分心区域的自动标定方法及装置、道路车辆、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种分心区域的自动标定方法及装置、道路车辆、电子设备。其中，该自动标定方法包括：采集预设时间段内包含在当前车辆内的驾驶员的多张人脸图像；结合多张人脸图像确定驾驶员在当前车辆内的正常驾驶角度；基于正常驾驶角度以及预先确定的当前车辆临界的分心偏转角度，标定驾驶员在当前车辆内的非分心区域和分心区域。本发明专利技术解决了相关技术中由于驾驶姿态或人员更换引起分心区域变化，而分心检测仍采用固定分心区域导致误检的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
分心区域的自动标定方法及装置、道路车辆、电子设备


[0001]本专利技术涉及信息处理
，具体而言，涉及一种分心区域的自动标定方法及装置、道路车辆、电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，在驾驶员开车过程中，常常会受到疲劳、外界事务等干扰，处于分心状态，这种分心状态容易造成交通事故，因此，需要监测驾驶员是否处于分心状态，而在监测驾驶员是否处于分心状态之前，需要快速定位每个车辆的分心区域；当前在标定分心区域时，容易受到驾驶员自身差异(驾驶姿态或人员更换出现差异)、开车习惯以及每种车辆的车型影响，导致标定误差较大。此外，当前的分心区域标定方式，通常采用固定区域阈值标定分心区域，容易因驾驶姿态或人员更换导致标定的分心区域出现误差。
[0003]当前采用的标定方式，通过获取驾驶人的眼动行为信息，实现对驾驶人分心状态的实时检测，为驾驶人驾驶分心行为进行预警，有效提高道路交通安全。但是这种方式，采用传统机器学习方法，受光线和驾驶员个体差异影响，精度较差，同时该种方式，未对实车特殊场景进行处理，误检情况较多。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种分心区域的自动标定方法及装置、道路车辆、电子设备，以至少解决相关技术中由于驾驶姿态或人员更换引起分心区域变化，而分心检测仍采用固定分心区域导致误检的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种分心区域的自动标定方法，包括：采集预设时间段内包含在当前车辆内的驾驶员的多张人脸图像；结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度；基于所述正常驾驶角度以及预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，标定所述驾驶员在所述当前车辆内的非分心区域和分心区域。
[0007]可选地，结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度，包括：结合非正常驾驶信息确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，并从全部人脸图像中剔除所述非正常驾驶状态对应的图像，获取正常驾驶图像集；根据所述正常驾驶图像集统计并更新所述正常驾驶角度。
[0008]可选地，结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度之前，所述方法还包括：初始化所述正常驾驶角度，包括：采用出厂预设值初始化所述正常驾驶角度；或，采用所述驾驶员注视第一标记点时第一视线角度初始化所述正常驾驶角度。
[0009]可选地，所述非正常驾驶信息包括以下至少一个：低车速、转向信号触发、分心偏转、握力。
[0010]可选地，结合低车速确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述当前车辆的车辆行驶速度；若所述车辆行驶速度低于预设速度阈值，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。
[0011]可选地，结合转向信号触发确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述当前车辆的转向信号的信号触发状态；若所述信号触发状态指示未触发所述转向信号，则确定所述驾驶员处于正常驾驶状态；若所述信号触发状态指示已触发所述转向信号，则确定所述当前车辆处于转弯状态，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。
[0012]可选地，结合分心偏转确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述驾驶员的人脸和视线角度；统计所述驾驶员的人脸和视线角度处于预设的非正常驾驶区域的时长；若处于非正常驾驶区域的时长达到第一时长阈值，则确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。
[0013]可选地，结合握力确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述驾驶员的方向盘握力；若所述方向盘握力低于预设的握力阈值，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。
[0014]可选地，根据所述正常驾驶图像集统计并更新所述正常驾驶角度，包括：所述正常驾驶图像集中每张图像通过人脸角度和视线角度模型，输出每张图像对应的正常人脸和视线角度值；统计所有所述正常人脸和视线角度值，更新所述正常驾驶角度。
[0015]可选地，预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，包括：根据预设的感兴趣区域标定所述当前车辆内部的非分心标注区域和分心标注区域，其中，所述非分心标注区域包括：正常注视标识点，所述分心区域至少包括：边界标识点；采集多位驾驶员分别朝向所述正常注视标识点和所述边界标识点的图像，得到正常注视图像和分心注视图像；分析所述正常注视图像和所述分心注视图像，得到所述当前车辆分心区域临界的分心偏转角度。
[0016]可选地，根据预设的感兴趣区域标定所述当前车辆内部的非分心标注区域和分心标注区域，包括：将预设的感兴趣区域表征为所述当前车辆内部的非分心标注区域；确定所述非分心标注区域的中心点，得到所述正常注视标识点；确定所述非分心标注区域的多条边界，并以每条所述边界为边确定在所述非分心标注区域外的分心标注区域，其中，所述边界上的任意点表征为所述边界标识点。
[0017]可选地，分析所述正常注视图像和所述分心注视图像，得到所述当前车辆分心区域临界的分心偏转角度，包括：分析所述正常注视图像，确定注视所述正常注视标识点的视线角度，基于所述注视所述正常注视标识点的视线角度的分布，得到第一正常驾驶角度；分析所有所述分心注视图像，获取分心区域的临界分心驾驶角度的分布，基于所述分心区域的临界分心驾驶角度的分布，计算所述分心区域的临界分心驾驶角度均值；计算所述第一正常驾驶角度与所述临界分心驾驶角度均值之间的差值，得到所有所述当前车辆临界的分心偏转角度。
