【技術實現步驟摘要】
本申請涉及自動駕駛領域，并且更具體地，涉及自動駕駛領域中一種人員狀態檢測方法、人員狀態檢測裝置、車載系統、存儲介質及車輛。
技術介紹
1、目前，自動駕駛水平距離自動駕駛的最終概念(l5級)還相距甚遠，能夠實際運用的等級僅到l2-l3級。因此，駕駛系統中駕駛員的參與仍然是必不可少的。為了確保行車的安全性，需要對駕駛員的駕駛狀態進行實時檢測。因此，各汽車制造商和相關政策法規都在尋求導入駕駛員監控系統，來對駕駛員的人員狀態進行監測，及時確定駕駛員的人員狀態，避免出現駕駛員疲勞駕駛、危險駕駛等行為。
技術實現思路
1、本申請提供了一種人員狀態檢測方法、人員狀態檢測裝置、車載系統、存儲介質及車輛。
2、第一方面，提供了一種人員狀態檢測方法，該方法包括：
3、獲取第一采集圖像及第二采集圖像；其中，所述第一采集圖像與所述第二采集圖像為基于不同圖像采集角度對目標監測人員進行圖像采集得到；
4、對所述第一采集圖像進行第一目標任務的多分辨率特征提取，得到第一特征圖，及對所述第二采集圖像進行第二目標任務多分辨率特征提取，得到第二特征圖；其中，所述第一目標任務與所述第二目標任務為相同目標任務；
5、通過所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征融合，更新特征融合模型中查詢器的參數，及通過參數更新后的查詢器在所述目標任務的網絡模塊中查詢得到所述目標任務的目標值；
6、基于所述目標值，確定所述目標監測人員的人員狀態。
7、在一些實施例中，所述
8、將所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征通道對齊處理，得到具有同維度特征通道的第一特征圖和第二特征圖；
9、將具有同維度特征通道的第一特征圖和第二特征圖進行特征圖連接，得到特征圖集合；
10、輸入所述特征圖集合至特征融合模型，進行特征融合，更新所述查詢器的參數。
11、在一些實施例中，所述目標任務為n個；所述n≥2；
12、所述第一特征圖包含有n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖；
13、所述第二特征圖包含有n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖；
14、所述將所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征通道對齊處理，得到具有同維度特征通道的第一特征圖和第二特征圖，包括：
15、將n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖與n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征通道對齊處理，得到具有同維度特征通道的所述第一特征圖和所述第二特征圖；
16、所述將具有同維度特征通道的第一特征圖和第二特征圖進行特征圖連接，得到特征圖集合，包括：
17、將具有同維度特征通道的所述n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖與所述n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到所述特征圖集合。
18、在一些實施例中，所述將具有同維度特征通道的所述n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖與所述n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到所述特征圖集合，包括：
19、將具有同維度特征通道的所述n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到第一特征圖集合；
20、將具有同維度特征通道的所述n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到第二特征圖集合；
21、將所述第一特征圖集合和所述第二特征圖集合進行特征圖連接，得到所述特征圖集合。
22、在一些實施例中，所述目標任務至少包括以下之一：
23、頭姿、人臉關鍵點、視線、危險行為；所述目標任務為頭姿時，所述目標任務對應的目標值為頭姿角度；
24、所述目標任務為人臉關鍵點時，所述目標任務對應的目標值為人臉關鍵點坐標；
25、所述目標任務為視線時，所述目標任務對應的目標值為視線角度；
26、所述目標任務為危險行為時，所述目標任務對應的目標值為行為類型。
27、在一些實施例中，所述目標任務的網絡模塊至少包括以下之一：
28、頭姿模塊、人臉關鍵點模塊、視線模塊、危險行為模塊；
29、通過參數更新后的查詢器在所述目標任務的網絡模塊中查詢得到所述目標任務的目標值，包括：
30、通過參數更新后的查詢器在所述頭姿模塊中查詢得到所述頭姿角度；
31、通過參數更新后的查詢器在所述人臉關鍵點模塊中查詢得到所述人臉關鍵點坐標；
32、通過參數更新后的查詢器在所述視線模塊中查詢得到所述視線角度；
33、通過參數更新后的查詢器在所述危險行為模塊中查詢得到所述行為類型。
34、第二方面，提供了一種人員狀態檢測裝置，該裝置包括：
