乘员状态检测方法及装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种乘员状态检测方法及装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.如今随着车辆智能化进程不断推进，同时为了满足驾驶员或其他乘客对安全性、舒适性以及娱乐性等各种需求，众多汽车终端厂商引入了dms，oms等智能车舱设备进行乘员状态检测。由于车舱内部空间较大、车内座椅等存在遮挡物等问题，当前车舱设备存在检测盲区的问题。同时，相关技术基于智能车舱设备采集的二维图像进行状态检测，难以对景深方向进行检测。


技术实现要素：

3.本公开提出了一种乘员状态检测方法及装置、电子设备和存储介质，旨在对车内场景进行准确的检测。
4.根据本公开的第一方面，提供了一种乘员状态检测方法，包括：
5.获取至少一个二维场景图像组，每个所述二维场景图像组包括至少两张二维场景图像，每个所述二维场景图像组通过车辆内部至少两个图像采集装置在同一时刻采集得到；
6.确定所述车辆内部的目标三维空间；
7.根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息，所述三维特征信息用于表征车辆内部乘员的身体特征点在所述目标三维空间中的位置；
8.根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态。
9.在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息包括：
10.提取所述二维场景图像组中的每个二维场景图像中身体特征点；
11.基于提取出的所述身体特征点，对每个所述二维场景图像组中的至少两个所述二维场景图像进行身体特征点匹配，得到至少一个身体特征点组；
12.确定每个所述身体特征点组在所述目标三维空间对应的三维特征点；
13.根据同一时刻每个所述三维特征点得到所述身体特征点对应的三维特征信息。
14.在一种可能的实现方式中，所述确定每个所述身体特征点组在所述目标三维空间对应的三维特征点包括：
15.对于每个所述特征点组，确定采集其中每个身体特征点对应二维场景图像的图像采集装置的外参；
16.根据每个所述身体特征点对应图像采集装置的外参和在所述二维场景图像中的位置确定在所述目标三维空间中的映射线；
17.确定每个所述身体特征点组中至少两个所述身体特征点的映射线交点为三维特征点。
18.在一种可能的实现方式中，所述根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态包括：
19.根据至少一个所述身体特征点对应的三维特征信息确定所述乘员的三维动作；
20.根据所述三维动作对至少一个所述乘员进行状态检测。
21.在一种可能的实现方式中，所述根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态包括：
22.根据由时序连续的多个二维场景图像组分别确定的所述至少一个所述身体特征点在预定时间段内的三维特征信息，检测对应的乘员的动态动作；根据所述动态动作确定所述乘员的状态。
23.在一种可能的实现方式中，所述状态检测包括手势检测和疲劳检测中至少一种。
24.在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息，包括：
25.对每一个所述二维场景图像组中的第一二维场景图像和第二二维场景图像，响应于第一二维场景图像中的目标身体特征点在第二二维场景图像中不存在匹配的身体特征点，根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，确定所述目标身体特征点的三维特征信息。
26.在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，确定所述目标身体特征点的三维特征信息，包括：
27.根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，以及所述目标身体特征点的邻近身体特征点的三维特征信息，估计所述目标身体特征点的三维特征信息。
28.在一种可能的实现方式中，所述至少两个图像采集装置分别安装在内后视镜位置和后排照明灯位置，或者所述至少两个图像采集装置均设置在车辆的内后视镜位置。
29.根据本公开的第二方面，提供了一种乘员状态检测装置，包括：
30.图像获取模块，用于获取至少一个二维场景图像组，每个所述二维场景图像组包括至少两张二维场景图像，每个所述二维场景图像组通过车辆内部至少两个图像采集装置在同一时刻采集得到；
31.空间确定模块，用于确定所述车辆内部的目标三维空间；
32.信息确定模块，用于根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息，所述三维特征信息用于表征车辆内部乘员的身体特征点在所述目标三维空间中的位置；
33.状态检测模块，用于根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态。在一种可能的实现方式中，所述信息确定模块包括：
34.特征点提取子模块，用于提取所述二维场景图像组中的每个二维场景图像中身体特征点；