[0018]可选地，基于所述正常驾驶角度以及预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，标定所述驾驶员在所述当前车辆内的非分心区域和分心区域，包括：在所述正常驾驶角度基础上添加所述当前车辆临界的分心偏转角度，获取分心区域边界的临界位置；将所述分心区域边界的临界位置包含的区域标定为所述非分心区域，将所述分心区域边界的临界位置包含的区域以外的区域标定为所述分心区域。
[0019]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种分心区域的自动标定装置，包括：采集单元，用于采集预设时间段内包含在当前车辆内的驾驶员的多张人脸图像；确定单元，用于结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度；标定单元，用于基于所述正常驾驶角度以及预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，标定所述驾驶员在所述当前车辆内的非分心区域和分心区域。
[0020]可选地，所述确定单元包括：第一确定模块，用于结合非正常驾驶信息确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，并从全部人脸图像中剔除所述非正常驾驶状态对应的图像，获取正常驾驶图像集；更新模块，用于根据所述正常驾驶图像集统计并更新所述正常驾驶角度。
[0021]可选地，所述自动标定装置还包括：初始化单元，用于结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度之前，初始化所述正常驾驶角度，所述初始化单元包括：第一初始化模块，用于采用出厂预设值初始化所述正常驾驶角度；或，第二初始化模块，用于采用所述驾驶员注视第一标记点时第一视线角度初始化所述正常驾驶角度。
[0022]可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分心区域的自动标定方法，其特征在于，包括：采集预设时间段内包含在当前车辆内的驾驶员的多张人脸图像；结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度；基于所述正常驾驶角度以及预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，标定所述驾驶员在所述当前车辆内的非分心区域和分心区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度，包括：结合非正常驾驶信息确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，并从全部人脸图像中剔除所述非正常驾驶状态对应的图像，获取正常驾驶图像集；根据所述正常驾驶图像集统计并更新所述正常驾驶角度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合所述多张人脸图像确定所述驾驶员在所述当前车辆内的正常驾驶角度之前，所述方法还包括：初始化所述正常驾驶角度，包括：采用出厂预设值初始化所述正常驾驶角度；或，采用所述驾驶员注视第一标记点时第一视线角度初始化所述正常驾驶角度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非正常驾驶信息包括以下至少一个：低车速、转向信号触发、分心偏转、握力。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，结合低车速确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述当前车辆的车辆行驶速度；若所述车辆行驶速度低于预设速度阈值，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，结合转向信号触发确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述当前车辆的转向信号的信号触发状态；若所述信号触发状态指示未触发所述转向信号，则确定所述驾驶员处于正常驾驶状态；若所述信号触发状态指示已触发所述转向信号，则确定所述当前车辆处于转弯状态，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，结合分心偏转确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述驾驶员的人脸和视线角度；统计所述驾驶员的人脸和视线角度处于预设的非正常驾驶区域的时长；若处于非正常驾驶区域的时长达到第一时长阈值，则确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，结合握力确定所述驾驶员的非正常驾驶状态，包括：采集所述驾驶员的方向盘握力；若所述方向盘握力低于预设的握力阈值，确定所述驾驶员处于非正常驾驶状态。9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述正常驾驶图像集统计并更新所述正常驾驶角度，包括：
所述正常驾驶图像集中每张图像通过人脸角度和视线角度模型，输出每张图像对应的正常人脸和视线角度值；统计所有所述正常人脸和视线角度值，更新所述正常驾驶角度。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先确定的所述当前车辆临界的分心偏转角度，包括：根据预设的感兴趣区域标定所述当前车辆内部的非分心标注区域和分心标注区域，其中，所述非分心标注区域包括：正常注视标识点，所述分心区域至少包括：边界标识点；采集多位驾驶员分别朝向所述正常注视标识点和所述边界标识点的图像，得到正常注视图像和分心注视图像；分析所述正常注视图像和所述分心注视图像，得到所述当前车辆分心区域临界的分心偏转角度。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据预设的感兴趣区域标定所述当前车辆内部的非分心标注区域和分心标注区域，包括：将所述预设的感兴趣区域表征为所述当前车辆内部的非分心标注区...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴海能，王进，石屿，
申请(专利权)人：虹软科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：