本申请实施例公开了一种状态识别方法、装置、终端和存储介质；本申请实施例可以获取预设时间段内的多帧目标图像，目标图像包括目标用户的脸部；对各帧目标图像对应的目标局部部位进行状态识别，得到目标局部部位在预设时间段内的局部状态序列，目标局部部位为脸部的局部部位；将局部状态序列按照时间顺序划分为至少一个局部状态子序列，各局部状态子序列中的目标局部部位的状态相同，相邻两个局部状态子序列之间的目标局部部位的状态不同；基于局部状态子序列，确定目标用户的目标状态。在本申请实施例中，可以提升疲劳状态识别的准确率。可以提升疲劳状态识别的准确率。可以提升疲劳状态识别的准确率。
【技术实现步骤摘要】
状态识别方法、装置、终端和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种状态识别方法、装置、终端和存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着道路上车辆数量的急剧增加，交通事故频繁发生。很大一部分交通事故是由于驾驶员疲劳驾驶造成的。现有的疲劳驾驶检测方法包括分析驾驶员的图像。
[0003]但是，在基于驾驶员的图像识别驾驶员的疲劳状态时，会受到驾驶员的习惯性行为的干扰，导致疲劳状态识别结果的准确率较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种状态识别方法、装置、终端和存储介质，可以提升疲劳状态识别的准确率。
[0005]本申请实施例提供一种状态识别方法，包括：
[0006]获取预设时间段内的多帧目标图像，目标图像包括目标用户的脸部；
[0007]对各帧目标图像对应的目标局部部位进行状态识别，得到目标局部部位在预设时间段内的局部状态序列，目标局部部位为脸部的局部部位；
[0008]将局部状态序列按照时间顺序划分为至少一个局部状态子序列，各局部状态子序列中的目标局部部位的状态相同，相邻两个局部状态子序列之间的目标局部部位的状态不同；
[0009]基于局部状态子序列，确定目标用户的目标状态。
[0010]本申请实施例还提供一种状态识别装置，包括：
[0011]获取单元，获取预设时间段内的多帧目标图像，目标图像包括目标用户的脸部；
[0012]识别单元，用于对各帧目标图像对应的目标局部部位进行状态识别，得到目标局部部位在预设时间段内的局部状态序列，目标局部部位为脸部的局部部位；
[0013]划分单元，用于将局部状态序列按照时间顺序划分为至少一个局部状态子序列，各局部状态子序列中的目标局部部位的状态相同，相邻两个局部状态子序列之间的目标局部部位的状态不同；
[0014]确定单元，用于基于局部状态子序列，确定目标用户的目标状态。
[0015]在一些实施例中，目标局部部位的状态包括第一局部状态，当至少有两个局部状态子序列时，确定单元具体用于：
[0016]获取所有第一局部状态子序列的帧数的第一总量，第一局部状态子序列为目标局部部位的状态为第一局部状态的局部状态子序列；
[0017]基于第一总量，确定第一局部状态子序列在局部状态序列中的第一占比；
[0018]基于第一占比和第一占比阈值，确定目标用户的目标状态。
[0019]在一些实施例中，目标局部部位的状态包括第二局部状态，确定单元具体用于：
[0020]获取第一局部状态子序列的子序列数量；
[0021]获取所有第二局部状态子序列的帧数的第二总量，第二局部状态子序列为目标局部部位的状态为第二局部状态的局部状态子序列；
[0022]基于第二总量，确定第二局部状态子序列在局部状态序列中的第二占比；
[0023]当目标第一局部状态子序列的前一局部状态子序列和后一局部状态子序列都为第二局部状态子序列时，将目标第一局部状态子序列、前一局部状态子序列和后一局部状态子序列确定为目标序列，目标第一局部状态子序列为任一第一局部状态子序列；
[0024]获取目标序列的帧数的目标数量；
[0025]基于第一占比和第一占比阈值，确定目标用户的目标状态，包括：
[0026]当第一占比不小于第一占比阈值、目标数量不小于目标数量阈值、子序列数量不大于子序列数量阈值且第二占比不大于第二占比阈值时，将目标用户的目标状态确定为非疲劳状态。
[0027]在一些实施例中，目标用户的目标状态包括疲劳状态和非疲劳状态，确定单元具体用于：
[0028]当第一占比小于第一占比阈值时，将目标用户的目标状态确定为疲劳状态；
[0029]当第一占比不小于第一占比阈值时，将目标用户的目标状态确定为非疲劳状态。
[0030]在一些实施例中，目标局部部位为嘴部，嘴部的状态包括第一局部状态，第一局部状态的确定，包括：
[0031]获取嘴部的嘴部高度和嘴部宽度；
[0032]确定嘴部高度与嘴部宽度之间的比值；
[0033]当比值大于预设比值阈值时，将嘴部的状态确定为第一局部状态。
[0034]在一些实施例中，状态识别装置还用于：
[0035]获取预设时间段内目标用户的音频数据；
[0036]对音频数据进行音频状态识别，得到目标用户对应的音频状态；
