CN112401887B - 一种驾驶员注意力监测方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种驾驶员注意力监测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到所述监测结果。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种驾驶员注意力监测方法、装置及电子设备。
背景技术
在驾驶员驾驶车辆的过程中，需要时刻监控交通状态，同样，虽然现有的自动驾驶技术可代替驾驶员的部分操作，例如，对于L2级别的自动驾驶，驾驶员可以脱手，但不可以脱眼，即视线必须监控交通/行驶状态。
一般来说驾驶员允许的视线目标区域为前方风挡玻璃，左右外后视镜，内后视镜，当驾驶员视线落在这些区域外时，认为驾驶员的注意力不集中，车辆需要给驾驶员报警甚至提示驾驶员接管。对此，目前实际使用的视线监测算法基本为深度学习算法。
由于深度学习算法，属于黑盒算法，并无法直观了解其中的计算过程，因此，并无法保证其运行的安全性，从而无法满足功能安全等级的需求。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种驾驶员注意力监测方法、装置及电子设备，以解决由于深度学习算法，属于黑盒算法，并无法直观了解其中的计算过程，因此，并无法保证其运行的安全性，从而无法满足功能安全等级的需求的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种驾驶员注意力监测方法，包括：
获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；
通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；
根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。
第二方面，本发明实施例提供了一种驾驶员注意力监测装置，包括：激光发射器、激光接收器和注意力判断模块；所述激光发射器根据预先获取的眼部区域信息，向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；所述激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；所述注意力判断模块，根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如第一方面所述的注意力监测方法步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的注意力监测方法步骤。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的注意力监测方法的第一种流程示意图；
图2为本发明实施例提供的注意力监测装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的反射图像的示意图；
图4为本发明实施例提供的注意力监测方法的第二种流程示意图；
图5为本发明实施例提供的注意力监测装置的模块组成示意图；
图6为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种驾驶员注意力监测方法、装置及电子设备。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如图1、图2所示，本发明实施例提供一种驾驶员注意力监测方法，该方法的执行主体可以为车载的注意力监测装置。该方法具体可以包括以下步骤：
步骤S01、获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器201向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束。
当注意力监测装置可根据当前的驾驶员的状态、车况、路况等信息，判定是否需要开启注意力监测时。在确定开启注意力监测时，先根据获取的驾驶员眼部区域信息确定驾驶员的眼部所在区域。然后，如图2所示，将通过预先设置的激光发射器201发射若干束低功率激光束照射所述驾驶员的眼部所在区域。
获取驾驶员的眼部区域信息的方法有很多，可以根据驾驶员的身高、体态等数据，结合驾驶座位的高度和位置，来确定驾驶员的眼部区域的信息；也可以通过获取驾驶员的图像，对图像进行图像识别后得到，在此不作具体的限定。
步骤S02、通过预置的激光接收器202采集所述激光束的反射光束，得到反射图案。
如图2所示，所述激光发射器201发射的激光束在被人脸反射后将由所述激光接收器202接收，从而得到反射图案。
步骤S03、根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到测结果。
由于人的眼球表面比较光滑，相较于皮肤更不容易产生漫反射，如此，眼球相较于脸部其他位置具有相对更高的反射率。因此，根据眼球所在位置以及朝向的不同，将得到不同反射图案。
而当驾驶员视线所看区域不同时，往往会伴随着头部的转动，此时驾驶员的眼球的位置和朝向也会发生相应的变化，而若眼球的位置和朝向超出预设的范围，则激光接收器202将无法接收到眼球反射光线或者接收到的眼球反射光线不在预设的反射区域内。
预先获取驾驶员的注意力在集中和分散状态下的反射图案，得到各状态下的反射光线模式。
在确定当前的反射图案中存在眼球反射光线时，则将当前的反射图案与所述反射光线模式进行匹配，并根据匹配结果得到监测结果。
应理解的是，所述各状态下的反射光线模式可以只包含注意力集中状态下的反射光线模式，也可以将各集中状态和分散状态进一步划分等级后，得到各等级所对应的反射光线模式。为了简便起见，在下面的实施例仅以注意力集中状态下的反射光线模式为例进行举例说明，相当于，若当前的反射图像满足预设的反射光线模式，则可判定驾驶员的注意力集中。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
进一步的，所述反射光线模式可以需要进行设定进行分类，本发明实施例仅给出了其中一种举例说明。
在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量大于预设的数量阈值，和/或所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的密度大于预设密度阈值。
在通过所述激光接收器得到反射图像后，通过预设的亮度阈值，在反射图像中识别出由眼球反射光线产生的反射光点，即反射图像中若反射光点的亮度大于亮度阈值，则该反射光点为由眼球反射光线产生的。因此，在所述反射图像中，先过滤掉亮度低于所述亮度阈值的反射光点。如图3所示，其中，黑色的点为亮度大于亮度阈值的反射光点，虚线框为预设的反射区域。
然后，将过滤后的反射图像与所述预设的反射光线模式进行匹配。
所述反射光线模式可以为：
在预设的反射区域内计算得到的反射光点数量大于预设的数量阈值；
或者，在预设的反射区域内计算得到的反射光点的面积的密度大于预设的密度阈值；
或者，要求同时满足上述两个条件。
若匹配成功，则判定所述驾驶员的视线在合理范围内，该驾驶员注意力集中；而若未匹配成功，则判定所述驾驶员的视线在合理范围之外，该驾驶员注意力分散。
所述预设的反射区域，可根据驾驶员的视线方向的不同设置多个反射区域，可分别设置向前、向左和向右的反射区域。根据亮度大于预设亮度阈值的反射光点在各反射区域内的数量或密度的分布情况，来确定驾驶员的视线方向。例如，若向左的反射区域内的反射光点的数量大于数量阈值，则可判定所述驾驶员的视线向左侧道路或左侧后视镜；而若向前的反射区域内的反射光点的数量大于数量阈值，则可判定所述驾驶员的视线向前方道路；而若向右的反射区域内的反射光点的数量大于数量阈值，则可判定所述驾驶员的视线向右侧道路或右侧后视镜。所述反射区域的区分方法可根据实际的需要进行设定，在此不作具体地限定。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量和/或密度大于预设的阈值。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
基于上述实施例，进一步的，如图4所示，步骤S01包括：
步骤S011、对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向。