35.特征点组确定子模块，用于基于提取出的所述身体特征点，对每个所述二维场景图像组中的至少两个所述二维场景图像进行身体特征点匹配，得到至少一个身体特征点组；
36.三维点确定子模块，用于确定每个所述身体特征点组在所述目标三维空间对应的三维特征点；
37.第一特征信息确定子模块，用于根据同一时刻每个所述三维特征点得到所述身体特征点对应的三维特征信息。
38.在一种可能的实现方式中，所述三维点确定子模块包括：
39.参数确定单元，用于对于每个所述特征点组，确定采集其中每个身体特征点对应二维场景图像的图像采集装置的外参；
40.映射线确定单元，用于根据每个所述身体特征点对应图像采集装置的外参和在所述二维场景图像中的位置确定在所述目标三维空间中的映射线；
41.三维点确定单元，用于确定每个所述身体特征点组中至少两个所述身体特征点的映射线交点为三维特征点。
42.在一种可能的实现方式中，所述状态检测模块包括：
43.动作检测子模块，用于根据至少一个所述身体特征点对应的三维特征信息确定所述乘员的三维动作；
44.状态检测子模块，用于根据所述三维动作对至少一个所述乘员进行状态检测。
45.在一种可能的实现方式中，所述状态检测模块包括：
46.动态动作检测子模块，用于根据由时序连续的多个二维场景图像组分别确定的所述至少一个所述身体特征点在预定时间段内的三维特征信息，检测对应的乘员的动态动作；
47.状态确定子模块，用于根据所述动态动作确定所述乘员的状态。
48.在一种可能的实现方式中，所述状态检测包括手势检测和疲劳检测中至少一种。
49.在一种可能的实现方式中，所述信息确定模块，包括：
50.第二特征信息确定子模块，用于对每一个所述二维场景图像组中的第一二维场景图像和第二二维场景图像，响应于第一二维场景图像中的目标身体特征点在第二二维场景图像中不存在匹配的身体特征点，根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，确定所述目标身体特征点的三维特征信息。
51.在一种可能的实现方式中，所述第二特征信息确定子模块，包括：
52.特征信息确定单元，用于根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，以及所述目标身体特征点的邻近身体特征点的三维特征信息，估计所述目标身体特征点的三维特征信息。
53.在一种可能的实现方式中，所述至少两个图像采集装置分别安装在内后视镜位置和后排照明灯位置，或者所述至少两个图像采集装置均设置在车辆的内后视镜位置。
54.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
55.根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
56.本公开实施例能够通过多个图像采集装置采集车辆内部场景，解决在车辆内部空间较大或存在遮挡物时单个图像采集装置采集场景存在盲区的问题。同时，还通过多个车
辆内场景的三维特征信息确定乘员特征点在三维空间中的变化，进而得到乘员在车内的运动情况，以实现对乘员状态进行准确的检测。
57.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，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
58.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
59.图1示出根据本公开实施例的一种乘员状态检测方法的流程图；
60.图2示出根据本公开实施例的一种确定三维特征信息过程的示意图；
61.图3示出根据本公开实施例的一种乘员状态检测装置的示意图；
62.图4示出根据本公开实施例的一种电子设备的示意图；
63.图5示出根据本公开实施例的另一种电子设备的示意图。
具体实施方式
64.以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
65.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
66.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
67.另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
68.在本公开实施例中，乘员状态检测方法可以通过终端设备或服务器等任意电子设备执行。其中，终端设备可以为用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等任意固定或移动终端。服务器可以为单独的服务器或者多个服务器组成的服务器集群。电子设备可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现本公开实施例的乘员状态检测方法。
69.图1示出根据本公开实施例的一种乘员状态检测方法的流程图。如图1所示，本公开实施例的乘员状态检测方法可以包括以下步骤s10-s40。
70.步骤s10、获取至少一个二维场景图像组。
71.在一种可能的实现方式中，通过电子设备获取至少一个具有对应时刻的二维场景图像组。其中，每个二维场景图像组通过车辆内部至少两个图像采集装置在同一时刻采集
