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申请/专利权人：上海寻序人工智能科技有限公司

摘要：本发明涉及基于计算机视觉和手力矩的驾驶员脱手检测方法，基于计算机视觉和手力矩的驾驶员脱手检测方法，所述方法包括第一阶段检测、第二阶段检测和结合手力矩得到最终结果三个步骤，基于所述第一阶段检测和第二阶段检测获取计算机视觉检测结果和手力矩检测结果，根据计算机视觉检测结果和手力矩检测结果计算最终得分来判断驾驶员是否脱手：有效克服了计算机视觉系统受到光线不足和视野遮挡的影响时准确度降低、手力矩检测时存在的轻握识别不准确、长时间使用准确度降低、易被异物干扰等缺点，能够更准确地识别驾驶员是否处于脱手状态，提高驾驶员脱手检测的准确度和鲁棒性。

主权项：1.基于计算机视觉和手力矩的驾驶员脱手检测方法，其特征在于，所述方法包括第一阶段检测、第二阶段检测和结合手力矩得到最终结果三个步骤，所述第一阶段检测步骤包括：基于相机获取原始图像，对所述原始图像进行裁剪和缩放预处理，所述相机为驾驶舱内DMS驾驶员监测系统相机；将预处理后的原始图像输入到HandDetectionModel手部检测模型中，基于所述HandDetectionModel手部检测模型输出检测结果，所述检测结果包括检测到双手、检测到单手、检测到无手，检测到双手时对应两个手的边界框，检测到单手时对应一个边界框，检测到无手时没有手部边界框，检测到双手和检测到单手时均得到手部ROI区域；所述第二阶段检测步骤包括：对手部ROI区域进行裁剪缩放；将裁剪缩放后的手部ROI区域输入到HandStateClassifyModel手部状态分类模型中，基于所述HandStateClassifyModel手部状态分类模型计算得到手部是否处于脱手状态，此是否脱手状态为计算机视觉检测结果，其中，在第一阶段检测到双手后，此时对应是否处于脱手状态包括全部未脱手一只脱手、全部脱手；在第一阶段检测到单手后，此时对应是否处于脱手状态包括未脱手和脱手；在第一阶段检测到无手后，此时对应是否处于脱手状态包括无手，其中全部未脱手、一只脱手和未脱手均属于未脱手，全部脱手、脱手和无手均属于脱手；所述结合手力矩得到最终结果步骤包括：结合电子助力转向系统手力矩信息、时序判断、得到最终检测结果三个部分：所述结合电子助力转向系统手力矩信息为在第一阶段检测结果的基础上加入手力矩信息，手力矩信息通过订阅电子助力转向系统中的手力矩信息获取；所述时序判断通过设定手力矩阈值T和时间阈值t来进行判断，如果手力矩超过手力矩阈值T并且持续时间超过时间阈值t则判定未脱手，否则脱手，此是否脱手状态为手力矩检测结果；所述得到最终检测结果是通过所述计算机视觉检测结果和手力矩检测结果计算最终得分来判断驾驶员是否脱手。

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