[发明专利]一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法在审
| 申请号： | 202310212024.2 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116229432A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 苟超;李垚坤;谭光 | 申请（专利权）人： | 中山大学·深圳;中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 518107 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法，包括：使用共享的预训练CNN模型作为骨干网络对输入的目标图像进行特征提取，得到目标任务的共享特征；其中，所述目标任务包括关键点预测任务、遮挡概率估计任务和头部姿态估计任务；将所述共享特征输入各个任务模块中完成对应的任务预测，得到关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果；根据所述关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果，生成驾驶员状态估计结果。本发明联合高效地解决了驾驶员面部关键点检测、遮挡概率估计和头部姿态估计三个问题，提高了估计结果的精度，可广泛应用于深度学习技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 驾驶员 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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