一种用于定义车辆乘员的衣服类型的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于定义车辆(2)的乘员(o)的衣服类型(t1)的方法(1)，其中所述方法(1)包括：获取(E1)所述车辆(2)的车厢(20)的至少一个视频流(Vs)，从所述至少一个视频流(Vs)的图像(I)执行(E2)皮肤分割，以将每个图像像素(p)分类为作为人员像素(p0，p1)的皮肤(s0)相对非皮肤(s1)，或背景像素(p2)，从所述视频流(Vs)的所述图像(I)中检测(E3)所述车厢(20)内每个乘员(o)的身体关键点(K<subgt;i</subgt;)，从所述身体关键点(K<subgt;i</subgt;)确定(E4)所述车厢(20)内每个乘员(o)的身体部位(B)，身体部位(B)是至少两个身体关键点(K<subgt;i</subgt;)之间的连接，对于视频流(Vs)的每个图像(I)，计算(E5)每个乘员(o)的身体部位(B)的皮肤(s0)相对非皮肤(s1)百分比水平(L)，对于车辆(2)的每个乘员(o)，基于所述乘员(o)的每个身体部位(B)的所述皮肤(s0)相对非皮肤(s1)百分比水平(L)来定义(E6)衣服类型(t1)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种用于定义车辆乘员的衣服类型的方法。这种方法可用于但不限于调节车辆的加热、通风和空调系统。

技术介绍

1、为了定义人员的衣服类型，本领域技术人员公知的方法包括以下步骤：

2、获取车辆车厢内人员的视频流，

3、基于卷积神经网络进行衣服分类，该神经网络在43000张穿着不同类型衣服的人员的图像的mhp(多人员解析)上被训练。

4、这种现有技术的一个问题是，所使用的mhp数据集不适合对车辆车厢内的人员精确地训练模型。

5、使用mhp数据集时，精度会很低，因为它不是专门针对车辆车厢内的图像。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种用于定义车辆乘员的衣服类型的方法，该方法解决了上述问题。

2、为此，提供了一种用于定义车辆乘员的衣服类型的方法，所述方法包括：

3、-获取所述车辆的车厢的至少一个视频流，

4、-从所述至少一个视频流的图像执行皮肤分割，以将每个图像像素分类为作为人员像素的皮肤相对非皮肤，或背景像素，...

【技术保护点】

1.一种用于定义车辆(2)的乘员(o)的衣服类型(t1)的方法(1)，其中，所述方法(1)包括：

2.根据权利要求1所述的方法(1)，其中所述皮肤分割基于UNET元模型。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述身体关键点(Ki)的检测基于半监督学习模型。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述方法(1)还包括基于图像的局部移动窗口(w1)计算(E5’)关于所述皮肤(s0)相对非皮肤(s1)百分比水平(L)的置信水平(C)。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中衣服类型(t1)的定义基于所述皮肤(...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于定义车辆(2)的乘员(o)的衣服类型(t1)的方法(1)，其中，所述方法(1)包括：

2.根据权利要求1所述的方法(1)，其中所述皮肤分割基于unet元模型。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述身体关键点(ki)的检测基于半监督学习模型。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述方法(1)还包括基于图像的局部移动窗口(w1)计算(e5’)关于所述皮肤(s0)相对非皮肤(s1)百分比水平(l)的置信水平(c)。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中衣服类型(t1)的定义基于所述皮肤(s0)相对非皮肤(s1)百分比水平(l)与阈值(th1)的比较。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述身体部位(b)是面部、躯干、颈部、右/左上臂、右/左下臂、右/左手、膝上右/左腿。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述衣服类型(t1)限定在短/长/下衣或短/长袖上衣之间。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法(1)，其中所述皮肤分割步骤基于将resnet-101模型作为编码器并将unet模型作为解码器进行组合的卷积神经网络。

9.一种用于定义车辆(2)的乘员(o)的衣服类型(t1)的系统(21)，所述系统(21)包括至少一个相机(210)，所述相机被配置为获取所述车辆(2)的车厢(20)的视频流(vs)，其中所述系统(21)还包括电子控制单元(211)，所述电子控制单元被配置为：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·塔马姆，A·奎萨达，N·林格尔施泰因，M·埃尔卡蒂博，
申请(专利权)人：法雷奥舒适驾驶助手公司，
类型：发明
国别省市：