参数检测方法和设备技术

本申请提供一种参数检测方法和设备，方法包括：获取第一视频帧图像；所述第一视频帧图像包括驾驶员的面部图像；确定第一面部特征参数的第一预测向量，所述第一预测向量通过将所述第一视频帧图像输入预设第一模型得到；所述第一模型用于检测图像中驾驶员的第一面部特征参数；根据所述第一面部特征参数的预测向量计算所述第一面部特征参数的检测值以及所述检测值的置信度。本申请能够使得驾驶员的面部特征参数的检测结果更为准确。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像检测，特别涉及一种参数检测方法和设备。

技术介绍

1、在驾驶员监控系统(driver monitor system，dms)系统中，需要基于摄像头拍摄到的图像对驾驶员的面部特征参数例如视线、面部关键点等进行检测，进而基于驾驶员的面部特征参数对驾驶员的驾驶行为例如驾驶中是否分心等进行检测。但是，现有技术中驾驶员的面部特征参数的检测结果不够准确，从而使得dms系统对驾驶员的驾驶行为检测的检测结果不够准确，影响用户体验。

技术实现思路

1、本申请提供了一种参数检测方法和设备，能够使得驾驶员的面部特征参数的检测结果更为准确。

2、第一方面，本申请实施例提供一种参数检测方法，包括：获取第一视频帧图像；所述第一视频帧图像包括驾驶员的面部图像；确定第一面部特征参数的第一预测向量，所述第一预测向量通过将所述第一视频帧图像输入预设第一模型得到；所述第一模型用于检测图像中驾驶员的第一面部特征参数；根据所述第一面部特征参数的第一预测向量计算所述第一面部特征参数的检测值以及所述检测值的置信度。该方法中，不仅本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种参数检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一面部特征参数的第一预测向量计算所述第一面部特征参数的检测值以及所述检测值的置信度，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预测概率向量记为P＝[S0，S1，...，SN]，N是自然数，S0、S1、...、SN分别为第一预测概率向量的向量元素时，所述根据所述第一预测概率向量计算所述第一面部特征参数的检测值，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一预测概率向量记为P＝[S0，S1，...，SN]，N是自然数，S0、S1...

【技术特征摘要】

1.一种参数检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一面部特征参数的第一预测向量计算所述第一面部特征参数的检测值以及所述检测值的置信度，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预测概率向量记为p＝[s0，s1，...，sn]，n是自然数，s0、s1、...、sn分别为第一预测概率向量的向量元素时，所述根据所述第一预测概率向量计算所述第一面部特征参数的检测值，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一预测概率向量记为p＝[s0，s1，...，sn]，n是自然数，s0、s1、...、sn分别为第一预测概率向量的向量元素时，根据所述第一预测概率向量计算所述检测值的置信度，包括：

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一预测概率向量记为p＝[s0，s1，...，sn]，n是自然数，s0、s1、...、sn分别为第一预测概率向量的向量元素时，所述根据所述第一面部特征参数的检测值计算所述检测值的置信度，包括：

6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一预测向量进行归一化处理，得到所述第一面部特征参数的第一预测概率向量，包括：

7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型的训练方法包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设初始模型包括：卷积神经网络和全连接网络，所述卷积神经网络用于作为所述预设初始模型的输入，所述全连接...

【专利技术属性】
技术研发人员：李源，周欣文，黄俊，沈鹏程，
申请(专利权)人：魔门塔苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：