[发明专利]手部脱离方向盘及图像分割模型训练方法、装置、终端、介质

权利要求书

1.一种基于图像分割的手部脱离方向盘的检测方法，其特征在于，包括：

获取至少包括方向盘画面的实时图像数据；

将所获取的实时图像数据输入经训练的图像分割模型，据以输出图像中每个像素点的所属类别数据；其中，所述所属类别数据至少包括方向盘类别数据和手部类别数据；

基于所述方向盘类别数据和手部类别数据分别确定方向盘位置区域和手部位置区域；

根据所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集来检测手部是否脱离方向盘。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集来检测手部是否脱离方向盘，其包括：

检测所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集；

若有交集，则确定手部未脱离方向盘；

若无交集，则确定手部脱离方向盘。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时图像数据包括图像深度数据；所述根据所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集来检测手部是否脱离方向盘，其还包括：

检测所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集；

若所述方向盘区域和手部位置区域有交集，再判断方向盘的图像深度数据与手部的图像深度数据之差是否超过预设阈值；

若未超过预设阈值，则确定手部未脱离方向盘；

若所述方向盘区域和手部位置区域无交集或者方向盘的图像深度数据与手部的图像深度数据之差超过阈值，则确定手部脱离方向盘。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述将所获取的实时图像数据输入经训练的图像分割模型，据以输出图像中每个像素点的所属类别数据，其包括如下执行步骤：

将实时图像的尺寸调整至符合图像分割模型要求的预设尺寸后输入图像分割模型，据以输出预设尺寸的预测标签图像；

选取每个像素位置上的置信度最大的标签所对应的图像类别作为该像素位置的图像类别；其中，所述图像类别至少包括方向盘位置区域图像和手部位置区域图像。

5.一种图像分割模型训练方法，其特征在于，包括：

获取一或多组至少包括方向盘画面的车内场景图像数据；

采用多边形区域标记车内场景图像中的手部位置区域和方向盘位置区域，据以生成灰度标签图像；其中，每个多边形所围区域内的像素点值为该多边形的标签；

构建一图像分割模型，并以带标签的车内场景图像数据来训练所述图像分割模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，以带标签的车内场景图像数据来训练所述图像分割模型，其包括如下各个步骤：

输入标记前的车内场景图像数据以及带标签的车内场景图像数据，据以计算分类损失；

根据损失计算结果做反向传播，以迭代更新所述图像分割模型直至其趋于收敛。

7.一种基于图像分割的手部脱离方向盘的检测装置，其特征在于，包括：

图像分割模块，用于输入实时图像数据，据以输出图像中每个像素点的所属类别数据；

其中，所述所属类别数据至少包括方向盘类别数据和手部类别数据；

检测模块，用于基于所述方向盘类别数据和手部类别数据分别确定方向盘位置区域和手部位置区域，并根据所述方向盘区域和手部位置区域是否有交集来检测手部是否脱离方向盘。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有第一计算机程序和/或第二计算机程序；其特征在于：

所述第一计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述基于图像分割的手部脱离方向盘的检测方法；

所述第二计算机程序被处理器执行时实现权利要求5或6所述图像分割模型训练方法。

9.一种基于图像分割的手部脱离方向盘的检测终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至4中任一项所述基于图像分割的手部脱离方向盘的检测方法。

10.一种图像分割模型训练终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求5或6所述图像分割模型训练方法。