【技术实现步骤摘要】
本专利技术关于视觉图像处理方法，特别关于用于头部姿态判断的方法和车载系统。
技术介绍
1、目前单目图像视觉处理技术主要是基于深度网络对单目图像的头部姿态欧拉角度进行端到端的学习，但对于头部姿态检测仍然有许多问题，主要在头部左右大角度转动的情况下，例如在左右接近90度转动时，由于产生万向锁，其检测结果不稳定，而头部左右大角度转动正是需要对驾驶员进行重点监测的危险行为之一。
2、对大角度的检测结果不稳定，是因为目前头部姿态估计的数据集采用x-y-z欧拉角标注方法，由于第二维度接近90度，而有万向锁(gimbal lock)的问题。现有技术使用了基于四元数的表达方式来克服万向锁问题，但四元数相较于欧拉角，其缺乏直观性，且后续处理也更为复杂。
技术实现思路
1、依据本专利技术实施例的头部姿态的判断方法，包括：接收多个头部图像用以获得对应于头部图像的原始标签数据，原始标签数据包括以x-y-z方向顺序进行标注的欧拉角；将原始标签数据转换为更新标签数据，更新标签数据包括以y-x-z方向顺序进...
【技术保护点】
1.一种头部姿态的判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，以y-x-z方向顺序进行标注的欧拉角依序为摇摆角、俯仰角、以及翻滚角。
3.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，将该原始标签数据转换为该更新标签数据的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的头部姿态的判断方法，其中，该旋转矩阵为：
5.根据权利要求4所述的头部姿态的判断方法，其中，如果该特定矩阵元素大于该阈值，则以下列算式获得该更新标签数据中标注的俯仰角、摇摆角和翻滚角：
6.根据权利要求4所述的头部姿态...
【技术特征摘要】
1.一种头部姿态的判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，以y-x-z方向顺序进行标注的欧拉角依序为摇摆角、俯仰角、以及翻滚角。
3.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，将该原始标签数据转换为该更新标签数据的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的头部姿态的判断方法，其中，该旋转矩阵为：
5.根据权利要求4所述的头部姿态的判断方法，其中，如果该特定矩阵元素大于该阈值，则以下列算式获得该更新标签数据中标注的俯仰角、摇摆角和翻滚角：
6.根据权利要求4所述的头部姿态的判断方法，其中，如果该特定矩阵元素小于该阈值，则以下列算式获得该更新标签数据中标注的俯仰角、摇摆角和翻滚角：
7.根据权利要求4所述的头部姿态的判断方法，其中，如果该特定矩阵元素介于该阈值和该阈值的负值之间，则以下列算式获得该更新标签数据中标注的俯仰角、摇摆角和翻滚角：
8.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，将该多个头部图像的该更新标签数据输入至该深度学习网络模型，且利用该损失函数对该深度学习网络模型进行训练，用以得到该头部姿态检测模型的步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的头部姿态的判断方法，其中，将该多个头部图像的该更新标签数据输入至该深度学习网络模型，且利用该损失函数对该深度学习网络模型进行训练，用以得到该头部姿态检测模型的步骤，还包括：
10.根据权利要求9所述的头部姿态的判断方法，其中，该损失函数为：
11.根据权利要求1所述的头部姿态的判断方法，其中，将该校准图像与该实时图像输入至该头部姿态检测模型，以判断头部姿态的步骤，包括：
12.根据权利要求1所述的头部姿...
【专利技术属性】
技术研发人员：何娟，张朝晋，
申请(专利权)人：威盛电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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