[发明专利]手握方向盘状态的检测方法及装置有效
申请号: | 201910245398.8 | 申请日: | 2019-03-28 |
公开(公告)号: | CN111753589B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 唐晨;张志伟;张骁迪;丁春辉;王进 | 申请(专利权)人: | 虹软科技股份有限公司 |
主分类号: | G06V20/59 | 分类号: | G06V20/59;G06V20/40;G06V40/10;G06V10/25 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 赵囡囡 |
地址: | 310012 浙江省杭州市西*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 方向盘 状态 检测 方法 装置 | ||
1.一种手握方向盘状态的检测方法,其特征在于,包括:
对从目标车辆中采集的视频流进行检测,得到检测结果;
获取所述检测结果中携带的ROI区域信息一与ROI区域信息二在二维平面的关联状态,其中,所述ROI区域信息一为所述目标车辆的方向盘的ROI区域信息,所述ROI区域信息二为所述目标车辆的驾驶员的手的ROI区域信息;
根据所述关联状态确定所述驾驶员的手与所述目标车辆的方向盘之间的当前状态;
其中,所述方法还包括:获取所述检测结果中携带的所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度信息,并确定所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度状态,其中,所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度状态用于表示所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度范围是否一致;
其中,所述方法包括:根据所述关联状态和所述深度状态确定所述驾驶员的手与所述目标车辆的方向盘之间的当前状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述视频流包括以下至少之一:深度视频流,红外线IR视频流,RGB视频流。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对从目标车辆中采集的视频流进行检测,得到检测结果包括:对所述视频流中的图像进行检测,得到所述目标车辆的方向盘位置和所述驾驶员的手部位置,以得到所述检测结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获取所述检测结果中携带的ROI区域信息一与ROI区域信息二在二维平面的关联状态包括:使用预先训练的分类模型将所述方向盘位置和所述驾驶员的手部位置的位置关系分为不同的类别,其中,所述类别包括:所述手部位置在所述方向盘位置上,所述手部位置不在所述方向盘位置上。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获取所述检测结果中携带的ROI区域信息一与ROI区域信息二在二维平面的关联状态包括:比较所述方向盘位置与所述驾驶员的手部位置在所述二维平面的重合率和第一阈值,以确定所述ROI区域信息一在二维平面中与所述ROI区域信息二的集合状态,其中,所述集合状态用于表示所述ROI区域信息一在所述二维平面中与所述ROI区域信息二是否存在交集。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度信息,利用区域生长的方法判断手部位置与方向盘位置能否生长成为一个连通区域,以确定所述驾驶员的手与所述目标车辆的方向盘之间的当前状态。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获取检测结果中携带的ROI区域信息一与ROI区域信息二的深度信息,确定所述ROI区域信息一与所述ROI区域信息二的深度状态包括:
对所述方向盘位置的深度进行建模,得到所述方向盘位置的深度模型;
获取所述手部位置的实际深度和所述手部位置在所述深度模型中的理论深度;
根据所述手部位置的实际深度和理论深度,确定所述方向盘位置和所述手部位置的深度状态。
8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述视频流中的图像进行检测,得到所述目标车辆的方向盘位置包括:
确定所述目标车辆的方向盘的初始位置,根据所述视频流中的图像在所述初始位置内检测,得到所述目标车辆的方向盘位置。
9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述视频流中的图像进行检测,得到所述驾驶员的手部位置包括:
通过定位模型,获取与所述视频流中的图像对应的所述驾驶员的手部位置,其中,所述定位模型为使用多组训练数据训练得到的,所述多组训练数据中的每组训练数据均包括:视频流中的图像和所述视频流中的图像对应的驾驶员的手部位置。
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