[发明专利]预测乘客的身高及体重的方法及装置

权利要求书

1.一种以人的状态识别为基础检测汽车室内多名乘客有关的身体信息的方法，其特征在于，

包括：

步骤(a)，若获取上述汽车室内的至少一个室内图像，则乘客身体信息检测装置执行步骤(i)及步骤(ii)，在上述步骤(i)中，通过向脸部识别网络输入上述室内的图像来使上述脸部识别网络从上述室内图像分别检测上述多名乘客各自的脸部，并输出与各个检测到的上述脸部相对应的多名乘客特征信息，在上述步骤(ii)中，通过向身体识别网络输入上述室内的图像来使上述身体识别网络从上述室内图像分别检测上述乘客各自的身体，并输出检测到的上述身体各自的身体部位长度信息；以及

步骤(b)，上述乘客身体信息检测装置从身高映射列表检索与乘客的乘客特征信息相对应的身高映射信息，通过参照上述乘客的身体部位长度信息来从上述身高映射信息获取上述乘客的身高，从体重映射列表检索与上述乘客特征信息相对应的体重映射信息，通过参照上述乘客的上述身高来从上述体重映射信息获取上述乘客的体重，

上述身高映射列表存储表示与各个人组别身高有关的各个上述人组别的一个以上的片段身体部分的一个以上的预设比例的身高映射信息，上述体重映射列表存储表示各个上述人组别的身高与体重之间预设的相关关系的多个体重映射信息；

其中，在上述步骤(a)中，上述乘客身体信息检测装置向上述身体识别网络输入上述室内图像，使上述身体识别网络执行步骤(q’)、步骤(q”)及步骤(q”’)，在上述步骤(q’)中，通过特征提取网络输出具有与上述室内图像相对应的一个以上的通道的一个以上的特征张量，在上述步骤(q”)中，通过身高关键点热图与部分亲和字段提取器生成具有与各个上述特征张量相对应的一个以上的通道的一个以上的身高关键点热图及部分亲和字段，在上述步骤(q”’)中，通过身高关键点检测器从上述身高关键点热图中提取多个身高关键点，并通过参照上述部分亲和字段来对多个所提取的上述身高关键点进行分组并生成各个上述乘客的身体部位，其结果，使上述身体识别网络通过参照各个上述乘客的身体部位来输出与各个上述乘客有关的上述身体部位长度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，上述特征提取网络包括至少一个卷积层，通过向上述室内图像适用至少一个卷积运算来输出上述特征张量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，上述身高关键点热图与部分亲和字段提取器包括全卷积网络及1×1卷积层中的一个，通过向上述特征张量适用全卷积运算或1×1卷积运算来生成上述身高关键点热图及上述部分亲和字段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，上述身高关键点检测器通过参照上述部分亲和字段来连接所提取的上述身高关键点中相互连接的概率最高的各自的一对，并对所提取的上述身高关键点进行分组。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

上述特征提取网络和上述身高关键点热图与部分亲和字段提取器处于通过学习装置进行学习的状态，

通过上述通过学习装置进行学习的状态执行步骤(w’)、步骤(w”)、步骤(w”’)及步骤(w””)，在上述步骤(w’)中，向上述特征提取网络输入包括一个以上学习用对象的至少一个学习图像，使上述特征提取网络通过向上述学习图像适用至少一次卷积运算来生成具有一个以上通道的一个以上的学习用特征张量，在上述步骤(w”)中，通过向上述身高关键点热图与部分亲和字段提取器输入上述学习用特征张量来使上述身高关键点热图与部分亲和字段提取器生成具有与各个上述学习用特征张量有关的一个以上通道的一个以上的学习用身高关键点热图及一个以上的学习用部分亲和字段，在上述步骤(w”’)中，向上述身高关键点检测器输入上述学习用身高关键点热图及上述学习用部分亲和字段，使上述身高关键点检测器从各个上述学习用身高关键点热图中提取多个学习用身高关键点，通过参照各个上述学习用部分亲和字段对所提取的上述学习用身高关键点进行分组，来从各个上述学习用对象检测多个身高关键点，在上述步骤(w””)中，使损失层通过参照各个上述学习用对象的多个上述身高关键点及与之相对应的真值来计算一个以上的损失，通过利用上述损失的反向传播来对上述特征提取网络及上述身高关键点热图与部分亲和字段提取器的一个以上的参数进行调整，以使上述损失最小化。