[发明专利]智能座舱的3D人脸重建方法、装置、车辆及存储介质

权利要求书

1.一种智能座舱的3D人脸重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集当前用户的人脸数据；

将所述人脸数据输入至预先训练的3D人脸重建模型，得到所述当前用户的3D人脸重建结果，其中，所述预先训练的3D人脸重建模型由目标训练集训练预先构建的mutil-viewface神经网络模型得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述人脸数据输入至所述预先训练的3D人脸重建模型之前，还包括：

获取人脸重建场景的开源数据集；

按照预设增强策略，对所述开源数据集中的数据进行增强处理，并将处理后的所述开源数据集作为训练集；

利用所述训练集训练所述预先构建的mutil-view face神经网络模型，得到所述预先训练的3D人脸重建模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用所述训练集训练所述预先构建的mutil-view face神经网络模型之后，还包括：

获取实车多相机采集到的环境数据、多个目标用户的年龄数据、表情数据和多视角人脸数据；

根据所述环境数据、所述多个目标用户的年龄数据、表情数据和多视角人脸数据得到实车数据集；

利用所述实车数据集对训练后的所述预先构建的mutil-view face神经网络模型进行训练，得到所述预先训练的3D人脸重建模型。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在得到所述预先训练的3D人脸重建模型之后，还包括：

判断所述预先训练的3D人脸重建模型是否满足预设最佳模型标准；

若所述预先训练的3D人脸重建模型不满足所述预设最佳模型标准，则调整当前训练参数，以重新训练所述预先构建的mutil-view face神经网络模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设增强策略包括：

按照预设概率调整所述开源数据集中部分开源数据集的尺寸；

和/或，按照预设反转策略对所述开源数据集进行反转。

6.一种智能座舱的3D人脸重建装置，其特征在于，包括以下步骤：

采集模块，用于采集当前用户的人脸数据；

重建模块，用于将所述人脸数据输入至预先训练的3D人脸重建模型，得到所述当前用户的3D人脸重建结果，其中，所述预先训练的3D人脸重建模型由目标训练集训练预先构建的mutil-view face神经网络模型得到。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在将所述人脸数据输入至所述预先训练的3D人脸重建模型之前，所述重建模块，还用于：

获取人脸重建场景的开源数据集；

按照预设增强策略，对所述开源数据集中的数据进行增强处理，并将处理后的所述开源数据集作为训练集；

利用所述训练集训练所述预先构建的mutil-view face神经网络模型，得到所述预先训练的3D人脸重建模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，在利用所述训练集训练所述预先构建的mutil-view face神经网络模型之后，所述重建模块，还包括：

获取单元，用于获取实车多相机采集到的环境数据、多个目标用户的年龄数据、表情数据和多视角人脸数据；

生成单元，用于根据所述环境数据、所述多个目标用户的年龄数据、表情数据和多视角人脸数据得到实车数据集；

训练单元，用于利用所述实车数据集对训练后的所述预先构建的mutil-view face神经网络模型进行训练，得到所述预先训练的3D人脸重建模型。

9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的智能座舱的3D人脸重建方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的智能座舱的3D人脸重建方法。