使用百度AI技术进行驾驶行为分析

一、功能介绍

对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态。

图片质量要求：

1、服务只适用于车载司机场景，请使用驾驶室的真实监控图片测试，勿用网图、非车载场景的普通监控图片、或者乘客的监控图片测试，否则效果不具备代表性。

2、车内摄像头硬件选型无特殊要求，分辨率建议720p以上，但更低分辨率的图片也能识别，只是效果可能有差异。

3、车内摄像头部署方案建议：尽可能拍全驾驶员的身体，并充分考虑背光、角度、方向盘遮挡等因素。

4、服务适用于夜间红外监控图片，识别效果跟可见光图片相比可能略微有差异。

5、图片主体内容清晰可见，模糊、驾驶员遮挡严重、光线暗等情况下，识别效果肯定不理想。

具体功能说明，请参考官方说明文档（驾驶行为分析）：https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/fd34bf01

二、应用场景

1、营运车辆驾驶监测

针对出租车、客车、公交车、货车等各类营运车辆，实时监控车内情况，识别驾驶员抽烟、使用手机、未系安全带等危险行为，及时预警，降低事故发生率，保障人身财产安全。

2、社交内容分析审核

汽车类论坛、社区平台，对配图库以及用户上传的UGC图片进行分析识别，自动过滤出涉及危险驾驶行为的不良图片，有效减少人力成本并降低业务违规风险。

三、使用攻略

说明：本文采用C# 语言，开发环境为.Net Core 2.1，采用在线API接口方式实现。

（1）、登陆百度智能云-管理中心创建 “人体分析”应用，获取 “API Key ”和 “Secret Key”：https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1566223151105&fromai=1#/ai/body/overview/index

（2）、根据 API Key 和 Secret Key 获取 AccessToken。

///

/// 获取百度access_token

///

/// API Key

/// Secret Key

///

public static string GetAccessToken(string clientId, string clientSecret)

{

string authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";

HttpClient client = new HttpClient();

List> paraList = new List>();

paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret));

HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;

string result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

string token = jo["access_token"].ToString();

return token;

}

（3）、调用API接口获取识别结果

1、在Startup.cs 文件的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env) 方法中开启虚拟目录映射功能：

string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

app.UseStaticFiles(new StaticFileOptions

{

FileProvider = new PhysicalFileProvider(

Path.Combine(webRootPath, "Uploads", "BaiduAIs")),

RequestPath = "/BaiduAIs"

});

2、建立BodySearch.cshtml文件

2.1前端页面说明

由于html代码无法原生显示，只能简单说明一下：

主要是一个form表单，需要设置属性enctype="multipart/form-data"，否则无法上传图片；

form表单里面有两个控件：

一个Input：type="file"，asp-for="FileUpload" ，上传图片用；

一个Input：type="submit"，asp-page-handler="DriverBehavior" ，提交并返回识别结果。

一个img：src="@Model.curPath"，显示识别的图片。

最后显示后台 msg 字符串列表信息。

2.2 后台代码

[BindProperty]

public IFormFile FileUpload { get; set; }

private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;

public List msg = new List();

public string curPath { get; set; }

public BodySearchModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)

{

HostingEnvironment = hostingEnvironment;

}

public async Task OnPostDriverBehaviorAsync()

{

if (FileUpload is null)

{

ModelState.AddModelError(string.Empty, "请先选择本地图片！");

}

if (!ModelState.IsValid)

{

return Page();

}

msg = new List();

string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

string fileDir = Path.Combine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//");

string imgName = await UploadFile(FileUpload, fileDir);

string fileName = Path.Combine(fileDir, imgName);

string imgBase64 = GetFileBase64(fileName);

curPath = Path.Combine("/BaiduAIs/", imgName);//需在Startup.cs 文件的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)方法中开启虚拟目录映射功能

string result = GetBodyeJson(imgBase64, “你的API KEY”, “你的SECRET KEY”);

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

List msgList = jo["person_info"].ToList();

int number = int.Parse(jo["person_num"].ToString());

int curNumber = 1;

float score = 0;

float threshold = 0;

msg.Add("人数：" + number + "");

foreach (JToken ms in msgList)

{

if (number > 1)

{

msg.Add("第 " + (curNumber++).ToString() + " 人：");

}

score = float.Parse(ms["attributes"]["smoke"]["score"].ToString());

threshold = float.Parse(ms["attributes"]["smoke"]["threshold"].ToString());

msg.Add("吸烟：" + (score > threshold ? "大概率" : "小概率"));

msg.Add("概率：" + score.ToString());