[0037]基于目标状态和音频状态，确定目标用户的状态。
[0038]在一些实施例中，状态识别装置还用于：
[0039]获取状态权重和音频权重；
[0040]采用状态权重对目标状态进行加权，得到加权后的目标状态；
[0041]采用音频权重对音频状态进行加权，得到加权后的音频状态；
[0042]基于加权后的目标状态和加权后的音频状态，确定目标用户的状态。
[0043]本申请实施例还提供一种终端，包括存储器存储有多条指令；所述处理器从所述存储器中加载指令，以执行本申请实施例所提供的任一种状态识别方法中的步骤。
[0044]本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种状态识别方法中的步骤。
[0045]本申请实施例可以获取预设时间段内的多帧目标图像，目标图像包括目标用户的脸部；对各帧目标图像对应的目标局部部位进行状态识别，得到目标局部部位在预设时间段内的局部状态序列，目标局部部位为脸部的局部部位；将局部状态序列按照时间顺序划分为至少一个局部状态子序列，各局部状态子序列中的目标局部部位的状态相同，相邻两
个局部状态子序列之间的目标局部部位的状态不同；基于局部状态子序列，确定目标用户的目标状态。
[0046]在本申请中，可以获取预设时间段内的目标用户的多帧目标图像，并对各帧目标图像中目标用户脸部上的目标局部部位进行状态识别，可以得到目标局部部位在所述预设时间段内的局部状态序列，然后根据局部状态序列中目标局部部位的状态的不同，并基于时间顺序将局部状态序列划分为至少一个局部状态子序列，然后可以基于局部状态子序列在预设时间段内对目标用户的目标状态进行一个全局的分析。因此，在本申请中，可以提升疲劳状态识别的准确率。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0048]图1a是本申请实施例提供的状态识别方法的场景示意图；
[0049]图1b是本申请实施例提供的状态识别方法的流程示意图；
[0050]图1c是本申请实施例提供的局部状态序列可视化的波形示意图；
[0051]图2是本申请实施例提供的综合考虑目标状态和音频本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种状态识别方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内的多帧目标图像，所述目标图像包括目标用户的脸部；对各帧所述目标图像对应的目标局部部位进行状态识别，得到所述目标局部部位在所述预设时间段内的局部状态序列，所述目标局部部位为所述脸部的局部部位；将所述局部状态序列按照时间顺序划分为至少一个局部状态子序列，各所述局部状态子序列中的所述目标局部部位的状态相同，相邻两个所述局部状态子序列之间的所述目标局部部位的状态不同；基于所述局部状态子序列，确定所述目标用户的目标状态。2.如权利要求1所述的状态识别方法，其特征在于，所述目标局部部位的状态包括第一局部状态，当至少有两个所述局部状态子序列时，所述基于所述局部状态子序列，确定所述目标用户的目标状态，包括：获取所有第一局部状态子序列的帧数的第一总量，所述第一局部状态子序列为所述目标局部部位的状态为第一局部状态的局部状态子序列；基于所述第一总量，确定所述第一局部状态子序列在所述局部状态序列中的第一占比；基于所述第一占比和第一占比阈值，确定所述目标用户的目标状态。3.如权利要求2所述的状态识别方法，其特征在于，所述目标局部部位的状态包括第二局部状态，所述基于所述第一总量，确定所述第一局部状态子序列在所述局部状态序列中的第一占比，还包括：获取所述第一局部状态子序列的子序列数量；获取所有第二局部状态子序列的帧数的第二总量，所述第二局部状态子序列为所述目标局部部位的状态为第二局部状态的局部状态子序列；基于所述第二总量，确定所述第二局部状态子序列在所述局部状态序列中的第二占比；当目标第一局部状态子序列的前一局部状态子序列和后一局部状态子序列都为所述第二局部状态子序列时，将所述目标第一局部状态子序列、所述前一局部状态子序列和所述后一局部状态子序列确定为目标序列，所述目标第一局部状态子序列为任一所述第一局部状态子序列；获取所述目标序列的帧数的目标数量；所述基于所述第一占比和第一占比阈值，确定所述目标用户的目标状态，包括：当所述第一占比不小于第一占比阈值、所述目标数量不小于目标数量阈值、所述子序列数量不大于子序列数量阈值且所述第二占比不大于第二占比阈值时，将所述目标用户的目标状态确定为所述非疲劳状态。4.如权利要求2所述的状态识别方法，其特征在于，所述目标用户的目标状态包括疲劳状态和非疲劳状态，所述基于所述第一占比...
【专利技术属性】
技术研发人员：白军，
申请(专利权)人：丰图科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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