注意力检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种注意力检测方法及装置，方法包括：获取连续的多帧驾驶员图像；将连续的多帧驾驶员图像输入至注意力检测模型中，得到注意力检测模型输出的注意力检测结果；注意力检测模型是基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对训练图像进行监督学习得到的。本发明专利技术通过云端接收车端发送的连续的多帧驾驶员图像，以利用云端的注意力检测模型对驾驶员图像进行检测，通过云端对深度学习模型计算量的高容忍度，以充分发挥算法的优势；另外基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对注意力检测模型进行监督训练，以大幅度提高云端性能，通过采用注意力机制，提升了模型的并行计算能力，进而提升模型的训练速度和准确率。而提升模型的训练速度和准确率。而提升模型的训练速度和准确率。

【技术实现步骤摘要】
注意力检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及安全驾驶
，尤其涉及一种注意力检测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，智能手机、平板电脑和车辆信息系统等智能电子设备使得驾驶人注意力分散的概率大大提升，极易产生安全隐患引发交通事故，危害生命与财产安全。由于基于视觉的驾驶员注意力检测方法能够非侵入式地提取驾驶员的视觉图像信息，并且不受外部干扰的影响，因此，视觉特征是驾驶员注意力检测方法中应用最广泛的信息。
[0003]目前，大多利用车端的检测模型直接对原始图像进行分类来检测驾驶员注意力状态。然而，车端对深度学习模型容忍度较差，且需要考虑在车载芯片部署的问题，是的无法发挥模型的优势，容易造成检测结果不准。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种注意力检测方法及装置，用以解决现有技术中受车端限制以致模型检测准确度较差的缺陷，提高检测精度和检测效率。
[0005]本专利技术提供一种注意力检测方法，包括：获取连续的多帧驾驶员图像；将所述连续的多帧驾驶员图像输入至注意力检测模型中，得到所述注意力检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种注意力检测方法，其特征在于，包括：获取连续的多帧驾驶员图像将所述连续的多帧驾驶员图像输入至注意力检测模型中，得到所述注意力检测模型输出的注意力检测结果；所述注意力检测模型是基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对训练图像进行监督学习得到的。2.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，所述注意力检测模型，包括：特征提取层，对所述驾驶员图像进行特征提取，得到特征图；注意力检测层，对所述特征图进行注意力检测，得到注意力检测结果、视线特征和头部姿态特征。3.根据权利要求2所述的注意力检测方法，其特征在于，对所述特征图进行注意力检测，得到注意力检测结果、视线特征和头部姿态特征，包括：基于注意力机制和所述特征图，得到视线特征和头部姿态特征；基于所述视线特征和所述头部姿态特征，得到注意力得分；将所述注意力得分映射为概率值，并基于最大概率值，得到注意力检测结果。4.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于，训练所述注意力检测模型，包括：获取目标时间段内的训练图像及所述训练图像对应的注意力真值、视线真值和头部姿态真值；将所述训练图像作为训练使用的输入数据，并结合所述注意力真值、所述视线真值和所述头部姿态真值对待训练注意力检测模型进行监督训练，得到训练完成的注意力检测模型。5.根据权利要求4所述的注意力检测方法，其特征在于，所述得到训练完成的注意力检测模型，包括：将所述训练图像输入至待训练注意力检测模型中，得到所述待训练注意力检测模型输出的注意力预测结果、视线预测结果和头部姿态预测结果；根据所述注意力预测结果和所述注意力真值，构建第一损失函数；根据所述视线预测结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺克赛，
申请(专利权)人：际络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：