[发明专利]一种驾驶员健康状态信息确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种驾驶员健康状态信息确定方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的主驾驶区域在预设时长内的各个主驾驶区域图像；

针对每个所述主驾驶区域图像，将所述主驾驶区域图像输入至目标图像分割模型中进行图像分割处理，并基于所述目标图像分割模型的输出，获得待检测面部图像；

将各个所述待检测面部图像上传至云服务器进行健康状态分析，并根据云服务器返回数据确定驾驶员健康状态信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述主驾驶区域图像输入至目标图像分割模型中进行图像分割处理，包括：

将所述主驾驶区域图像进行图像增强处理，获得参考主驾驶区域图像，其中，所述图像增强处理包括：左右翻转、加高斯噪声、亮度调整、锐度调整、饱和度调整以及对比度调整中的至少一种；

将所述参考主驾驶区域图像进行灰度化处理，将灰度化处理后的所述参考主驾驶区域图像输入至目标图像分割模型中进行图像分割处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像分割模型的训练过程，包括：

获取面部样本图像以及所述面部样本图像对应的期望面部分割图像；

将所述面部样本图像输入到初始化图像分割模型进行图像分割，并基于所述初始化图像分割模型的输出，获得模型分割结果；

基于所述模型分割结果和所述期望面部分割图像，确定所述初始化图像分割模型对应的模型损失，并基于所述模型损失调整模型参数；

在满足预设结束条件情况下，将所述初始化图像分割模型作为目标图像分割模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像分割模型包括U型卷积神经模型，所述U型卷积神经模型包括卷积模块、池化模块、残差模块和反卷积模块；

所述卷积模块包括至少一个卷积层和至少一个激活函数层；

所述池化模块包括至少一个最大池化层；

所述残差模块包括至少两个串联连接的残差层；

所述反卷积模块包括至少一个反卷积层。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将各个所述主驾驶区域图像输入至目标图像分割模型中进行图像分割处理，包括：

针对每个所述主驾驶区域图像，通过所述目标图像分割模型中的卷积模块、池化模块和残差模块对所述主驾驶区域图像进行处理，获得面部特征图像；

将所述面部特征图像输入所述目标图像分割模型中的反卷积模块中，对所述面部特征图像进行反卷积运算，并基于所述目标图像分割模型的输出，获得待检测面部图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据云服务器返回数据确定驾驶员健康状态信息之后，包括：

将所述驾驶员健康状态信息发送至目标车辆的抬头显示装置和车机中控装置，以使抬头显示装置和车机中控装置对所述驾驶员健康状态信息进行显示；和/或，

将所述驾驶员健康状态信息发送至目标驾驶员的移动终端，以使所述移动终端对所述驾驶员健康状态信息进行存储和提醒。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据云服务器返回数据确定驾驶员健康状态信息之后，还包括：

根据所述驾驶员健康状态信息，确定目标驾驶员存在健康隐患项；

基于所述健康隐患项，确定所述健康隐患项对应的健康安全建议，并将所述健康安全建议在所述抬头显示装置、所述车机中控装置和所述移动终端进行展示。

8.一种驾驶员健康状态信息确定装置，其特征在于，包括：

主驾驶区域图像获取模块，用于获取目标车辆的主驾驶区域在预设时长内的各个主驾驶区域图像；

待检测面部图像获得模块，用于针对每个所述主驾驶区域图像，将所述主驾驶区域图像输入至目标图像分割模型中进行图像分割处理，并基于所述目标图像分割模型的输出，获得待检测面部图像；

健康状态信息确定模块，用于将各个所述待检测面部图像上传至云服务器进行健康状态分析，并根据云服务器返回数据确定驾驶员健康状态信息。