[发明专利]用于疲劳度检测的方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种训练疲劳度检测模型的方法，包括：

获取对象的第一图像；

通过利用图像变换模型变换所述第一图像，来生成所述对象的第二图像，所述第一图像中有利于所述对象的疲劳度检测的第一视觉属性在所述第二图像中被改变为不利于所述疲劳度检测的第二视觉属性，所述图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，所述图像变换模型被训练为从所述多个样本图像中学习到的多个视觉属性中选择一个视觉属性施加到所述第一图像，所述多个样本图像中的至少一对样本图像包括在不同场景下采集到的不同对象的图像；以及

基于所述第一图像和所述第二图像来训练所述疲劳度检测模型，

其中所述第一视觉属性指示所述第一图像的第一清晰度，并且所述第二视觉属性指示所述第二图像的第二清晰度，所述第二清晰度低于所述第一清晰度，和/或，

其中所述第一视觉属性指示所述第一图像的第一光照强度，所述第一光照强度在有利于所述疲劳度检测的强度范围内，并且所述第二视觉属性指示所述第二图像的第二光照强度，所述第二光照强度在所述强度范围以外。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一视觉属性还指示所述对象在所述第一图像中未被施加所述遮挡物，并且所述第二视觉属性还指示所述对象在所述第二图像中被施加遮挡物。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述一对样本图像包括第一样本对象的第一样本图像和第二样本对象的第二样本图像，在所述第一样本图像中呈现的所述第一样本对象的视觉属性有利于所述第一样本对象的疲劳度检测，并且在所述第二样本图像中呈现的所述第二样本对象的视觉属性不利于所述第二样本对象的疲劳度检测。

4.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述图像变换模型基于对抗生成网络。

5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述对象包括交通工具上的驾驶员。

6.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述多对样本图像中的至少一对样本图像呈现同一样本对象的不同视觉属性。

7.一种检测疲劳度的方法，包括：

获取对象的待检测图像；以及

利用疲劳度检测模型来检测所述图像中的所述对象的疲劳度，所述疲劳度检测模型是通过根据权利要求1至6中任一项所述的方法而训练的。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述对象包括交通工具上的驾驶员。

9.一种训练疲劳度检测模型的装置，包括：

图像获取模块，被配置为获取对象的第一图像；

图像变换模块，被配置为通过利用图像变换模型变换所述第一图像，来生成所述对象的第二图像，所述第一图像中有利于所述对象的疲劳度检测的第一视觉属性在所述第二图像中被改变为不利于所述疲劳度检测的第二视觉属性，所述图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，所述图像变换模型被训练为从所述多个样本图像中学习到的多个视觉属性中选择一个视觉属性施加到所述第一图像，所述多个样本图像中的至少一对样本图像包括在不同场景下采集到的不同对象的图像；以及

模型训练模块，被配置为基于所述第一图像和所述第二图像来训练所述疲劳度检测模型，

其中所述第一视觉属性指示所述第一图像的第一清晰度，并且所述第二视觉属性指示所述第二图像的第二清晰度，所述第二清晰度低于所述第一清晰度，和/或，

其中所述第一视觉属性指示所述第一图像的第一光照强度，所述第一光照强度在有利于所述疲劳度检测的强度范围内，并且所述第二视觉属性指示所述第二图像的第二光照强度，所述第二光照强度在所述强度范围以外。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述第一视觉属性还指示所述对象在所述第一图像中未被施加所述遮挡物，并且所述第二视觉属性还指示所述对象在所述第二图像中被施加遮挡物。