公开(公告)号：CN112989915B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202011482505.8

申请日：2020-12-16

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： Y·近藤 ,  R·伯特 ,  K·B·纳瓦尔帕克坎 ,  A·赫希 ,  N·拉玛克里斯南 ,  F·贡卡尔维斯 ,  S·魏瑟特 ,  J·K·杜塔 ,  R·K·萨佐达

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764

Abstract: 提供了用于检测自主载具中的异常乘客行为的系统和方法。公开了用于监视载具的座舱内的乘客并且确定乘客是否正在从事异常行为的方法和系统。该方法和系统使用新颖的向量来鲁棒地并且用数值方式表示相应帧中的乘客的活动，该向量在本文中被称为“活动向量”。附加地，该方法和系统利用高斯混合模型来在正常和异常乘客行为之间进行区分。有利地使用无监督方法来学习高斯混合模型的集群组份，在该无监督方法中，训练数据没有被标记或注释以指示正常和异常乘客行为。以此方式，可以以非常低的成本来训练高斯混合模型。

公开(公告)号：CN112989915A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202011482505.8

申请日：2020-12-16

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： Y·近藤 ,  R·伯特 ,  K·B·纳瓦尔帕克坎 ,  A·赫希 ,  N·拉玛克里斯南 ,  F·贡卡尔维斯 ,  S·魏瑟特 ,  J·K·杜塔 ,  R·K·萨佐达

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 提供了用于检测自主载具中的异常乘客行为的系统和方法。公开了用于监视载具的座舱内的乘客并且确定乘客是否正在从事异常行为的方法和系统。该方法和系统使用新颖的向量来鲁棒地并且用数值方式表示相应帧中的乘客的活动，该向量在本文中被称为“活动向量”。附加地，该方法和系统利用高斯混合模型来在正常和异常乘客行为之间进行区分。有利地使用无监督方法来学习高斯混合模型的集群组份，在该无监督方法中，训练数据没有被标记或注释以指示正常和异常乘客行为。以此方式，可以以非常低的成本来训练高斯混合模型。