1.一种手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，包括从监控视频中读取图像；对读取的图像进行预处理，包括格式变化、建立椭圆肤色模型和确定像素点的肤色概率值；从预处理后的图像中检测定位手部的轮廓；以方向盘为中心框定五个感兴趣区域，并对框定的区域进行坐标划分；通过判断手部轮廓是否位于方向盘中心区域，来辨别手部姿态是否属于违规驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的一种手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，驾驶舱图像采集，利用摄像机采集驾驶员驾驶行为图像信息，所读取的有效图像包含方向盘和驾驶员的手部信息；

步骤二，手部肤色区域提取，通过建立椭圆形肤色模型和logistic回归分析确定图像中每一个像素点的肤色概率值；

步骤三，手部肤色区域分割，运用遗传算法自适应地确定分割阈值，完成手部肤色的分割；

步骤四，排除图像中的噪声，运用区域生长法进行连通区域分析，排除离散的噪声点和噪声区域，将检测出的最大和次大连通区域确定为手部区域；

步骤五，图像区域划分，把处理后的手部图像和原照片对比框定五个感兴趣区域，并且建立区域坐标系；

步骤六，驾驶行为判断，把图像中的手部坐标和手部正确摆放的所属坐标区域对比，判断图像中的手部位置是否处于违规位置。

3.根据权利要求2所述根据手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，步骤二中，包括把图像RGB颜色空间转换为YCrCb颜色空间，根据得到的YCrCb颜色空间中每个像素点处的Y,Cr,Cb值进行非线性分段色彩变换，得到新的色彩空间YCr′Cb′中每个像素点所对应的Cr′和Cb′值，利用椭圆模型来描述肤色分布，建立YCr′Cb′颜色空间上的椭圆肤色模型椭圆肤色模型对肤色点进行初次判断并运用logistic回归分析确定每个像素点的肤色概率值。

4.根据权利要求2所述根据手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，步骤四中，根据像素点的肤色概率值分配一个灰度值，即灰度值＝概率值*255，运用遗传算法确定一个自适应的分割阈值，将灰度值与分割阈值相比较，分割出最终的手部区域。

5.根据权利要求2所述根据手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，步骤五中图像中框定的五个感兴趣区域包括以方向盘区域为中心向四周延伸框定的车门把手区域，膝盖区域，变速杆区域，车载多媒体系统区域。

6.根据权利要求2所述根据手部驾驶违规行为的检测方法，其特征在于，步骤六中，运用积分投影的方法，判断双手放置区域，以及区域内手的数量，设定判断准则，实现驾驶违规行为的判定。