一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法及装置，涉及计算机技术领域，所述方法包括：可以获取包括多帧人脸图像的待检测人脸视频，之后，提取每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点，并根据每帧人脸图像中每一人脸特征点的二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标。然后，将每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标转换为目标特征点的三维坐标，并输入至预设分类模型，得到疲劳驾驶检测结果。基于此，可以对提取到的人脸特征点进行筛选，得到每帧图像中目标特征点的三维坐标，利用预先训练的分类模型，得到疲劳驾驶检测结果，不会受到路况以及驾驶员驾驶习惯的影响，从而提高了疲劳驾驶检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法及装置
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法及装置。
技术介绍
目前，随着汽车普及率的与日俱增，疲劳驾驶成为了交通事故发生的主要因素之一。因此，提前预防疲劳驾驶状态，减少交通事故的发生已经刻不容缓。现今，主要的疲劳驾驶检测方法主要是利用汽车方向盘上安装的传感器，感应驾驶员在驾驶过程中，对行进方向纠正的频率。根据驾驶员的驾驶方式(如转向，鸣笛)来检测驾驶人的疲劳程度。然而，上述方法虽然简单且可实施性高，但是在实际驾驶过程中，路况的变化以及驾驶员的驾驶习惯会很容易对此种方法的检测结果产生影响，从而降低此种方法对于疲劳驾驶检测的准确性。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法及装置，解决现有疲劳驾驶检测方法容易受路况和驾驶员驾驶习惯的影响，导致疲劳驾驶检测结果不准确的问题。具体技术方案如下：第一方面，提供了一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法，所述方法包括如下步骤：获取待检测人脸视频，所述待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测人脸视频，所述待检测人脸视频包括多帧人脸图像；/n提取每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点；/n根据每帧人脸图像中每一人脸特征点的二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标；/n将每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标转换为目标特征点的三维坐标；/n将多帧人脸图像中目标特征点的三维坐标输入至预设分类模型，得到针对所述待检测人脸视频的疲劳驾驶检测结果；所述预设分类模型是基于预设训练集训练得到的模型，所述预设训练集包括多个带标签的样本人脸视频和每一样本人脸视频对应的多个样本特征点的三维坐标，所述标签包括指示样本...

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸三维重建的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测人脸视频，所述待检测人脸视频包括多帧人脸图像；
提取每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点；
根据每帧人脸图像中每一人脸特征点的二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标；
将每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标转换为目标特征点的三维坐标；
将多帧人脸图像中目标特征点的三维坐标输入至预设分类模型，得到针对所述待检测人脸视频的疲劳驾驶检测结果；所述预设分类模型是基于预设训练集训练得到的模型，所述预设训练集包括多个带标签的样本人脸视频和每一样本人脸视频对应的多个样本特征点的三维坐标，所述标签包括指示样本人脸视频为疲劳驾驶的人脸视频的第一标签，以及指示样本人脸视频为正常驾驶的人脸视频的第二标签。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测人脸视频的步骤，包括：
获取左相机采集的第一待检测人脸视频，以及右相机采集的第二待检测人脸视频；
所述提取每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点的步骤，包括：
利用深度学习算法，提取所述第一待检测人脸视频中每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点，并提取所述第二待检测人脸视频中每帧人脸图像中第一预设数量个人脸特征点。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每帧人脸图像中每一人脸特征点的二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标的步骤，包括：
确定所述第一待检测人脸视频与所述第二待检测人脸视频中每帧人脸图像中的人脸特征点的对应关系；
利用双目特征点立体匹配算法，确定第一目标视频中每帧人脸图像中每一人脸特征点在第二目标视频中的参照二维坐标，所述第一目标视频为所述第一待检测人脸视频或所述第二待检测人脸视频，所述第二目标视频为所述第一待检测人脸视频和所述第二待检测人脸视频中除所述第一目标视频外的视频；
根据所述第一目标视频中每帧人脸图像中每一人脸特征点在所述第二目标视频中对应的人脸特征点的二维坐标，以及所述第一目标视频中每一人脸特征点在所述第二目标视频中的参照二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标视频中每一人脸图像中每一人脸特征点在所述第二目标视频中对应的人脸特征点的二维坐标，以及所述第一目标视频中每帧人脸图像中每一人脸特征点在所述第二目标视频中的参照二维坐标，确定每帧人脸图像中目标特征点的二维坐标的步骤，包括：
针对所示第一目标视频中每帧人脸图像中每一人脸特征点，计算该帧人脸图像中该人脸特征点在所述第二目标视频中对应的人脸特征点的二维坐标和在所述第二目标视频中参照二维坐标之间的距离；
根据计算得到的距离，从多个人脸特征点中，确定每帧人脸图像中目标特征点以及目标特征点的二维坐标。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据计算得到的距离，从多个人脸特征点中，确定每...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，王萌萌，杜恒晨，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11