[发明专利]用于输出信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取类别标识集合和驾驶员的经预处理后的证件照片；基于证件照片和各个类别标识对应的第一向量确定目标类别标识；执行以下处理步骤：获取驾驶员的人脸图像；对于预设的人脸部位标识，确定人脸图像中的人脸部位区域内的人脸部位是否处于该人脸部位标识对应的状态标识所指示的状态；若当前时刻到达指定时间，则基于目标类别标识对应的疲劳阈值和在当前时刻的前预设时间段内确定的与人脸部位区域相应的状态确定驾驶员是否处于疲劳状态，在确定驾驶员处于疲劳状态时输出提示信息；若当前时刻未到达指定时间，则继续该处理步骤。该实施方式实现了富于针对性的信息输出。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

驾驶员处于疲劳状态时，注意力通常不能集中，遇到紧急状况时采取措施的反映也会变得迟钝，因此处于疲劳状态的驾驶员容易出现事故，造成人员伤亡和财务损失。目前的疲劳驾驶监测方法通常是在设定的场景中有效，难以在实际使用中对驾驶员的疲劳状态正确监测。

发明内容

本申请实施例提出了用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，该方法包括：获取驾驶员的经预处理后的证件照片；获取预设的类别标识集合，其中，类别标识具有对应的疲劳阈值和第一向量，上述第一向量中的各个分量用于表征人脸的不同部位在上述类别标识所指示的类别下的包括人脸的图像中所处的位置；基于上述证件照片和上述类别标识集合中的类别标识所对应的第一向量，在上述类别标识集合中确定目标类别标识；执行以下处理步骤：获取面向上述驾驶员采集的包括人脸的人脸图像；对于预设的人脸部位标识集合中的每个人脸部位标识，从上述人脸图像中提取出包括该人脸部位标识所指示的人脸部位的人脸部位区域，其中，该人脸部位标识与预设的状态标识集合中的状态标识相对应；对提取出的人脸部位区域进行分析，确定提取出的人脸部位区域所包括的人脸部位是否处于该人脸部位标识所对应的状态标识所指示的状态；如果当前时刻到达指定时间，则基于上述目标类别标识所对应的疲劳阈值以及在上述当前时刻的前预设时间段内提取出的人脸部位区域所包括的人脸部位所处的状态，确定上述驾驶员是否处于疲劳状态；响应于确定上述驾驶员处于疲劳状态，则输出提示信息；如果上述当前时刻没有到达上述指定时间，则继续执行上述处理步骤。

在一些实施例中，上述基于上述证件照片和上述类别标识集合中的类别标识所对应的第一向量，在上述类别标识集合中确定目标类别标识，包括：对上述证件照片进行分析，生成第二向量，其中，上述第二向量中的各个分量用于表征上述证件照片中的不同的人脸部位在上述证件照片中所处的位置；确定上述第二向量与上述类别标识集合中的每个类别标识所对应的第一向量之间的相似度，将与上述第二向量的相似度最高的第一向量所对应的类别标识确定为上述目标类别标识。

在一些实施例中，状态标识还具有对应的分值；以及上述基于上述目标类别标识所对应的疲劳阈值以及在上述当前时刻的前预设时间段内提取出的人脸部位区域所包括的人脸部位所处的状态，确定上述驾驶员是否处于疲劳状态，包括：从在上述当前时刻的前预设时间段内提取出的各个人脸部位区域中选取出目标人脸部位区域，计算出上述目标人脸部位区域所包括人脸部位所处的状态的状态标识所对应的分值的总和，其中，上述目标人脸部位区域所包括的人脸部位所处的状态是上述状态标识集合中的状态标识所指示的状态；确定上述总和是否低于上述目标类别标识所对应的疲劳阈值，若否，则确定上述驾驶员处于疲劳状态。

在一些实施例中，类别标识还具有对应的经预先训练的卷积神经网络组，上述卷积神经网络组中的各个卷积神经网络对应上述状态标识集合中的不同的状态标识，卷积神经网络还具有对应的概率阈值；对于任意一个卷积神经网络，该卷积神经网络用于表征人脸部位区域与该人脸部位区域所包括的人脸部位处于该卷积神经网络所对应的状态标识所指示的状态的概率之间的对应关系。