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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：一种汽车工程中的控制技术领域的公交专座智能提示装置与方法。装置为：针孔摄像头的输出接口通过视频电缆与信号处理器的图像输入接口连接，信号处理器的输出接口与语音提示器数字的输入接口连接；方法为：一、系统对训练样本进行学习，当系统处于学习状态时，系统对青壮年男性脸部图像采集与处理；二、系统进入在线工作状态，对“老弱病残孕”专座上的乘客实施实时监视，根据识别结果对“老弱病残孕”专座乘客确定控制指令输出，决定是否由语音提示器向该乘客提示。本发明能够自动对抢占公交专座或因疏忽坐上公交专座者提供友好的提示，使其警觉自己的行为有所失误，因此使公交专座的设置发挥出本身应该发挥的作用；其识别准确率达到98％以上。

主权项：1.一种公交专座智能提示方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、系统对训练样本进行学习，当系统处于学习状态时，系统对从16到55周岁年龄段的男性脸部图像进行采集与处理；步骤二、在线识别乘客类别，相应的公交专座智能提示装置系统进入在线工作状态，对“老弱病残孕”专座上的乘客实施实时监视，根据识别结果对“老弱病残孕”专座乘客确定控制指令输出，决定是否由语音提示器向该乘客提示；步骤一中所述系统对训练样本进行学习，当系统处于学习状态时，系统对男性青壮年脸部图像进行采集与处理，包括分步骤如下：（1）采集男性青壮年脸部图像并进行彩色空间转换，通过针孔摄像头连续采集的多幅图像，再将强化后的脸部图像从RGB彩色空间转换至HSV彩色空间进行表达；（2）将脸部与背景区分开来，在抽样采集到的男性青壮年脸部图像中，按照像素坐标从左至右、从上到下地扫描检测像素的景物色调，并将落入HSV彩色空间中的色调区间[2°,47°]的色调集合所对应的像素点拟定为人脸区域，因此将男性青壮年脸部图像中其它区域及背景跟脸部区域准确地区分开来；（3）对抽样采集到的男性青壮年脸部图像确定脸部中心位置与脸部区域，利用抽样采集到的男性青壮年脸部图像的HSV彩色空间表达，在人脸肤色色调集合中，以最接近11°的色调值所对应的像素点坐标作为人脸中心点，并以人脸中心点为基点向上、下各扩张行像素和向左、右各扩张列像素，作为u×v脸部区域；（4）导入男性青壮年脸部区域图像训练样本，对男性青壮年脸部图像截取u×v脸部区域后作为训练样本导入本发明装置系统，所采集的男性青壮年脸部图像脸部区域训练样本均具有256个灰度级，一般取训练样本数n=k×l≥300；其中，k、l分别为被采样男性青壮年数和每个男性青壮年被采样脸部区域的样本数；（5）将训练样本图像转换为一维向量，将每一个二维的男性青壮年脸部区域训练样本图像数据转化为一维的向量，并定义男性青壮年脸部为1类脸部特征，其余人的脸部为-1类脸部特征，表达出1类第i图像的一维向量xi为xi＝[xi1 xi2...xim]T＝[xij]T；式中，xij表示1类第i个样本第j个像素灰度值；i＝1,2,...,n为1类脸部样本序号；j=1,2,...,m为每个样本图像所取像素数，m=u×v，u和v分别为样本图像的列和行像素数；（6）计算训练样本特征值及特征向量；（7）建立人脸特征判据，由于较大的特征值对应的特征向量包含了较多的人脸特征信息，因此选取前s个较大的特征值所对应的特征向量构成的向量空间就近似地表示人脸图像的信息，s取值由实验确定男性青壮年脸部区域特征；分步骤（7）中所述的确定男性青壮年脸部区域特征，是指：从v＝[v1 v2...vn]T中选取前s个较大的特征值所对应的规范化值构成新的规范化向量v＝[v1 v2 ... vs]T；因此，直接用来代表1类人脸特征，即男性青壮年脸部区域特征；步骤二中所述的在线识别乘客类别，处于在线工作状态，对“老弱病残孕”专座上的乘客实施实时监视，包括分步骤如下：（1）针孔摄像头在线实时采集“老弱病残孕”专座上的乘客脸部位置图像，将采集到的图像进行强化后，再将其从RGB彩色空间转换至HSV彩色空间进行表达；（2）将“老弱病残孕”专座乘客脸部与背景区分开来，即在采集到的“老弱病残孕”专座上的乘客脸部位置图像中，按照像素坐标从左至右、从上到下地扫描检测像素的景物色调，将落入HSV彩色空间中的色调区间[2°,47°]的色调集合所对应的像素点拟定为人脸区域，如果能够找到对应色调区间[2°,47°]的像素点，则说明“老弱病残孕”专座上有乘客乘坐，因此将“老弱病残孕”专座乘客其它区域图像及其背景跟脸部区域准确地区分开来，继续下一步骤（3）；如果没有找到能够落入HSV色调区间[2°,47°]色调所对应的像素点，则表明：当前“老弱病残孕”专座上尚未有人乘坐，或者是针孔摄像头的视场暂时被车厢内站立者的身体部位所遮挡,此时，运算程序回到步骤二的分步骤（1），继续监视“老弱病残孕”专座上的乘客脸部位置状态；（3）对采集到的“老弱病残孕”专座乘客脸部图像确定人脸中心位置与眼部区域，即利用人脸的HSV彩色空间表达，以最接近11°的色调值所对应的像素点坐标作为人脸中心点，并以人脸中心点为基点向上、下各扩张行像素和向左、右各扩张列像素，作为u×v脸部区域，即获取u×v的脸部跟踪区域；（4）对“老弱病残孕”专座乘客脸部区域进行跟踪，采用一阶预测算法作为“老弱病残孕”专座乘客脸部区域跟踪的方法，预测出“老弱病残孕”专座乘客脸部在某一时刻的人脸中心坐标；（5）导入测试样本，根据跟踪到的人脸中心坐标ik,jk，依次向上、下各扩张行像素和向左、右各扩张列像素，作为u×v脸部区域，截取u×v脸部区域作为“老弱病残孕”专座乘客脸部测试样本，并将其导入相应的公交专座智能提示装置系统；（6）计算测试样本的特征向量，即对测试样本的图像特征值及其特征向量的计算，获得从v＝[v1 v2...vn]T中选取前s个较大的特征值所对应的规范化值构成新的规范化向量v＝[v1 v2 ... vs]T，直接用来代表“老弱病残孕”专座当前乘客脸部区域特征；（7）对“老弱病残孕”专座乘客类别的识别，将投影到特征空间中的u×v脸部区域特征与训练样本特征进行比较，确定待识别的样本的所属类别，采用距离分类函数进行识别，当时，说明：当前“老弱病残孕”专座乘客属于1类；否则，当前“老弱病残孕”专座乘客属于-1类；（8）控制决策，根据识别结果对“老弱病残孕”专座乘客确定控制指令输出，即一旦判定“老弱病残孕”专座乘客属于男性青壮年者时，系统实时输出控制指令，在控制指令的驱动下，语音提示器向该乘客提示，否则，系统不会发出提示；循环重复从（1）到（8）的分步骤，对“老弱病残孕”专座乘客进行在线实时识别，实现对“老弱病残孕”专座乘客的全程监控。

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