

[0011] 步骤5、在巡检过程中，根据司机在画面中与所述第一虚拟界线的接触，触发所述第一摄像机抓拍图片，并且在画面中与所述第二虚拟界线的接触，触发所述第三摄像机抓拍图片；

[0012] 步骤6、在巡检完成后，对巡检数据和抓拍的图片进行识别处理，通过人脸识别终端对司机第二次身份确认后，完成巡检，其中在巡检数据和/或抓拍图片识别结果与预期结果不匹配时，禁止所述第二次身份确认。

[0013] 进一步地，所述背景图片为车厢内无人时通过第二摄像机拍摄的图片。

[0014] 进一步地，根据车厢的长度和/或内部座椅排数确定第一虚拟界线和第二虚拟界线的位置。

[0015] 进一步地，所述抓拍的图片进行识别处理包括：

[0016] 对第一摄像机和第三摄像机拍摄的图片进行人脸检测，识别其中的人脸；

[0017] 对一个设定的时间序列范围内，从第一摄像机的第一次抓拍时间T1与第二次抓拍时间T2之间经过的时间间隔T12中，判断至少有一次识别到所述司机身份；

[0018] 并且，在所述时间间隔T12中，判断所述第三摄像机至少有一次抓拍的图片被识别到所述司机身份。

[0019] 进一步地，在所述步骤6中，如果在所述时间间隔T12中，第一摄像机或者第三摄像机抓拍的图片中未被识别到所述司机身份，则发出预警信号，并禁止所述第二次身份确认。

[0020] 进一步地，所述通过人脸识别终端的第一次和/或第二次身份确认包含微表情识别。

[0021] 进一步地，所述微表情识别包括眨眼、张嘴、摇头中的至少一种。

[0022] 进一步地，所述方法还包括：所述抓拍的图片以及巡检记录同步到云服务器。

[0023] 进一步地，所述人脸识别终端还被设置为边缘计算设备，对司机与第一虚拟界线的接触以及控制抓拍，以及对抓拍图片进行识别处理

[0024] 应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

[0025] 结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

[0026] 附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

[0027] 图1是本发明的校车滞留巡查与预警系统的示意图。

[0028] 图2是本发明的校车内摄像机布置的配置实例。

[0029] 图3是本发明的校车滞留巡查与预警方法的流程示例。

具体实施方式

[0030] 为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

[0031] 在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

[0032] 结合图1-3所示，根据本发明示例的校车滞留巡查与预警系统，包括在校车车厢内设置的多个摄像机(1、2、3)、人脸识别终端4、边缘计算设备5以及服务器。

[0033] 服务器G可以设置在学校内，并链接到公网网路。

[0034] 摄像机布设在校车车厢内部的车顶上，用于采集车内的图像。其中，第一摄像机1位于头部并朝向中部，第二摄像机2位于中部，第三摄像机3位于尾部并朝向中部。

[0035] 其中，第二摄像机2为全景摄像机。

[0036] 在车内无人时，通过全景摄像机对车内进行拍摄，形成背景图像，然后在背景图像中对应的设置第一虚拟界线和第二虚拟界线，其中第一虚拟界线位于车厢头部与中部之间，第二虚拟界线位于中部与尾部之间。

[0037] 优选地，虚拟界线的设置，可根据车厢的长度和/或内部座椅排数确定第一虚拟界线和第二虚拟界线的位置。例如，平均地将车厢分成等长度的三段地设置，或者根据座椅的分布进行适应性调节。

[0038] 人脸识别终端4，安装于车厢头部，在进行校车巡检前和巡检后对司机进行人脸识别，进行身份确认。

[0039] 人脸识别终端4，优选地采用立式或者固定挂载的方式设置在车厢头部位置，在内部设置人脸图像采集控制软件以及人脸识别软件，用于通过其摄像头采集人脸图像，并根据云端的人脸比对底库或者同步到本地端(人脸识别终端上)的人脸比对底库进行身份识别认证。

[0040] 值得一提的是，每一部校车的司机通常是对应的、确定的，并且提前注册到人脸识别底库中。

[0041] 在进行司机身份确认后，司机可以在车厢内从前到后进行巡检，其中通过第二摄像机(全景相机)对司机的实际巡检状态进行记录，形成巡检数据。例如，记录其从车厢的车头位置巡检到车尾位置后，再返回的所有影像记录。

[0042] 在巡检过程中，根据司机在画面中与所述第一虚拟界线的接触，触发所述第一摄像机抓拍图片，并且在画面中与所述第二虚拟界线的接触，触发所述第三摄像机抓拍图片。

[0043] 如此，在巡检过程中，在全景摄像机采集的画面中，司机会通过实际的巡检行动接触到虚拟界线，从而出发前向和后向不同的2个摄像机进行抓拍图片。如此，再对抓拍的图片进行识别处理，而不需要对视频流中的所有帧进行识别，减少边缘计算设备的计算量和提高效率。

[0044] 结合图2所示，在依次正常的巡检过程中，对于第一虚拟界线和第二虚拟界线，至少均包括一次正向和反向的经过，如此，在摄像机抓拍的图片中，至少会出现一次对司机的身份识别，从而确定实际的巡检过程为有效过程，确保所有座椅的区域均被巡检到，而非简单的扫视而可能导致的意外滞留未被发现。

[0045] 如此，在巡检完成后，对巡检数据和抓拍的图片进行识别处理，通过人脸识别终端4对司机第二次身份确认后，完成巡检，其中在巡检数据和/或抓拍图片识别结果与预期结果不匹配时，禁止所述第二次身份确认。

[0046] 通过以上方案，在本发明的实施例中，也即如果未完成实际的巡检过程，限制其二次身份验证，也即完整的巡检过程未完成，如此将进行预警报警进行提示。

[0047] 优选地，巡检完成后，抓拍的图片以及巡检记录同步到云服务器。

[0048] 优选地，结合图示，前述抓拍的图片进行识别处理包括：

[0049] 对第一摄像机和第三摄像机拍摄的图片进行人脸检测，识别其中的人脸；

[0050] 对一个设定的时间序列范围内，从第一摄像机的第一次抓拍时间T1与第二次抓拍时间T2之间经过的时间间隔T12中，判断至少有一次识别到所述司机身份；

[0051] 并且，在所述时间间隔T12中，判断所述第三摄像机至少有一次抓拍的图片被识别到所述司机身份。

[0052] 在前述步骤中，具体地，如果在所述时间间隔T12中，第一摄像机或者第三摄像机抓拍的图片中未被识别到所述司机身份，则发出预警信号，并禁止所述第二次身份确认。

[0053] 优选地，通过人脸识别终端的第一次和/或第二次身份确认包含微表情识别，微表情识别可以采用眨眼、张嘴、摇头中的至少一种。

[0054] 结合图2所示的示例，采用单独的边缘计算设备配置在校车上。在另一些可选的实施例中，人脸识别终端还被设置为边缘计算设备，对司机与第一虚拟界线的接触以及控制抓拍，以及对抓拍图片进行识别处理。

[0055] 虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

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发明内容

附图说明

具体实施方式

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