快速上手百度大脑驾驶行为分析

作者：wangwei8638

针对车载场景，识别驾驶员使用手机、抽烟、不系安全带、双手离开方向盘等动作姿态，分析预警危险驾驶行为，提升行车安全性。

一．平台接入

此步骤比较简单，不多阐述。可参照之前文档：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943162

二.分析接口文档

1.打开API文档页面，分析接口要求

https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/2387dd4f

(1)接口描述

检测到驾驶员后，进一步识别行为属性，可识别使用手机、抽烟、不系安全带、双手离开方向盘、视角未朝前方5大类行为。

(2)请求说明

需要用到的信息有：

请求URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior

Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

（3）返回参数

返回示例

{"person_num": 1,"person_info": [{"attributes": {"cellphone": {"threshold": 0.9,"score": 0.500098466873169},"both_hands_leaving_wheel": {"threshold": 0.9,"score": 0.468360424041748},"not_facing_front": {"threshold": 0.9,"score": 0.08260071277618408},"not_buckling_up": {"threshold": 0.9,"score": 0.998087465763092},"smoke": {"threshold": 0.9,"score": 6.29425048828125e-05}},"location": {"width": 483,"top": 5,"height": 238,"left": 8}}],"log_id": 2320165720061799596}

2.获取access_token

# encoding:utf-8import base64import urllibimport urllib2request_url = " https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior "# 二进制方式打开视频文件f = open('[本地文件]', 'rb')img = base64.b64encode(f.read())params = {"data": data }params = urllib.urlencode(params)access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenrequest = urllib2.Request(url=request_url, data=params)request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')response = urllib2.urlopen(request)content = response.read()if content:print content

三.识别结果

正面

识别结果：
侧面

识别结果：

3.侧后方

识别结果：

结论：

识别结果方面：分别从驾驶员前方、侧方、后方几个角度拍摄的照片进行测试，识别结果比较准确。并且能够识别出同一人的多种违规行为。
四.源码共享

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import urllib
import urllib.parse
import urllib.request
import base64
import json
import time
#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
client_id = '******************'
client_secret = '**********************'#获取token
def get_token():host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secretrequest = urllib.request.Request(host)request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')response = urllib.request.urlopen(request)token_content = response.read()if token_content:token_info = json.loads(token_content.decode("utf-8"))token_key = token_info['access_token']return token_key# 读取图片
def get_file_content(filePath):with open(filePath, 'rb') as fp:return fp.read()#获取驾驶行为信息
def get_license_plate(path):request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior"f = get_file_content(path)access_token=get_token()img = base64.b64encode(f)params = {"image": img}params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokentic = time.clock()request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')response = urllib.request.urlopen(request)content = response.read()toc = time.clock()print('处理时长: '+'%.2f'  %(toc - tic) +' s')if content:driver_behavior = json.loads(content.decode("utf-8"))strover = '识别结果：\n 'result = driver_behavior['person_info'][0]['attributes']#使用手机score = result['cellphone']['score']strover += '使用手机： {} \n '.format(score)#抽烟score = result['smoke']['score']strover += '抽烟： {} \n '.format(score)#未系安全带score = result['not_buckling_up']['score']strover += '未系安全带： {} \n '.format(score)#双手离开方向盘score = result['both_hands_leaving_wheel']['score']strover += '双手离开方向盘： {} \n '.format(score)#视角未看前方score = result['not_facing_front']['score']strover += '视角未看前方： {} \n '.format(score)print (strover)return contentelse:return ''image_path='F:\paddle\car\ss0.png'
get_license_plate(image_path)

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