[发明专利]用于疲劳度检测的方法、装置、设备和介质有效
| 申请号： | 201910363984.2 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110135305B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 刘焱 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/141;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 赵林琳;罗利娜 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 根据本公开的实施例，提供了用于疲劳度检测的方法、装置、设备和介质。一种训练疲劳度检测模型的方法包括获取对象的第一图像；通过利用图像变换模型变换第一图像，来生成对象的第二图像，第一图像中有利于对象的疲劳度检测的第一视觉属性在第二图像中被改变为不利于疲劳度检测的第二视觉属性，图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，一对样本图像中的样本对象呈现不同视觉属性；以及基于第一图像和第二图像来训练疲劳度检测模型。由于训练图像的多样化，经训练的疲劳度检测模型的鲁棒性更高、性能更好，可以更准确执行各种场景下的对象疲劳度检测。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 疲劳 检测 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种训练疲劳度检测模型的方法，包括：获取对象的第一图像；通过利用图像变换模型变换所述第一图像，来生成所述对象的第二图像，所述第一图像中有利于所述对象的疲劳度检测的第一视觉属性在所述第二图像中被改变为不利于所述疲劳度检测的第二视觉属性，所述图像变换模型基于多对样本图像被训练得到，一对样本图像中的样本对象呈现不同视觉属性；以及基于所述第一图像和所述第二图像来训练所述疲劳度检测模型。
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