【摘 要】
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随着中国老龄化程度加深,老年人代步车需求逐渐攀升。为了保障市民骑行出行的交通安全,提供便利的出行体验,本文基于可自主跟随的折叠代步机器人,将出行工具与行为识别技术相结合,设计了一款基于面部特征的危险骑行状态识别系统（RobCare）。它能依据人脸信息为用户提供危险状态预警功能,对用户在骑行过程中发生瞌睡、眩晕、休克或注意力不集中等异常情况进行示警。首先,为了适应室外骑行场景下的复杂背景,本文提出了
【基金项目】
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深圳市基础研究面上项目——“智能折叠代步机器人目标跟随及人体行为识别技术的研究”；
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随着中国老龄化程度加深,老年人代步车需求逐渐攀升。为了保障市民骑行出行的交通安全,提供便利的出行体验,本文基于可自主跟随的折叠代步机器人,将出行工具与行为识别技术相结合,设计了一款基于面部特征的危险骑行状态识别系统（RobCare）。它能依据人脸信息为用户提供危险状态预警功能,对用户在骑行过程中发生瞌睡、眩晕、休克或注意力不集中等异常情况进行示警。首先,为了适应室外骑行场景下的复杂背景,本文提出了一种基于MK-CNN的网络人脸区域的提取方法。该方法基于多任务级联卷积神经网络（MTCNN）进行改进,对光照变化进行自适应调节,融合改进的核相关滤波算法（KCF）进行人脸跟踪剪裁,能够有效过滤复杂背景和无关人脸;又参考轻量级shuffle-Net的结构改进MTCNN的网络模型。最终室外人脸检测准确率达到95%,每帧处理时间平均41ms。其次,为了提高在人物在不同姿态下的状态识别准确性,减小系统耗时,研究和设计了一款新的人脸关键点定位网络EM-DCNN,将关键点获取数量由5个扩展为20个,有效增大了后续特征提取的精度。另外还减少关键点重复确认的次数,并参考MobileNetV2将EM-DCNN中的卷积层进行替换,采用的核心组件是轻量级的bottleneck层。最终关键点误差降低至0.033,计算时间缩短为46ms,缩短67%。最后,为了在人脸局部信息被遮挡或姿态变化的情况下提高准确率,本文提出了基于多特征融合的危险状态判定方法。本文利用20个关键点进行区域划分,提出了利用眼嘴ROI区域内的关键点间的相对位置来判断眼嘴开合姿态的方法;并且利用全脸的20个关键点相对位置变化参考EPnP算法得到头部姿态。最终利用上述瞬时姿态得出其在时间上的持续性特征,通过单支决策树进行多特征融合的综合危险判定。本文在实际室外场景下进行模拟实验,测试结果显示本文算法在室外复杂背景下的的综合精确率为89.3%,召回率为92.6。
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