步骤S012、控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束。
由于在实际的应用中，现有技术依然采用了大量的基于深度学习的监测算法，因此，可以将基于激光发射器和激光接收器的注意力监测方法作为在现有技术的监测算法基础上的冗余方法。
实时通过监控摄像头获取驾驶员的图像，利用基于深度学习的监测算法得到驾驶员的眼部区域信息和视线方向，然后根据眼部区域信息及视线方向推算得到驾驶员的视线位置，判断驾驶员的注意力状态。然后，根据所述监测算法得到的注意力状态判断是否需要进一步开启激光发射器，例如，若所述监测算法得到的注意力状态为驾驶员的注意力分散，则开启激光发射器，并控制所述激光发射器向驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束。
进一步的，在所述步骤S03后，所述方法还包括：
步骤S04、根据所述视线方向和监测结果，确定驾驶员的注意力的状态。
由于基于激光发射器的注意力监测方法是作为基于深度学习的监测算法的冗余方法，因此，在得到所述注意力监测方法的监测结果后，需要将所述监测结果与所述监测算法得到的注意力状态进行汇总，并综合判断所述驾驶员的注意力状态。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向；根据所述视线方向和监测结果，确定驾驶员的注意力的状态。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
进一步的，所述眼部区域信息，包括：用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息。
所述眼部区域信息所包含的信息可以根据实际的需要进行设定，可以包含眼部位置信息、激光发射器和激光接收器的位置信息、激光束的数量、以及所述反射区域等。还可以包含驾驶员的脸部信息，所述脸部信息可以包括所述驾驶员是否配戴如眼镜之类的反光配饰，以及该驾驶员的眼睛大小等信息，从而根据所述脸部信息可以调整对应的反射光线模式。
所述眼部区域信息可以是预先标定的，也可以是在第二注意力监测过程中根据采集到的脸部图像获取的。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过所述眼部区域信息，包括：用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
对应上述实施例提供的注意力监测方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种驾驶员注意力监测装置，图5为本发明实施例提供的驾驶员注意力监测装置的模块组成示意图，该注意力监测装置用于执行图1至图4描述的注意力监测方法，如图5所示，该注意力监测装置包括：激光发射器501、激光接收器502和注意力判断模块503。
所述激光发射器501根据预先获取的眼部区域信息，向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；所述激光接收器502采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；所述注意力判断模块503，根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
进一步的，所述预设的反射光线模式为：
在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量大于预设的数量阈值，和/或所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的密度大于预设密度阈值。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量和/或密度大于预设的阈值。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
进一步的，所述装置还包括：
眼部监测模块，用于对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向。
进一步的，所述结果汇总模块，还用于根据所述视线方向和监测结果，确定驾驶员的注意力的状态。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向；根据所述视线方向和监测结果，确定驾驶员的注意力的状态。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
进一步的，所述眼部区域信息，包括：用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过所述眼部区域信息，包括：用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息。通过本发明实施例，使对驾驶员的注意力监测更加准确，满足功能安全等级的需求。
本发明实施例提供的注意力监测装置能够实现上述注意力监测方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例提供的注意力监测装置与本发明实施例提供的注意力监测方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述注意力监测方法的实施，重复之处不再赘述。
对应上述实施例提供的注意力监测方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备用于执行上述的注意力监测方法，图6为实现本发明各个实施例的一种电子设备的结构示意图，如图6所示。电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器601和存储器602，存储器602中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器602可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器602的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对电子设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器601可以设置为与存储器602通信，在电子设备上执行存储器602中的一系列计算机可执行指令。电子设备还可以包括一个或一个以上电源603，一个或一个以上有线或无线网络接口604，一个或一个以上输入输出接口605，一个或一个以上键盘606。
具体在本实施例中，电子设备包括有处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现以下方法步骤：
获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；
通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；
根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下方法步骤：
获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；
通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；
根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，电子设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (7)
1.一种驾驶员注意力监测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取驾驶员眼部区域信息，控制激光发射器向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；
通过预置的激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；
根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果；
