[發明專利]一種基于人臉三維重建的疲勞駕駛檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201911317293.5
• 申請日: 2019-12-19
• 公開（公告）號: CN113011213A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 王強;王萌萌;杜恒晨
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;項京

本申請實施例提供了一種基于人臉三維重建的疲勞駕駛檢測方法及裝置，涉及計算機技術領域，所述方法包括：可以獲取包括多幀人臉圖像的待檢測人臉視頻，之后，提取每幀人臉圖像中第一預設數量個人臉特征點，并根據每幀人臉圖像中每一人臉特征點的二維坐標，確定每幀人臉圖像中目標特征點的二維坐標。然后，將每幀人臉圖像中目標特征點的二維坐標轉換為目標特征點的三維坐標，并輸入至預設分類模型，得到疲勞駕駛檢測結果。基于此，可以對提取到的人臉特征點進行篩選，得到每幀圖像中目標特征點的三維坐標，利用預先訓練的分類模型，得到疲勞駕駛檢測結果，不會受到路況以及駕駛員駕駛習慣的影響，從而提高了疲勞駕駛檢測的準確度。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種基于人臉三維重建的疲勞駕駛檢測方法及裝置。

背景技術

目前，隨著汽車普及率的與日俱增，疲勞駕駛成為了交通事故發生的主要因素之一。因此，提前預防疲勞駕駛狀態，減少交通事故的發生已經刻不容緩?，F今，主要的疲勞駕駛檢測方法主要是利用汽車方向盤上安裝的傳感器，感應駕駛員在駕駛過程中，對行進方向糾正的頻率。根據駕駛員的駕駛方式(如轉向，鳴笛)來檢測駕駛人的疲勞程度。

然而，上述方法雖然簡單且可實施性高，但是在實際駕駛過程中，路況的變化以及駕駛員的駕駛習慣會很容易對此種方法的檢測結果產生影響，從而降低此種方法對于疲勞駕駛檢測的準確性。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種基于人臉三維重建的疲勞駕駛檢測方法及裝置，解決現有疲勞駕駛檢測方法容易受路況和駕駛員駕駛習慣的影響，導致疲勞駕駛檢測結果不準確的問題。具體技術方案如下：

第一方面，提供了一種基于人臉三維重建的疲勞駕駛檢測方法，所述方法包括如下步驟：

獲取待檢測人臉視頻，所述待檢測人臉視頻包括多幀人臉圖像；

提取每幀人臉圖像中第一預設數量個人臉特征點；

根據每幀人臉圖像中每一人臉特征點的二維坐標，確定每幀人臉圖像中目標特征點的二維坐標；

將每幀人臉圖像中目標特征點的二維坐標轉換為目標特征點的三維坐標；

將多幀人臉圖像中目標特征點的三維坐標輸入至預設分類模型，得到針對所述待檢測人臉視頻的疲勞駕駛檢測結果；所述預設分類模型是基于預設訓練集訓練得到的模型，所述預設訓練集包括多個帶標簽的樣本人臉視頻和每一樣本人臉視頻對應的多個樣本特征點的三維坐標，所述標簽包括指示樣本人臉視頻為疲勞駕駛的人臉視頻的第一標簽，以及指示樣本人臉視頻為正常駕駛的人臉視頻的第二標簽。

可選的，所述獲取待檢測人臉視頻的步驟，包括：

獲取左相機采集的第一待檢測人臉視頻，以及右相機采集的第二待檢測人臉視頻；

所述提取每幀人臉圖像中第一預設數量個人臉特征點的步驟，包括：

利用深度學習算法，提取所述第一待檢測人臉視頻中每幀人臉圖像中第一預設數量個人臉特征點，并提取所述第二待檢測人臉視頻中每幀人臉圖像中第一預設數量個人臉特征點。

可選的，所述根據每幀人臉圖像中每一人臉特征點的二維坐標，確定每幀人臉圖像中目標特征點的二維坐標的步驟，包括：

確定所述第一待檢測人臉視頻與所述第二待檢測人臉視頻中每幀人臉圖像中的人臉特征點的對應關系；

利用雙目特征點立體匹配算法，確定第一目標視頻中每幀人臉圖像中每一人臉特征點在第二目標視頻中的參照二維坐標，所述第一目標視頻為所述第一待檢測人臉視頻或所述第二待檢測人臉視頻，所述第二目標視頻為所述第一待檢測人臉視頻和所述第二待檢測人臉視頻中除所述第一目標視頻外的視頻；