得到，且每个二维场景图像组中包括至少两张二维场景图像。也就是说，每个二维场景图像组中包括至少两个图像采集装置在同一时刻采集车内场景得到的二维场景图像。可选地，二维场景图像组可以通过电子设备直接控制至少两个图像采集装置同时采集车内场景得到的二维场景图像确定。或者，还可以通过其他电子设备控制至少两个图像采集装置同时采集车内场景得到的二维场景图像确定，再发送至执行本公开实施例乘员状态检测方法的电子设备。
72.可选地，本公开实施例进行图像采集的图像采集装置可以为任意能够获取车内场景的图像采集装置。例如可以是与车内控制装置直接连接的至少两个图像采集装置。或者车内设置乘客监控系统(occupant monitor system，oms)或驾驶员监控系统(driver monitor system，dms)中包括的至少两个图像采集装置。其中，图像采集装置可以根据应用场景选定。例如，在同时包括乘客监控系统和驾驶员监控系统的车辆内，在需要检测车内驾驶员状态时，可以选择乘客监控系统或驾驶员监控系统中的图像采集装置采集二维场景图像组。在需要检测车内其他乘员状态时，选择乘客监控系统中的图像采集装置采集二维场景图像组。
73.单个二维场景图像因乘员距离图像采集装置过远导致特征较少难以进行状态检测，乘员被物品遮挡也会导致难以进行状态检测的问题。进一步地，可以采用至少两个图像采集装置进行二维场景图像采集。可选地，每个图像采集装置的位置可以任意设定，至少两个图像采集装置可以分别安装在内后视镜位置和后排照明灯位置，或者至少两个图像采集装置均设置在车辆的内后视镜位置。在车内包括两个图像采集装置且均安装在内后视镜位置时，两个图像采集装置可以模拟双目摄像头。
74.步骤s20、确定所述车辆内部的目标三维空间。
75.在一种可能的实现方式中，电子设备确定目标三维空间。其中，目标三维空间是以车辆为参照构建的，随车辆的姿态变化而变化。该目标三维空间的确定方式能够减少将车内乘员随车辆的相对运动误识别为乘员的主动运动的情况，精准检测车内乘员的状态。可选地，该目标三维空间可以根据车辆内置的陀螺仪三维坐标系确定。例如直接确定车辆内置的陀螺仪三维坐标系为目标三维空间的坐标系。
76.步骤s30、根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息。
77.在一种可能的实现方式中，在确定至少一个二维场景图像组和目标三维空间后，电子设备可以对根据目标三维空间对每个二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到对应的三维特征信息。其中，三维特征信息用于表征在采集二维场景图像组的时刻，车辆内部乘员的身体特征点在目标三维空间中的位置。也就是说，电子设备可以对每个二维场景图像组进行特征点匹配，并将匹配的身体特征点投影至目标三维空间得到对应的位置信息，以根据多个位置信息得到三维特征信息。可选地，车内的乘员可以为人和/或猫狗等宠物。
78.可选地，在确定每个二维场景图像组的三维特征信息时，需要先对其中的二维场景图像进行特征点匹配。即该确定三维特征信息的过程可以包括：提取二维场景图像组中的每个二维场景图像中乘员身体特征点。基于提取出的身体特征点，对每个二维场景图像组中的至少两个二维场景图像进行身体特征点匹配，得到至少一个身体特征点组。确定每个身体特征点组在目标三维空间对应的三维特征点。根据同一时刻每个三维特征点得到身
体特征点的三维特征信息。
79.进一步地，可以通过预先训练得到的特征点提取模型提取二维场景图像中乘员的身体特征点，即将二维场景图像输入特征点提取模型，通过特征点提取模型检测并输出其中乘员的身体特征点。其中，身体特征点为乘员身体任意位置的点。在乘员为人时，身体特征点可以包括车内乘员的面部特征点、手部特征点以及人体特征点中至少一种。在乘员为动物时，身体特征点可以包括宠物的毛发特征点、面部特征点以及尾巴特征点中的至少一种。对于同一二维场景图像组中多个二维场景图像提取到的身体特征点，进行特征点匹配。该特征点匹配的过程可以通过任意特征点匹配算法实现，例如获取每个二维场景图像中身体特征点的描述子，计算每个身体特征点描述子与其他二维场景图像中各身体特征点描述子的相似度，确定相似度最高的身体特征点为匹配的身体特征点。在对当前二维场景图像组进行特征点匹配后，根据每一个身体特征点和其他二维场景图像中与该身体特征点匹配的身体特征点确定一个身体特征点组，进一步根据身体特征点组确定当前二维场景图像组对应的三维特征信息。可选地，每个身体特征点组中的多个身体特征点表征乘员的同一位置在不同二维场景图像中的成像结果。
80.在一种可能的实现方式中，电子设备可以在得到每个二维场景图像组对应的多个身体特征点组后，确定每个身体特征点组在目标三维空间中的三维特征点，并根据多个三维特征点确定对应的三维特征信息。其中，每个身体特征点组在目标三维空间中的三维特征点可以基于对极几何确定，即根据身体特征点组中每个特征点所在二维场景图像的图像采集装置在目标三维空间中的姿态确定三维特征点。例如，对于每个所述身体特征点组，可以先确定采集其中每个身体特征点对应二维场景图像的图像采集装置的外参。再根据每个身体特征点对应图像采集装置的外参和在二维场景图像中的位置确定在目标三维空间中的映射线。最终确定每个身体特征点组中至少两个身体特征点的映射线交点为三维特征点。
