[发明专利]姿态基准角生成方法及装置

说明书

本发明提供一种姿态基准角生成方法及装置，涉及角度检测技术领域，该方法包括：获取图像采集装置采集的待检测对象的L帧待检测图像，L为大于1的整数；将L帧所述待检测图像输入预设的角度检测模型，得到角度检测模型输出的L个基准角分类结果；根据L个基准角分类结果分别确定图像采集装置的L个备选基准角；根据L个所述备选基准角确定所述图像采集装置的基准角，其中，所述角度检测模型是基于待检测对象的样本图像和所述样本图像对应的样本基准角类别训练得到的。本发明从多帧待检测图像获得的多个备选基准角中选取基准角，能够过滤掉所有场景中待检测对象动作幅度较大的情况，最终获得相对准确的基准角。

技术领域

本发明涉及角度检测技术领域，尤其涉及一种姿态基准角生成方法及装置。

背景技术

在驾驶员监测系统(Driver Monitor System，DMS)中，头部姿态角(包括：偏移角和俯仰角两个分量)对判断驾驶员注意力是否分散及其重要。如图1(a)所示，以俯仰角为例，为了方便理解，驾驶员正常驾驶状态下，摄像头1与驾驶员头部2的角度为90°，即驾驶员头部2的姿态角α为90°，如图1(b)所示，驾驶员头部2低下去，此时姿态角α小于90°，若姿态角α小于预定阈值，则可认为驾驶员注意力分散，如：打瞌睡。

对于车上后安装的摄像头1，由于车辆在行驶过程中的抖动会使摄像头1角度发生改变，位置发生偏移等位置不固定因素，导致摄像头1和正常驾驶状态下驾驶员头部2之间的角度会发生偏移。如图1(c)所示，摄像头1向下偏移了角度β，此时，通过拍摄的图像得到的驾驶员头部2的姿态角α类似与图1(b)的情况，若姿态角α小于预定阈值，则会误判驾驶员注意力分散。为了抵消摄像头1的这种偏移，在判断注意力分散之前，通常需要加入基准角(prepose)用来衡量摄像头1的当前角度，即图1(c)当情况下，基准角为-β，然后根据当前驾驶员头部2的姿态角与基准角的差值进行判断驾驶员注意力是否分散，α-(-β)＝α+β，即根据α+β来判断，而不是仅用驾驶员头部2的姿态角α来判断驾驶员注意力是否分散。

基准角通常的设置方法是先设置一个含有驾驶员头部姿态角(pose)值序列，然后根据驾驶员姿态角的值不断更新这个序列，通过计算这个序列的中值或者平均值作为基准角。这种方法非常容易受到外界的干扰，例如：在驾驶员刚上车的时候头部动作幅度较大(例如：上车后调整座椅、系安全带或在车内找东西时，头部会有较大的摆动角度)导致基准角计算不准确，后续判断驾驶员注意力是否分散也不准确。

发明内容

本发明提供一种姿态基准角生成方法及装置，用以解决现有技术的方法容易受到外界的干扰，导致基准角计算不准确的问题。

本发明提供一种姿态基准角生成方法，包括：

获取图像采集装置采集的待检测对象的L帧待检测图像，L为大于1的整数；

将L帧所述待检测图像输入预设的角度检测模型，得到角度检测模型输出的L个基准角分类结果；

根据L个基准角分类结果分别确定图像采集装置的L个备选基准角；

根据L个所述备选基准角确定所述图像采集装置的基准角，

其中，所述角度检测模型是基于待检测对象的样本图像和所述样本图像对应的样本基准角类别训练得到的。

根据本发明提供的一种姿态基准角生成方法，将L帧所述待检测图像输入预设的角度检测模型，得到角度检测模型输出的L个基准角分类结果，包括：

所述角度检测模型根据预设的基准角类别序列和输入的第i帧待检测图像输出所述基准角分类结果，所述基准角分类结果包括：第i帧待检测图像对应的基准角类别及属于该基准角类别的概率，所述基准角类别序列中含有多个预设的表示基准角的角度区间，每个角度区间对应一个基准角类别，其中，i＝1,2,…,L，

所述根据L个基准角分类结果分别确定图像采集装置的L个备选基准角，包括：