【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，更具体地，涉及一种人员疲劳状态的识别方法、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、目前，由于人员疲劳而引发的事故已成为一项不容忽视的问题。疲劳会导致人的反应变慢，注意力下降，误操作等。对于驾驶类或者机床操作类等岗位以及在电力现场这种特殊环境下，处于疲劳状态的操作人员在操作过程中会降低警惕性，进行误操作，从而造成严重后果。检测或者监测操作人员的疲劳状态可在一定程度上避免上述的严重后果。
2、目前常见的人员疲劳状态检测方法包括：脑电波监测、眼部监测、以及生理指标(血压、血氧量等)监测。
3、对于脑电波监测以及生理指标监测的人员疲劳状态检测方法，需要专业的监测设备，且监测设备的操作过程繁琐，不利于普通操作人员在现场使用。此外，这类监测设备往往成本较高，也不利于大批量地使用。
4、对于眼部监测的人员疲劳状态检测方法，通常是根据在2d维度下的人脸识别模型输出的面部关键特征点(landmark点)先求解眼睛的纵横比平均值，再根据给定的一个固定阈值进行眼睛开闭合状态的判断，从而确定出该人员是否处于疲劳状态。这种方法无需专业的监测设备，且在监测过程中不会影响操作人员的正常工作，可应用于大多数的场合。
5、但是，在2d维度下的人脸识别模型中，当头部姿态角发生变化的时候，眼睛的landmark点坐标会发生变化，导致计算的眼睛的纵横比值发生变化，从而引起疲劳状态的误判或者漏判。此外，对于采用固定阈值判断眼睛开闭合状态时，由于固定阈值无法体现人员个体差异和/或环境差异，也可引起疲劳状态的
技术实现思路
1、本申请的一个方面在于提供一种人员疲劳状态的识别方法，通过根据人脸模型中的头部姿态角确定出左眼或者右眼作为判断目标人员是否处于疲劳状态的目标眼睛，可避免由于头部姿态角发生变化时产生的图像畸变导致眼睛状态判断准确率下降进而导致疲劳状态的误判或者漏判。
2、为实现上述目的，本申请提供的人员疲劳状态的识别方法包括：获取包括目标人员的面部的人脸模型；确定出人脸模型中的头部姿态的偏移角度，并根据偏移角度将人脸模型中的左眼或右眼确定为目标眼睛；以及根据目标眼睛的状态确定出目标人员是否处于疲劳状态。
3、本申请的另一个方面在于提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，与处理器通讯连接。存储器存储有可被处理器执行的程序，当程序被处理器执行时，处理器能够执行根据如上所述的人员疲劳状态的识别方法。
4、本申请的另一个方面在于提供一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现根据如上所述的人员疲劳状态的识别方法。
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1.一种人员疲劳状态的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其中，获取包括目标人员的面部的人脸模型包括：
3.根据权利要求1所述的识别方法，其中，确定出所述人脸模型中的头部姿态的偏移角度包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的识别方法，其中，根据所述目标眼睛的状态确定出所述目标人员是否处于疲劳状态包括：
5.根据权利要求4所述的识别方法，其中，基于所述人脸模型确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值包括：
6.根据权利要求5所述的识别方法，其中，基于所述眼部特征关键点确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值包括：
7.根据权利要求4所述的识别方法，其中，基于所述人脸模型确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值之后，所述识别方法还包括：
8.根据权利要求7所述的识别方法，其中，获取用于表征所述目标人员处于非疲劳状态的眼睛角度阈值包括：
9.根据权利要求8所述的识别方法，其中，基于自当前时刻起的多个包括所述目标人员的面部的人脸模型确定出所述眼睛角度阈值包括：
10.根据
11.根据权利要求10所述的识别方法，其中，确定出所保存的多个外眼角的角度值中用于表征所述目标人员处于睁眼状态的睁眼角度值包括：确定出所保存的多个外眼角的角度值中第一数量的、数值最大的角度值的平均值作为所述睁眼角度值；
12.根据权利要求11所述的识别方法，其中，所述第一数量大于所述第二数量。
13.根据权利要求7所述的识别方法，其中，获取用于表征所述目标人员处于非疲劳状态的眼睛角度阈值包括：
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
15.一种可读存储介质，其特征在于，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现根据如权利要求1-13任一所述的人员疲劳状态的识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人员疲劳状态的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其中，获取包括目标人员的面部的人脸模型包括：
3.根据权利要求1所述的识别方法，其中，确定出所述人脸模型中的头部姿态的偏移角度包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的识别方法，其中，根据所述目标眼睛的状态确定出所述目标人员是否处于疲劳状态包括：
5.根据权利要求4所述的识别方法，其中，基于所述人脸模型确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值包括：
6.根据权利要求5所述的识别方法，其中，基于所述眼部特征关键点确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值包括：
7.根据权利要求4所述的识别方法，其中，基于所述人脸模型确定出所述目标眼睛的外眼角的角度值之后，所述识别方法还包括：
8.根据权利要求7所述的识别方法，其中，获取用于表征所述目标人员处于非疲劳状态的眼睛角度阈值包括：
9.根据权利要求8所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冲，裴峥，王明，刘金柱，范向东，
申请(专利权)人：博泰车联网南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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