所述预设的反射光线模式为：
在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量大于预设的数量阈值，和/或所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的密度大于预设密度阈值；
所述预设的反射区域为根据驾驶员的视线方向的不同设置的多个反射区域；
所述眼部区域信息，包括：
用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息；
根据所述脸部信息调整对应的反射光线模式。
2.根据权利要求1所述的驾驶员注意力监测方法，其特征在于，所述获取驾驶员眼部区域信息，包括：
对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向。
3.根据权利要求2所述的驾驶员注意力监测方法，其特征在于，所述得到监测结果的步骤后，所述方法包括：
根据所述视线方向和监测结果，确定驾驶员的注意力的状态。
4.一种驾驶员注意力监测装置，其特征在于，所述装置包括：激光发射器、激光接收器和注意力判断模块；所述激光发射器根据预先获取的眼部区域信息，向所述驾驶员眼部区域信息对应的区域发送激光束；所述激光接收器采集所述激光束的反射光束，得到反射图案；所述注意力判断模块，根据所述反射图案与预设的反射光线模式的匹配结果，得到监测结果；
所述预设的反射光线模式为：
在预设的反射区域内，所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的数量大于预设的数量阈值，和/或所述反射图案中亮度大于预设亮度阈值的反射光点的密度大于预设密度阈值；
所述预设的反射区域为根据驾驶员的视线方向的不同设置的多个反射区域；
所述眼部区域信息，包括：用于表征驾驶员是否配戴反光配饰的脸部信息；
所述注意力判断模块，还用于根据所述脸部信息调整对应的反射光线模式。
5.根据权利要求4所述的驾驶员注意力监测装置，其特征在于，所述装置还包括：
眼部监测模块，用于对获取的驾驶员的图像执行预设的基于深度学习的监测算法，得到所述驾驶员的眼部区域信息和视线方向。
6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如权利要求1-3任一项所述的注意力监测方法步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一项所述的注意力监测方法步骤。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105678209A (zh) * | 2014-12-08 | 2016-06-15 | 现代自动车株式会社 | 用于检测人的脸部方向的方法 |
| CN105828165A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-08-03 | 维沃移动通信有限公司 | 一种获取字幕的方法及终端 |
| CN107284449A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-10-24 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种行车安全预警方法及系统、汽车、可读存储介质 |
| CN109840510A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-04 | 西安闻泰电子科技有限公司 | 疲劳驾驶的监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN110352033A (zh) * | 2017-02-27 | 2019-10-18 | 托比股份公司 | 用眼睛追踪装置确定眼睛睁开度 |
| CN110969061A (zh) * | 2018-09-29 | 2020-04-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 神经网络训练、视线检测方法和装置及电子设备 |
| CN211207351U (zh) * | 2019-12-24 | 2020-08-07 | 厦门金龙联合汽车工业有限公司 | 一种车载眼动追踪装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5549721B2 (ja) * | 2011-12-26 | 2014-07-16 | 株式会社デンソー | ドライバモニタ装置 |
| US20170277259A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Daqri, Llc | Eye tracking via transparent near eye lens |
| US11017249B2 (en) * | 2018-01-29 | 2021-05-25 | Futurewei Technologies, Inc. | Primary preview region and gaze based driver distraction detection |
| CN111754728A (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-09 | 京东方科技集团股份有限公司 | 检测组件、检测装置、疲劳驾驶的检测方法 |
-
2020
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105678209A (zh) * | 2014-12-08 | 2016-06-15 | 现代自动车株式会社 | 用于检测人的脸部方向的方法 |
| CN105828165A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-08-03 | 维沃移动通信有限公司 | 一种获取字幕的方法及终端 |
| CN110352033A (zh) * | 2017-02-27 | 2019-10-18 | 托比股份公司 | 用眼睛追踪装置确定眼睛睁开度 |
| CN107284449A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-10-24 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种行车安全预警方法及系统、汽车、可读存储介质 |
| CN110969061A (zh) * | 2018-09-29 | 2020-04-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 神经网络训练、视线检测方法和装置及电子设备 |
| CN109840510A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-04 | 西安闻泰电子科技有限公司 | 疲劳驾驶的监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN211207351U (zh) * | 2019-12-24 | 2020-08-07 | 厦门金龙联合汽车工业有限公司 | 一种车载眼动追踪装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| A Real-Time Video-Based Eye Tracking Approach For Driver Attention Study;Xianping Fu et al.;《Computing and Informatics》;20121003;第31卷(第4期);第805–825页 * |
| Using Structured Illumination To Enhance Video-Based Eye Tracking;Feng Li et al.;《IEEE International Conference on Image Processing》;20071112;第373-376页 * |
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