一种朝向角度分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种朝向角度分析方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对图像进行头部姿态估计的头部姿态信息不够稳定导致获得的头部朝向角度不准确的问题。该方法包括：获得待分析图像，并裁剪出待分析图像中的头部区域图像；提取出头部区域图像中的头部姿态信息，头部姿态信息为面部朝向的欧拉角三个分量在预设角度区间内的概率分布；针对欧拉角三个分量中的每个分量，将预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，并计算邻域区间内的概率分布之和，获得每个分量的期望值；根据欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定待分析图像中的头部朝向角度。确定待分析图像中的头部朝向角度。确定待分析图像中的头部朝向角度。

【技术实现步骤摘要】
一种朝向角度分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及机器学习、计算机视觉和人脸识别的
，具体而言，涉及一种朝向角度分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]头部姿态估计是计算机视觉领域中较为热门的研究方向之一，是指通过算法预测空间中人体头部的姿态信息，头部姿态估计通常是以描述头部姿态的偏航角(yaw)、俯仰角(pitch)和翻滚角(roll)为回归目标的回归问题。
[0003]在目前的图像识别领域中，通常需要进行头部姿态估计，即获得人脸面对的正前方向在三维空间坐标中的头部姿态信息，通常使用欧拉角或者是四元数；其中，四元数在表达上与视觉感受存在非线性关系，通常难以解释且不直观，因此，当需要直观且有较强的可解释性时，通常会选择欧拉角来表示头部姿态信息。然而，在欧拉角的具体使用过程中发现，对图像进行头部姿态估计的头部姿态信息不够稳定导致获得的头部朝向角度不准确。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种朝向角度分析方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对图像进行头部姿态估计的头部姿态信息不够稳定导致获得的头部朝向角度不准确的问题。
[0005]本申请实施例提供了一种朝向角度分析方法，包括：获得待分析图像，并裁剪出待分析图像中的头部区域图像；提取出头部区域图像中的头部姿态信息，头部姿态信息为面部朝向的欧拉角三个分量在预设角度区间内的概率分布；针对欧拉角三个分量中的每个分量，将预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，并计算邻域区间内的概率分布之和，获得每个分量的期望值；根据欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定待分析图像中的头部朝向角度。在上述的实现过程中，通过根据预设角度区间内的最大概率值向两侧扩展的区间内的概率分布之和确定为每个分量的期望值，有效地将角度拟合问题转换成区间概率分布问题，避免了概率分布出现的分布不均匀和明显截断等特征影响头部姿态信息的稳定性，从而提高了由欧拉角三个分量获得头部朝向角度的准确率。
[0006]可选地，在本申请实施例中，将预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，包括：将预设角度区间划分为多个分段区间，从多个分段区间筛选出概率值最大的第一分段区间；根据第一分段区间的两侧方向从多个分段区间中筛选出预设数量的第二分段区间，并将第一分段区间和预设数量的第二分段区间确定为邻域区间。在上述的实现过程中，由于根据丛林竞争法则将概率最大的第一分段区间和预设数量的第二分段区间确定邻域区间，从而避免了概率分布出现的分布不均匀和明显截断等特征影响头部姿态信息的稳定性，有效地提高了由欧拉角三个分量获得头部朝向角度的稳定性和准确率。
[0007]可选地，在本申请实施例中，计算邻域区间内的概率分布之和，获得每个分量的期望值，包括：将邻域区间内的所有分段区间进行归一化，并根据邻域区间内的每个分段区间
的最大值和最小值计算每个分段区间的中值；将邻域区间内的每个分段区间的中值与归一化后的每个分段区间的乘积之和确定为每个分量的期望值。
[0008]可选地，在本申请实施例中，裁剪出待分析图像中的头部区域图像，包括：判断是否检测到待分析图像中的头部区域；若是，则从待分析图像中裁剪出头部区域图像。在上述的实现过程中，通过检测待分析图像中裁剪的头部区域；从而有效地提高了输入图像的质量，避免了图像中的其它背景干扰识别结果，有效地提高了由欧拉角三个分量获得头部朝向角度的准确率。
[0009]可选地，在本申请实施例中，提取出头部区域图像中的头部姿态信息，包括：使用预先训练的卷积神经网络模型提取出头部区域图像中的头部姿态信息。
[0010]可选地，在本申请实施例中，在使用预先训练的卷积神经网络模型提取出头部区域图像中的头部姿态信息之前，还包括：获取多个样本图像和多个姿态信息，姿态信息为样本图像中的头部区域图像的头部姿态信息；以多个样本图像为训练数据，以多个姿态信息为训练标签，对卷积神经网络进行训练，获得卷积神经网络模型。
