[发明专利]数据样本的采集方法、装置、介质及电子设备

说明书

公开了一种数据样本的采集方法、装置、介质及电子设备，其中的采集方法包括：确定需录制数据样本的特征元素及其属性；根据该特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；根据所述特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；在输出所述录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。本公开提供的技术方案有利于提高数据样本的质量和获得效率，从而不仅有利于提高神经网络处理器的性能，而且有利于提高神经网络的训练效率。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是涉及一种数据样本的采集方法、数据样本的采集装置、存储介质以及电子设备。

背景技术

在驾驶领域中，由于驾驶员的疲劳驾驶是车辆等移动体行驶过程中的一个不安全隐患，对移动体安全行驶的影响较大，因此，对驾驶员进行疲劳检测是DMS(Driver MonitorSystem，驾驶员监控系统)中的一项重要内容。相比于传统的基于接触式的疲劳检测技术而言，基于计算机视觉的疲劳检测技术，由于其具有易用性较强，且实现成本较低等特点，而被广泛应用。

基于计算机视觉的疲劳检测过程通常包括：利用摄像装置针对驾驶员进行拍摄，摄像装置采集到的照片或者视频帧被实时的提供给神经网络处理器，根据神经网络处理器的输出结果，确定驾驶员当前所处的疲劳状态。

神经网络处理器的输出结果的准确性，往往与神经网络的训练过程所使用的数据样本相关，如何获得用于训练神经网络的数据样本，以提高神经网络处理器的输出结果的准确性，是一个值得关注的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种数据样本的采集方法、装置、存储介质以及电子设备。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种数据样本的采集方法，该方法包括：确定需录制数据样本的特征元素及其属性；根据所述特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；根据所述特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；在输出所述录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。

根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种数据样本的采集装置，该装置包括：确定特征及属性模块，用于确定需录制数据样本的特征元素及其属性；获取特征信息模块，用于根据所述确定特征及属性模块确定出的特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；生成指导信息模块，用于根据所述获取特征信息模块获取到的特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；获取数据样本模块，用于在输出所述生成指导信息模块生成的录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。

根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种数据样本的采集装置，该装置包括：模拟驾驶装置，用于为被录制对象提供虚拟驾驶场景，所述模拟驾驶装置至少包括：方向控制单元、刹车单元以及速度控制单元；多个摄像装置，各摄像装置的视场均覆盖处于虚拟驾驶场景中的被录制对象，且所述各摄像装置位于被录制对象的不同方位；控制装置，与所述模拟驾驶装置和各摄像装置分别连接，用于控制各摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，并读取摄像装置通过采集光学信息所获得的数据样本。

根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于实现上述方法。

根据本公开实施例的第五个方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述方法。