81.可选地，图像采集装置的外参为在目标三维空间中的姿态，包括三维偏移量和三维旋转量。对于身体特征点组中的每个身体特征点，根据身体特征点所在二维场景图像被采集时图像采集装置在目标三维空间中的姿态确定外参。并根据图像采集装置在目标空间中的位置，与二维场景图像中身体特征点的连线确定在目标三维空间中的映射线。其中，二维场景图像在目标三维空间中所处的平面垂直于图像采集装置的中心光轴，且与图像采集装置成像原点的距离可以根据图像采集装置的焦距确定。每个身体特征点的映射线表征该身体特征点对应的乘员特征在目标三维空间中可能的位置。由于同一身体特征点组中的至少两个身体特征点表征同一乘员特征在不同二维场景图像中的不同成像结果，因此，可以根据一个身体特征点组中的至少两个身体特征点的映射线交点确定三维特征点。
82.图2示出根据本公开实施例的一种确定三维特征信息过程的示意图。如图2所示，电子设备在确定目标三维空间20后，根据图像采集装置21和图像采集装置22在目标三维空间20中的位置和姿态。进一步在图像采集装置21和图像采集装置22在同一时刻分别采集的二维场景图像23和二维场景图像24中，确定具有匹配关系的身体特征点25和身体特征点26。根据图像采集装置21在目标三维空间20中的位置与身体特征点25在在目标三维空间20中的位置确定身体特征点25的映射线27，根据图像采集装置22在目标三维空间20中的位置与身体特征点26在在目标三维空间20中的位置确定身体特征点26的映射线28。最终确定映
射线27和映射线28在目标三维空间20中的交点为身体特征点25和身体特征点26对应的三维特征点29。进一步地，根据二维场景图像23和二维场景图像24中多个特征点组对应的三维特征点确定三维特征信息。
83.在一种可能的实现方式中，电子设备还可以在得到每个二维场景图像组中至少两个二维场景图像的身体特征点后，直接根据每个二维场景图像中身体特征点的位置，以及每个二维场景图像被采集时图像采集装置的内参和外参将每个特征点投影至目标三维空间，得到三维特征点并根据多个三维特征点得到当前二维场景图像组对应的三维特征点信息。其中，图像采集装置的内参包括预先确定的焦距、成像原点和畸变系数。
84.在通过至少两个图像采集装置进行图像采集时，由于每个图像采集装置的图像采集区域不同，使每个图像采集装置能够采集到其他图像采集装置的盲区。因此，在确定三维特征点信息时，可以通过二维场景图像组中的每一张二维场景图像补充其他二维场景图像的盲区。可选地，该盲区补充过程可以结合身体部位的几何约束关系实现，例如在一张二维场景图像中的左眼被遮挡时，可以根据右眼特征点位置、鼻子特征点位置、脸颊特征点位置等邻近的未被遮挡的特征点的三维位置，以及同一二维场景图中的其他二维场景图像中未被遮挡的左眼特征点位置估计左眼特征点的三维位置。
85.可选地，在每一个二维场景图像组中包括两个二维场景图像的情况下，对每一个二维场景图像组中的第一二维场景图像和第二二维场景图像，响应于第一二维场景图像中的目标身体特征点在第二二维场景图像中不存在匹配的身体特征点，根据第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，确定目标身体特征点的三维特征信息。其中，目标身体特征点的特征信息表征目标身体特征点在第一二维场景图像中的位置特征，例如可以包括目标身体特征点在第一二维场景图像中的位置以及与邻近身体特征点的距离。根据特征信息确定三维特征信息的过程可以为根据第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，以及目标身体特征点的邻近身体特征点的三维特征信息，估计目标身体特征点的三维特征信息。
86.进一步地，每个三维特征信息对应于一个二维场景图像组，表征在对应二维场景图像组采集时刻乘员整体或头部、手部等局部区域在车内的位置。多个按时刻排序的三维特征信息表征乘员整体或局部区域在车内的运动情况。
87.步骤s40、根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态。
88.在一种可能的实现方式中，在确定至少一个三维特征信息后，根据每个三维特征信息对应的时刻确定乘员随时间变化在车内的运动情况，进一步进行车内乘员状态检测。其中，可以根据至少一个三维特征信息确定乘员的三维动作。再根据三维动作对至少一个乘员进行状态检测。可选地，状态检测可以包括手势检测和疲劳检测中至少一种。
89.进一步地，电子设备可以根据由时序连续的多个二维场景图像组分别确定的至少一个身体特征点在预定时间段内的三维特征信息，检测对应的乘员的动态动作。再根据动态动作确定乘员的状态。可选地，该状态检测过程可以通过训练得到的状态检测模型实现，即将时序连续的多个二维场景图像组确定的至少一个身体特征点的三维特征信息输入状态检测模型，输出对应的车内乘员动态动作。再根据动态动作确定乘员的状态。例如，可以设定点头次数大于次数阈值的动态动作对应的乘员状态为疲劳状态，设定乘员手部上下挥动的动态动作对应的乘员状态为控制车窗高度。
90.基于本公开实施例的乘员状态检测方法，能够通过多个图像采集装置采集车辆内部场景，解决在车辆内部空间较大或存在遮挡物时单个图像采集装置采集场景存在盲区的问题。同时，还通过多个车辆内场景的三维特征信息确定乘员特征点在三维空间中的变化，进而得到乘员在车内的运动情况，以实现对乘员状态进行准确的检测，以进一步根据乘员状态满足乘员需求提升乘员的乘坐体验。