[0011]可选地，在本申请实施例中，获得待分析图像，包括：接收货车驾驶舱的摄像头采集的待分析图像；在根据欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定待分析图像中的头部朝向角度之后，还包括：若头部朝向角度偏离预设范围且持续预设时长，则生成并输出预警信息，预警信息用于提醒货车驾驶舱中的驾驶员疲劳驾驶。在上述的实现过程中，通过接收货车驾驶舱的摄像头采集的待分析图像；在根据欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定待分析图像中的头部朝向角度之后，还在头部朝向角度偏离预设范围且持续预设时长的情况下，提醒货车驾驶舱中的驾驶员疲劳驾驶，从而减少了安全事故出现的概率，有效地提高了朝向角度分析的应用场景的范围。
[0012]本申请实施例还提供了一种朝向角度分析装置，包括：分析图像获得模块，用于获得待分析图像，并裁剪出待分析图像中的头部区域图像；姿态信息提取模块，用于提取出头部区域图像中的头部姿态信息，头部姿态信息为面部朝向的欧拉角三个分量在预设角度区间内的概率分布；分量期望获得模块，用于针对欧拉角三个分量中的每个分量，将预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，并计算邻域区间内的概率分布之和，获得每个分量的期望值；朝向角度确定模块，用于根据欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定待分析图像中的头部朝向角度。
[0013]可选地，在本申请实施例中，分量期望获得模块，包括：分段区间处理模块，用于将预设角度区间划分为多个分段区间，从多个分段区间筛选出概率值最大的第一分段区间；邻域区间确定模块，用于根据第一分段区间的两侧方向从多个分段区间中筛选出预设数量的第二分段区间，并将第一分段区间和预设数量的第二分段区间确定为邻域区间。
[0014]可选地，在本申请实施例中，分量期望获得模块，还包括：区间中值计算模块，用于将邻域区间内的所有分段区间进行归一化，并根据邻域区间内的每个分段区间的最大值和最小值计算每个分段区间的中值；分量期望获得模块，用于将邻域区间内的每个分段区间的中值与归一化后的每个分段区间的乘积之和确定为每个分量的期望值。
[0015]可选地，在本申请实施例中，分析图像获得模块，包括：头部区域判断模块，用于判断是否检测到待分析图像中的头部区域；头部区域裁剪模块，用于若检测到待分析图像中的头部区域，则从待分析图像中裁剪出头部区域图像。
[0016]可选地，在本申请实施例中，姿态信息提取模块，包括：网络模型提取模块，用于使用预先训练的卷积神经网络模型提取出头部区域图像中的头部姿态信息。
[0017]可选地，在本申请实施例中，朝向角度分析装置，还包括：图像姿态获取模块，用于获取多个样本图像和多个姿态信息，姿态信息为样本图像中的头部区域图像的头部姿态信息；网络模型训练模块，用于以多个样本图像为训练数据，以多个姿态信息为训练标签，对卷积神经网络进行训练，获得卷积神经网络模型。
[0018]可选地，在本申请实施例中，朝向角度分析装置，还包括：分析图像采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种朝向角度分析方法，其特征在于，包括：获得待分析图像，并裁剪出所述待分析图像中的头部区域图像；提取出所述头部区域图像中的头部姿态信息，所述头部姿态信息为面部朝向的欧拉角三个分量在预设角度区间内的概率分布；针对所述欧拉角三个分量中的每个分量，将所述预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，并计算所述邻域区间内的概率分布之和，获得所述每个分量的期望值；根据所述欧拉角三个分量中的每个分量的期望值确定所述待分析图像中的头部朝向角度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预设角度区间内的最大概率值两侧筛选出的区间确定为邻域区间，包括：将预设角度区间划分为多个分段区间，从所述多个分段区间筛选出概率值最大的第一分段区间；根据所述第一分段区间的两侧方向从所述多个分段区间中筛选出预设数量的第二分段区间，并将所述第一分段区间和所述预设数量的第二分段区间确定为所述邻域区间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述邻域区间内的概率分布之和，获得所述每个分量的期望值，包括：将所述邻域区间内的所有分段区间进行归一化，并根据所述邻域区间内的每个分段区间的最大值和最小值计算所述每个分段区间的中值；将所述邻域区间内的每个分段区间的中值与所述归一化后的每个分段区间的乘积之和确定为所述每个分量的期望值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裁剪出所述待分析图像中的头部区域图像，包括：判断是否检测到所述待分析图像中的头部区域；若是，则从所述待分析图像中裁剪出所述头部区域图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取出所述头部区域图像中的头部姿态信息，包括：使用预先训练的卷积神经网络模型提取出所述头部区域图像中的头部姿态信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李悦乔，冯子钜，叶润源，毛永雄，董帅，邹昆，黄燕挺，陈晨，
申请(专利权)人：中山市希道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：