(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210922901.0 (22)申请日 2022.08.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114973727 A (43)申请公布日 2022.08.30 (73)专利权人 成都工业职业 技术学院 地址 610218 四川省成 都市天府新区正兴 镇大安路818号 (72)发明人 汤富彬　毛以芳　 (74)专利代理 机构 北京驰纳南熙知识产权代理 有限公司 1 1999 专利代理师 李佳佳 (51)Int.Cl. G08G 1/0962(2006.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 20/59(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (56)对比文件 WO 2017047913 A1,2017.0 3.23 CN 112601187 A,2021.04.02 CN 107330904 A,2017.1 1.07 CN 110998687 A,2020.04.10 CN 107223101 A,2017.09.2 9CN 108898823 A,2018.1 1.27 CN 10740 3168 A,2017.1 1.28 CN 108806249 A,2018.1 1.13 CN 104992300 A,2015.10.21 CN 109709 964 A,2019.0 5.03 CN 114224049 A,202 2.03.25 WO 2010014067 A1,2010.02.04 CN 113208281 A,2021.08.0 6 CN 114078269 A,202 2.02.22 US 201815 0684 A1,2018.0 5.31 US 201810786 6 A1,2018.04.19 CN 111204348 A,2020.0 5.29 WO 2018071424 A1,2018.04.19 CN 110472611 A,2019.1 1.19 US 2007104362 A1,20 07.05.10 CN 111161131 A,2020.0 5.15 CN 102266241 A,201 1.12.07 陆丽.基于人脸图像的性别识别与年龄估计 研究. 《中国博士学位 论文全文数据库信息科技 辑》 .2010,(第10期),I138- 32. Khan, Khal il.Automatic Gender Classificati on through Face Segmentati on. 《SYMMETRY-BASEL》 .2019,1-14. (续) 审查员 刘欢 (54)发明名称 一种基于乘客特 征的智能驾驶方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于乘客特征的智能驾驶 方法， 包括以下步骤： 实时采集上车乘客的信息 进行编码， 删除下车乘客的信息及编码； 对采集 的乘客的信息进行特征识别， 判断乘 客的性别及 年龄特征； 根据乘客的性别及年龄特征进行安全 重要性分析， 并根据分析结果进行分类智能驾 驶。 本发明能够准确识别公交车载客信息， 可 以 根据乘客的特征在不同情境下行驶路线， 可以增 加乘客乘坐公交车的舒适性及公交车行驶的安 全性， 避免乘 客在乘车过程中出现跌倒等受伤情况。 [转续页] 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114973727 B 2022.09.30 CN 114973727 B (56)对比文件 刘玉妹.基 于人脸图像的性别分类. 《中国优 秀硕士学位 论文全文数据库信息科技 辑》 .2020,(第06期),I138-9 21. 王宏阳.人脸 性别识别与年龄估计算法研 究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库信息科 技辑》 .2019,(第0 6期),I138- 503.2/2 页 2[接上页] CN 114973727 B1.一种基于乘客特征的智能驾驶方法， 其特征在于： 包括以下步骤： 实时采集上车乘 客的信息进行编码， 删除下车乘客的信息及编码； 对采集的乘客的信息进行特征识别， 判 断乘客的性别及年龄特征； 通过在公交车上车处和下车处设置两组图像采集装置， 图像采 集装置内设置有图像处理模块， 用于获取乘客的图像， 并对乘客的图像进 行处理， 并将乘 客 的图像传输至中央处理模块； 云储存模块， 用于存储人脸图像样本集， 并将采集的乘客图 像上传至云端； 人体感应模块， 用于实时感应乘客与图像采集装置的距离， 当乘客与图像 采集装置的距离到达特定距离d时， 发送信号至中央处理模块； 语音播报模块， 用于接收中 央处理模块的信号， 并发出语音提示； 中央处理模块， 用于对图像处理模块传输的乘客图 像进行识别判断， 并接收人体感应模块的信号; 图像处理模块将云储存模块中的人脸图像样本集中的每幅人脸图像进行子区域分割， 生成8个子区域样 本集， 包括左眼区域样 本集、 右眼区域样本集、 鼻子区域样本集、 嘴巴区域 样本集、 上脸区域样本集、 下脸区域样 本集、 左脸区域样本集和右 脸区域样 本集； 其中， 人脸 图像样本集中男性图像与女性图像的样本数量相等; 中央处理模块通过以下方式判断采集的乘客图像的性别： 图像处理模块通过 Adaboost人脸检测算法对采集的乘客图像检测人脸区域， 并将人脸区域 从背景图像中分离 出， 再通过眼睛定位算法定位出人脸区域中双眼的位置， 通过AAM算法找到脸部主要特征 点； 根据脸部主要 特征点， 将乘 客图像的人脸区域分离成与8 个子区域样 本集所对应的8个 区域i， 将8个区域i依次与8个子区域样本集进行相似度计算， 设置第一相似度阈值D1， 记录 区域i相似度与子区域样本集中样本的相似度大于D1时， 样本的性别种类； 通过 ， ， 计算区域i每种性别的概率； 为对区域i进行性别识别得到区域i为女性的概 率， 为对区域i进行性别识别得到区域i为男性的概率， 为区域i在与对应子区域样 本进行相似度判断， 相似度大于D1时女性的个数， 为区域i在对 应与子区域样本进行相 似度判断， 相似度大于D1时男性的个数， N为子区域样本集中 的样本总数； 建立性别判断模 型， 令E(x)=1为男性， E(x)= ‑1为女性， 则 ； 其中， 为乘客图像 的8个区域， 为对区域i进行性别识别得到区域i为女性的概率， 为对区域i进行性 别识别得到区域i为男性的概率， （ ） 为乘客图像的8个区域的分类 结果相加 的加权值， 且 ； M+1为拒绝决策； 设置8个区域的性别识别正确率Ri(i=1,2,…, 8)， 通过公式 计算 ； 并输出 ， 确定该乘客图像的性别;权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973727 B 3