[发明专利]用于疲劳度检测的方法、装置、设备和介质

说明书

根据本公开的实施例，提供了用于疲劳度检测的方法、装置、设备和介质。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第一图像，来生成对象的第二图像，第一图像中有利于对象的疲劳度检测的第一视觉属性在第二图像中被改变为不利于疲劳度检测的第二视觉属性，图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，一对样本图像中的样本对象呈现不同视觉属性；以及基于第一图像和第二图像来训练疲劳度检测模型。由于训练图像的多样化，经训练的疲劳度检测模型的鲁棒性更高、性能更好，可以更准确执行各种场景下的对象疲劳度检测。

技术领域

本公开的实施例主要涉及图像处理领域，并且更具体地，涉及用于疲劳度检测的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

生物对象、特别是人，在疲劳状态下会出现困乏、反应速度下降等现象，不利于完成手头工作。疲劳度检测可以应用在很多场景中，用于检测对象的疲劳状态，以进行适当预警，防止不利事件发生。一个典型的场景是对交通工具的驾驶员进行疲劳度检测。在导致交通事故的诸多因素中，疲劳驾驶是其中一个重要因素。通过疲劳度检测并进行适当预警，可以确保安全驾驶。可以应用疲劳度的其他场景例如可以包括对安保人员、监督管理员等需要长期保持清醒状态的对象执行疲劳度检测。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种用于疲劳度检测的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种训练疲劳度检测模型的方法。该方法包括：获取对象的第一图像；通过利用图像变换模型变换第一图像，来生成对象的第二图像，第一图像中有利于对象的疲劳度检测的第一视觉属性在第二图像中被改变为不利于疲劳度检测的第二视觉属性，图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，一对样本图像中的样本对象呈现不同视觉属性；以及基于第一图像和第二图像来训练疲劳度检测模型。

在本公开的第二方面中，提供了一种检测疲劳度的方法。该方法包括：获取对象的待检测图像；以及利用疲劳度检测模型来检测图像中的对象的疲劳度，疲劳度检测模型是通过根据第一方面的方法而训练的。

在本公开的第三方面中，提供了一种用于训练疲劳度检测模型的装置。该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第一图像，来生成对象的第二图像，第一图像中有利于对象的疲劳度检测的第一视觉属性在第二图像中被改变为不利于疲劳度检测的第二视觉属性，图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，一对样本图像中的样本对象呈现不同视觉属性；以及模型训练模块，被配置为基于第一图像和第二图像来训练疲劳度检测模型。

在本公开的第四方面中，提供了一种用于检测疲劳度的装置。该装置包括：图像获取模块，被配置为获取对象的待检测图像；以及疲劳度检测模块，被配置为利用疲劳度检测模型来检测图像中的对象的疲劳度，疲劳度检测模型是利用根据第三方面的装置而训练的。

在本公开的第五方面中，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第六方面中，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第二方面的方法。

在本公开的第七方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第八方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第二方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明