使用偏振滤镜和物体识别来识别驾驶员的移动电话滥用

英国的研究人员提出了一个路边系统，用于自动检测驾驶员中非法使用移动电话的行为，使用经典的光学滤镜和红外捕获。根据捕获设备的质量，该系统在现实世界试验中展示了高达95.81%的准确率。

研究人员的一个模型在行动。挡风玻璃区域首先被识别和隔离为人工智能辅助搜索移动电话图像的区域。该系统旨在忽略安装的移动电话，并寻找由驾驶员主动持有的设备。 源：https://www.youtube.com/watch?v=PErIUr3Cxvg

该 研究 的标题为 通过状态-of-the-艺术对象检测和跟踪识别驾驶员电话使用违规，来自纽卡斯尔大学的计算机科学学院。

克服挡风玻璃的反射性

以前的方法在检测驾驶员移动设备使用时受到挡风玻璃在白天的高反射性的阻碍，尤其是在大云团的反射进一步遮挡车辆内部的情况下。这些情况不能通过红外光源来解决，因为需要大量的红外照明来穿透自然光。

因此，纽卡斯尔的研究人员提出了一个非常古老的技巧（可以追溯到1812年）来消除玻璃表面的反射——一个可以附加到路边监控摄像机上的廉价的物理 偏振滤镜，可以一次性校准，然后可以清晰地看到车辆内部。

上面，未经滤镜的车辆挡风玻璃视图。下面，相同的视图带有附加到摄像机的物理偏振滤镜。 源：https://arxiv.org/pdf/2109.02119.pdf

随着从专用相机到移动传感器的转变，偏振滤镜在流行文化中的存在主要被限制在合理质量的太阳镜中，在那里，佩戴者可以通过改变视角或改变反射物的视角来观察其消除反射的特性。

阳光被氧气和氮气分子散射，蓝光比其他波长更广泛地被散射，使得白天晴空的天空呈现蓝色。蓝光是偏振的，线性或圆形偏振镜片可以有效地消除这种偏振光，从而去除反射。

该论文承认，烟雾挡风玻璃可能会阻碍或破坏这种方法来观察车内。然而，由于这在英国法律上是有限的，美国的法规因州而异，该论文不认为这是主要的障碍。

YOLO

该论文提出的系统旨在集成到市政基础设施中，例如政府安装的路边监控摄像机。考虑到可能的成本障碍，研究人员测试了各种对象识别系统配置，跨越了不同质量级别的捕获设备，并提供了一个最低成本的方案，其中廉价的偏振滤镜可以添加到现有的摄像机中，所有其他系统的方面都是远程的。

测试了四个对象识别框架：You-Only-Look-Once（YOLO）版本3和4；SSD 基础网络；Faster R-CNN；和 CenterNet。在测试中，YOLO V3 获得了最准确的结果，使用一个两步工作流程，首先定位挡风玻璃区域，然后在该空间中寻找移动设备。

然而，需要将视频通过两个网络运行，结果是每秒帧数（fps）低于13.15，相比简单系统的30fps。结果的质量取决于输入设备，研究人员发现，当输入设备分为低端相机和更高质量的设备时，准确率可以达到96%，而在廉价相机上可以达到74.35%。

限制识别的违规行为

除了使系统在经济上可行外，研究人员还关心开发一个完全自动化的系统，具有最少必要的人类监督，该系统被设计为自动发出罚单。然而，由于全球范围内禁止驾驶时使用移动电话的法律变得更加严格，处罚可能超过简单的罚款或驾照扣分（例如在英国），因此在此类系统的部署中，人类的随意验证可能仍然是一个因素。

尽管使用光流和其他方法来考虑整个视频内容，对象识别算法（如YOLO）将每一帧视为一个“完整的故事”，下一帧是一个后续项目。因此，必须防止此类系统发出（例如）128个单独的罚单，涵盖128帧的违规行为捕获视频。

为了避免这种情况，该系统包含对象跟踪算法 Deep SORT，它为每个违规行为识别添加一个唯一的“事件ID”，并确保该ID在单个捕获序列中的帧之间不会被复制。

夜间监控

对于夜间条件，研究人员默认使用红外捕获，如以前的研究项目中所做的。他们测试了850和730纳米的红外波长，发现730nm可以捕获最好的细节。

该论文声称，需要进一步调查以确定红外捕获在白天条件下可以被使用的程度。

数据

对于更经济的单步系统，研究人员使用了2,235个来自 Google Open Images Dataset 的车牌图像和2150张库存和自制的移动电话图像。由于需要包含驾驶员持有的电话图像，因此为该项目特意拍摄了1,700张电话图像。

两步系统需要对487个挡风玻璃进行注释，用于训练过程的第一步，除了用于单步过程的数据外。

由于没有官方道路监控基础设施的访问权限，因此所有图像均由志愿者拍摄，以近似类似的条件。

权衡

最终结果提供了一系列的准确性标准，这些标准需要与实施成本进行权衡，具有更好的捕获设备和处理结果的准确性最高，具有“可接受”的准确性可以通过对现有城市监控设备进行廉价的改装来实现。

廉价的“单步”管道可以实现约75%的准确率，具有最低的实施成本（即安装廉价的偏振滤镜），而更复杂的两步系统（首先隔离挡风玻璃区域，然后寻找驾驶员持有的移动设备）可以实现更高的准确率，但可能只适用于新基础设施，取决于可用的预算。在两种情况下，捕获设备的质量都是一个额外的变量。

如上所述，研究人员对该项目的可行性的看法似乎是基于这样的假设：该系统应该完全自主运行——这是一个值得怀疑的要求。

查看项目的官方视频以获取更多关于实施和方法的详细信息。