[发明专利]用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法及装置在审
申请号: | 201710092629.7 | 申请日: | 2017-02-21 |
公开(公告)号: | CN107016336A | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 蒋海军 | 申请(专利权)人: | 上海蔚来汽车有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司72001 | 代理人: | 方世栋,刘春元 |
地址: | 201804 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 疲劳 驾驶 检测 面部 特征 定位 正误 识别 方法 装置 | ||
1.一种用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其包括下列步骤:
(A1)经由视频采集装置收集预定的时间段内的包含驾驶员的面部图像的n个图像帧,并随之针对每个图像帧执行面部特征点定位操作以确定分别与所述n个图像帧中的一个相关联的由多个面部特征点构成的n个面部形状S1,S2,…,Sn,其中n是正整数;
(A2)基于所述n个面部形状S1,S2,…,Sn确定基准面部形状;
(A3)实时地获取包含驾驶员的当前面部图像的图像帧作为目标图像帧,并针对所述目标图像帧执行面部特征点定位操作以确定与所述目标图像帧相关联的面部形状,随之将与所述目标图像帧相关联的面部形状与所述基准面部形状相比较以确定与所述目标图像帧相关联的面部形状是否有效,并仅在与所述目标图像帧相关联的面部形状有效的情况下执行后续的疲劳驾驶检测操作。
2.根据权利要求1所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述n个面部形状S1,S2,…,Sn中的每个由p个坐标点构成,即Si={(xi1,yi1),(xi2,yi2),...,(xip,yip)}。
3.根据权利要求2所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:在得到所述n个面部形状S1,S2,…,Sn后,计算每个面部形状的外接矩形的面积a1,a2,…,an。
4.根据权利要求3所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:通过将每个面部形状Si的几何中心(xc,yc)平移到坐标(0,0)上而对每个面部形状Si执行归一化操作,以致其中是对Si执行归一化后的结果。
5.根据权利要求4所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:基于所得到的并根据如下公式计算平均面部形状:
其中,是平均面部形状。
6.根据权利要求5所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:计算所述n个面部形状S1,S2,…,Sn的归一化结果中的每一个与所述平均面部形状之间的差值:
其中,是归一化结果与平均面部形状的差值。
7.根据权利要求6所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:基于每个面部形状的外接矩形的面积a1,a2,…,an以如下公式计算平均面积:
其中,是平均面积。
8.根据权利要求7所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:基于如下公式定义与出现“大脸”或“小脸”现象相关联的符号函数:
其中,是所述平均面积。
9.根据权利要求8所述的用于疲劳驾驶检测的面部特征点定位正误识别的方法,其特征在于,所述步骤(A2)进一步包括:计算并统计的值,并基于统计结果确定负的第一阈值T1和正的第二阈值T2,以致所述第一阈值T1和所述第二阈值T2之间的数值区域构成判别“面部形状是有效的”的置信区间。
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