疲劳检测方法、装置、车辆、存储介质和程序产品与流程

本公开涉及数据处理，尤其涉及一种疲劳检测方法、装置、车辆、存储介质和程序产品。

背景技术：

1、在需要高度专注的场景下，例如车辆驾驶场景，驾驶员若处于疲劳状态会带来不可控的安全风险。

2、相关技术中，可以基于眨眼频率进行疲劳检测，但是由于人的眨眼动作速度极快，因而该方式对实时数据处理能力有极高的依赖，这也意味着需要高性能的硬件和算法。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种疲劳检测方法、装置、车辆、存储介质和程序产品。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种疲劳检测方法，所述疲劳检测方法包括：

3、获取目标对象的目标眼部图像；

4、基于所述目标眼部图像确定瞳孔直径和虹膜直径，并确定所述瞳孔直径和所述虹膜直径的直径比例；

5、根据所述直径比例和预设疲劳判断条件，确定针对所述目标对象的疲劳状态结果。

6、可选地，所述基于所述目标眼部图像确定瞳孔直径和虹膜直径，包括：

7、基于所述目标眼部图像确定目标瞳孔轮廓和目标虹膜轮廓；

8、根据所述目标瞳孔轮廓确定所述瞳孔直径，并根据所述目标虹膜轮廓确定所述虹膜直径。

9、可选地，所述基于所述目标眼部图像确定瞳孔直径，包括：

10、对所述目标眼部图像中的反光区域进行消除处理，得到眼部处理图像；

11、确定所述眼部处理图像中每一像素点的图像梯度方向；

12、基于所述眼部处理图像和所述图像梯度方向确定初始瞳孔轮廓，并基于所述初始瞳孔轮廓确定目标瞳孔轮廓；

13、根据所述目标瞳孔轮廓确定所述瞳孔直径。

14、可选地，所述基于所述眼部处理图像和所述图像梯度方向确定初始瞳孔轮廓，包括：

15、基于不同瞳孔半径和瞳孔圆心的候选瞳孔轮廓对所述眼部处理图像进行遍历，将满足预设条件的候选瞳孔轮廓作为所述初始瞳孔轮廓；

16、其中，所述预设条件包括：

17、所述候选瞳孔轮廓内的像素值之和大于或等于预设下限值且小于预设上限值，所述预设下限值为0；

18、所述候选瞳孔轮廓上每一像素点的图像梯度方向指向瞳孔圆心。

19、可选地，所述基于所述初始瞳孔轮廓确定目标瞳孔轮廓，包括：

20、根据所述初始瞳孔轮廓的初始瞳孔半径确定瞳孔采样半径范围；

21、在所述眼部处理图像中，基于所述初始瞳孔轮廓的初始瞳孔圆心，按照预设瞳孔采样间隔角度和所述瞳孔采样半径范围，确定瞳孔采样矩阵，所述瞳孔采样矩阵中的不同元素点对应不同采样角度上不同瞳孔采样半径的像素点，所述瞳孔采样半径处于所述瞳孔采样半径范围内；

22、根据所述瞳孔采样矩阵，确定每一采样角度中图像梯度最大的第一像素点；

23、基于全部所述第一像素点确定所述目标瞳孔轮廓。

24、可选地，所述根据所述目标瞳孔轮廓确定所述瞳孔直径，包括：

25、基于所述目标瞳孔轮廓上全部像素点的坐标值进行椭圆拟合处理，得到目标椭圆表达式；

26、将所述目标椭圆表达式对应的椭圆的长轴长度作为所述瞳孔直径。

27、可选地，基于所述目标眼部图像确定虹膜直径，包括：

28、在所述目标眼部图像中，基于所述目标眼部图像中瞳孔轮廓的圆心，按照预设虹膜采样间隔角度和预设虹膜采样半径范围，确定虹膜采样矩阵，所述虹膜采样矩阵中的不同元素点对应不同采样角度上不同虹膜采样半径的像素点，所述虹膜采样半径处于所述预设虹膜采样半径范围内；

29、根据所述虹膜采样矩阵，确定每一采样角度中图像梯度最大的第二像素点；

30、基于全部所述第二像素点确定目标虹膜轮廓，并基于所述目标虹膜轮廓确定所述虹膜直径。

31、可选地，所述根据所述直径比例和预设疲劳判断条件，确定针对所述目标对象的疲劳状态结果，包括：

32、在预设时长内的直径比例的平均值低于第一预设阈值，和/或，所述预设时长内的直径比例的方差值大于第二预设阈值的情况下，确定表征所述目标对象处于疲劳状态的疲劳状态结果。

33、可选地，所述预设疲劳判断条件是在所述目标对象处于非疲劳状态下，基于所述目标对象的眼部图像确定的。

34、可选地，所述获取目标对象的目标眼部图像，包括：

35、获取所述目标对象的脸部图像；

36、基于所述脸部图像和眼部检测模型得到所述脸部图像中眼部区域对应的检测框坐标，所述眼部检测模型用于获取眼部区域的检测框坐标；

37、基于所述检测框坐标对所述脸部图像进行图像分割，得到所述目标眼部图像。

38、可选地，所述获取目标对象的目标眼部图像，包括：

39、通过设置在车辆舱内的摄像头，获取所述目标对象的目标眼部图像。

40、根据本公开实施例的第二方面，提供一种疲劳检测装置，所述疲劳检测装置包括：

41、获取模块，被配置为获取目标对象的目标眼部图像；

42、第一确定模块，被配置为基于所述目标眼部图像确定瞳孔直径和虹膜直径，并确定所述瞳孔直径和所述虹膜直径的直径比例；

43、第二确定模块，被配置为根据所述直径比例和预设疲劳判断条件，确定针对所述目标对象的疲劳状态结果。

44、根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：

45、处理器；

46、用于存储处理器可执行指令的存储器；

47、其中，所述处理器被配置为：

48、获取目标对象的目标眼部图像；

49、基于所述目标眼部图像确定瞳孔直径和虹膜直径，并确定所述瞳孔直径和所述虹膜直径的直径比例；

50、根据所述直径比例和预设疲劳判断条件，确定针对所述目标对象的疲劳状态结果。

51、根据本公开实施例的第四方面，提供一种车辆，包括用于采集目标对象的目标眼部图像的摄像头和上述第三方面中所述的电子设备。

52、根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。

53、根据本公开实施例的第六方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法的步骤。

54、本公开提供一种疲劳检测方法、装置、车辆、存储介质和程序产品，先获取目标对象的目标眼部图像，然后基于目标眼部图像确定瞳孔直径和虹膜直径，并确定瞳孔直径和虹膜直径的直径比例，最后根据直径比例和预设疲劳判断条件，确定针对目标对象的疲劳状态结果。由于是基于瞳孔直径和虹膜直径的直径比例确定针对目标对象的疲劳状态结果，因此本方案获取的是睁眼状态下的眼部图像，无需检测眨眼频率，从而可以减少数据处理的频率需求，对硬件和算法的性能要求不高，容易实现。

55、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。