91.可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
92.此外，本公开还提供了乘员状态检测装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种乘员状态检测方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
93.图3示出根据本公开实施例的一种乘员状态检测装置的示意图。如图3所述，本公开实施例的乘员状态检测装置可以包括图像获取模块30、空间确定模块31、信息确定模块32和状态检测模块33。
94.图像获取模块30，用于获取至少一个二维场景图像组，每个所述二维场景图像组包括至少两张二维场景图像，每个所述二维场景图像组通过车辆内部至少两个图像采集装置在同一时刻采集得到；
95.空间确定模块31，用于确定所述车辆内部的目标三维空间；
96.信息确定模块32，用于根据所述目标三维空间对每个所述二维场景图像组进行身体特征点匹配，得到所述身体特征点的三维特征信息，所述三维特征信息用于表征车辆内部乘员的身体特征点在所述目标三维空间中的位置；
97.状态检测模块33，用于根据至少一个所述身体特征点的三维特征信息检测对应的乘员的状态。在一种可能的实现方式中，所述信息确定模块32包括：
98.特征点提取子模块，用于提取所述二维场景图像组中的每个二维场景图像中身体特征点；
99.特征点组确定子模块，用于基于提取出的所述身体特征点，对每个所述二维场景图像组中的至少两个所述二维场景图像进行身体特征点匹配，得到至少一个身体特征点组；
100.三维点确定子模块，用于确定每个所述身体特征点组在所述目标三维空间对应的三维特征点；
101.第一特征信息确定子模块，用于根据同一时刻每个所述三维特征点得到所述身体特征点对应的三维特征信息。
102.在一种可能的实现方式中，所述三维点确定子模块包括：
103.参数确定单元，用于对于每个所述特征点组，确定采集其中每个身体特征点对应二维场景图像的图像采集装置的外参；
104.映射线确定单元，用于根据每个所述身体特征点对应图像采集装置的外参和在所述二维场景图像中的位置确定在所述目标三维空间中的映射线；
105.三维点确定单元，用于确定每个所述身体特征点组中至少两个所述身体特征点的
映射线交点为三维特征点。
106.在一种可能的实现方式中，所述状态检测模块33包括：
107.动作检测子模块，用于根据至少一个所述身体特征点对应的三维特征信息确定所述乘员的三维动作；
108.状态检测子模块，用于根据所述三维动作对至少一个所述乘员进行状态检测。
109.在一种可能的实现方式中，所述状态检测模块33包括：
110.动态动作检测子模块，用于根据由时序连续的多个二维场景图像组分别确定的所述至少一个所述身体特征点在预定时间段内的三维特征信息，检测对应的乘员的动态动作；
111.状态确定子模块，用于根据所述动态动作确定所述乘员的状态。
112.在一种可能的实现方式中，所述状态检测包括手势检测和疲劳检测中至少一种。
113.在一种可能的实现方式中，所述信息确定模块32，包括：
114.第二特征信息确定子模块，用于对每一个所述二维场景图像组中的第一二维场景图像和第二二维场景图像，响应于第一二维场景图像中的目标身体特征点在第二二维场景图像中不存在匹配的身体特征点，根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，确定所述目标身体特征点的三维特征信息。
115.在一种可能的实现方式中，所述第二特征信息确定子模块，包括：
116.特征信息确定单元，用于根据所述第一二维场景图像中的目标身体特征点的特征信息，以及所述目标身体特征点的邻近身体特征点的三维特征信息，估计所述目标身体特征点的三维特征信息。
117.在一种可能的实现方式中，所述至少两个图像采集装置分别安装在内后视镜位置和后排照明灯位置，或者所述至少两个图像采集装置均设置在车辆的内后视镜位置。
118.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
119.本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性或非易失性计算机可读存储介质。
120.本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
121.本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
122.电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
123.图4示出根据本公开实施例的一种电子设备800的示意图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
124.参照图4，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)接口812，传感器组件814，以
及通信组件816。
125.处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
126.存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
127.电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
128.多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
129.音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
130.i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
131.传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(cmos)或电荷耦合装置(ccd)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
132.通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。
电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(wifi)，第二代移动通信技术(2g)或第三代移动通信技术(3g)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
133.在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
134.在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
135.图5示出根据本公开实施例的另一种电子设备1900的示意图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图5，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
136.电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(windows server
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)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(mac os x
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)，多用户多进程的计算机操作系统(unix
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),自由和开放原代码的类unix操作系统(linux
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)，开放原代码的类unix操作系统(freebsd
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)或类似。
137.在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
138.本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
139.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
140.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/
处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
141.用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
142.这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
143.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
144.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
145.附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
146.该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(software development kit，sdk)等等。
147.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
148.本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
149.若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
150.以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。