35、圖像獲取模塊，用于獲取第一采集圖像及第二采集圖像；其中，所述第一采集圖像與所述第二采集圖像為基于不同圖像采集角度對目標監測人員進行圖像采集得到；
36、特征提取模塊，用于對所述第一采集圖像進行第一目標任務的多分辨率特征提取，得到第一特征圖，及對所述第二采集圖像進行第二目標任務多分辨率特征提取，得到第二特征圖；其中，所述第一目標任務與所述第二目標任務為相同目標任務；
37、特征融合模塊，用于通過所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征融合，更新特征融合模型中查詢器的參數，及通過參數更新后的查詢器在所述目標任務的網絡模塊中查詢得到所述目標任務的目標值；
38、狀態確定模塊，用于基于所述目標值，確定所述目標監測人員的人員狀態。
39、第三方面，提供了一種車載系統，包括：
40、dms系統，用于基于第一圖像采集角度對目標監測人員進行圖像采集得到第一采集圖像；
41、oms系統，用于基于第二圖像采集角度對目標監測人員進行圖像采集得到第二采集圖像；其中，所述第一圖像采集角度與所述第二圖像采集角度為兩個不同的圖像采集角度；
42、處理器，用于對所述第一采集圖像進行第一目標任務的多分辨率特征提取，得到第一特征圖，及對所述第二采集圖像進行第二目標任務多分辨率特征提取，得到第二特征圖；其中，所述第一目標任務與所述第二目標任務為相同目標任務；及
43、通過所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征融合，更新特征融合模型中查詢器的參數，及通過參數更新后的查詢器在所述目標任務的網絡模塊中查詢得到所述目標任務的目標值；及
44、基于所述目標值，確定所述目標監測人員的人員狀態。
45、第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有人員狀態檢測程序，該人員狀態檢測程序被處理器執行時，實現第一方面所述的人員狀態檢測方法。
46、第五方面，提供一種車輛，包括第三方面所述的車載系統。
47、根據本公開實施例的人員狀態檢測方法通過獲取第一采集圖像本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種人員狀態檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述通過所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征融合，更新特征融合模型中查詢器的參數，包括：
3.根據權利要求2所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述目標任務為N個；N≥2；
4.根據權利要求3所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述將具有同維度特征通道的所述N個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖與所述N個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到所述特征圖集合，包括：
5.根據權利要求1-4任一項所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述目標任務至少包括以下之一：頭姿、人臉關鍵點、視線、危險行為；
6.根據權利要求5所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述目標任務的網絡模塊至少包括以下之一：
7.一種人員狀態檢測裝置，其特征在于，包括：
8.一種車載系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有人員狀態檢測程序，該人員狀態檢測程序被處理器執
10.一種車輛，其特征在于，包括權利要求8所述的車載系統。
...【技術特征摘要】
1.一種人員狀態檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述通過所述第一特征圖和所述第二特征圖進行特征融合，更新特征融合模型中查詢器的參數，包括：
3.根據權利要求2所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述目標任務為n個；n≥2；
4.根據權利要求3所述的人員狀態檢測方法，其特征在于，所述將具有同維度特征通道的所述n個第一目標任務分別對應的多分辨率特征圖與所述n個第二目標任務分別對應的多分辨率特征圖，進行特征圖連接，得到所述特征圖集合，包括：
5.根據權利要求1-4...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李文博，王光甫，頡毅，趙龍，
申請(專利權)人：長城汽車股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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