(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111651107.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 李亚鹏　王宁波　郭思郁　许愿权　 朱树磊　殷俊　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 何倚雯 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种脸部遮挡检测模型的训练方法及相关 装置 (57)摘要 本申请公开了一种脸部遮挡检测模型的训 练方法及相关装置， 该方法包括： 利用待训练脸 部遮挡检测模 型对脸部样本图像进行检测， 得到 脸部样本图像中关于至少一个检测部位的遮挡 分类结果； 自脸部样本图像中提取至少一个预设 区域的特征点热力图； 基于遮挡分类结果和特征 点热力图， 确定待训练脸部遮挡检测模型的第一 损失值； 基于第一损失值， 确定对待训练脸部遮 挡检测模型的第一操作， 第一操作包括根据第一 损失值调整待训练脸部遮挡检测模 型的参数， 或 将待训练脸部遮挡检测模型输出为目标脸部遮 挡检测模型。 本申请所提供的方法可以实现提高 检测得到的脸部遮挡检测模型的准确率和泛化 性能。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114462495 A 2022.05.10 CN 114462495 A 1.一种脸部遮挡检测模型的训练方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 利用待训练脸部遮挡检测模型对脸部样本图像进行检测， 得到所述脸部样本图像 中关 于至少一个 检测部位的遮挡分类结果； 自所述脸部样本图像中提取至少一个预设区域的特 征点热力图； 基于所述遮挡分类结果和所述特征点热力图， 确定所述待训练脸部遮挡检测模型的第 一损失值； 基于所述第 一损失值， 确定对所述待训练脸部遮挡检测模型的第一操作， 其中， 所述第 一操作包括根据第一损失值调整 所述待训练脸部遮挡检测模型的参数， 或将所述待训练脸 部遮挡检测模型输出为目标脸部遮挡检测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用待训练脸部遮挡检测模型对脸部 样本图像进行检测， 得到所述脸部样本图像中关于至少一个检测部位的遮挡分类结果， 包 括： 获取所述脸部样本图像的深度特 征； 利用所述待训练脸部遮挡检测模型的部位检测网络对所述深度 特征进行检测， 得到所 述至少一个 检测部位； 利用所述待训练脸部遮挡检测模型的分类器对各所述检测部位进行遮挡分类， 得到各 所述检测部位的所述遮挡分类结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述自所述脸部样本图像中提取至少一个 预设区域的特 征点热力图， 进一 步包括： 基于所述深度特 征， 分别确定所述至少一个预设区域的特 征点热力图。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述深度特征， 分别确定所述至 少一个预设区域的特 征点热力图， 进一 步包括： 基于所述深度特 征， 分别提取 各个所述预设区域的脸部关键特 征点； 分别计算各个所述预设区域的所述脸部关键特征点在所述脸部样本图像中的概率分 布； 分别基于各个所述预设区域的所述脸部关键特征点的概率分布， 确定各所述预设区域 的所述特 征点热力图。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述遮挡分类结果和所述特征点 热力图， 确定所述 脸部遮挡检测模型的第一损失值， 进一 步包括： 确定所述第 一预设数量检测部位的遮挡分类结果的第 二损失值， 并确定所述第 二预设 数量的特 征点热力图的第三损失值； 按照第一预设权重比， 对所述第二损 失值和所述第三损 失值进行加权求和， 获得所述 第一损失值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 二预设数量的特征点热力 图的第三损失值， 进一 步包括： 利用与所述脸部样本图像对应的预设校验特征点热力图， 确定所述的第 二预设数量的 特征点热力图的第三损失值。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 一预设数量检测部位的遮 挡分类结果的第二损失值， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114462495 A 2利用分类损失函数分别确定每 个所述检测部位的遮挡分类结果的第四损失值； 按照第二预设权重比对各个所述遮挡分类结果的第四损失值进行加权求和， 进而获得 所述第二损失值。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述利用分类损失函数分别确定每个所述 检测部位的遮挡分类结果的第四损失值， 进一 步包括： 基于与所述脸部样本图像对应的各个校验检测部位， 并利用所述损失函数分别确定每 个所述检测部位的遮挡分类结果的第四损失值。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一损 失值， 确定对所述待 训练脸部遮挡检测模型的第一操作， 进一 步包括： 若所述第一损失值大于第 一阈值， 则确定所述第 一操作为所述根据第 一损失值调 整所 述待训练脸部遮挡检测模型的参数； 或 若所述第一损失值小于或等于所述第 一阈值， 则确定所述第 一操作为将所述待训练脸 部遮挡检测模型输出目标脸部遮挡检测模型。 10.根据权利要求1至9任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述至少一个检测部位包括 额头、 左眼区域、 右眼区域、 鼻子、 嘴巴、 左脸颊、 右脸颊和下巴中的至少一个； 所述至少一个预设区域与所述检测部位对应设置 。 11.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括处理器以及与 所述处理器耦接的存 储器； 其中， 所述存储器用于存 储计算机程序； 所述处理器用于运行 所述计算机程序以执 行权利要求1至10任意 一项所述的方法。 12.一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存储有能够被处 理器运行的计算机程序， 所述计算机程序用于实现权利要求1至10任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114462495 A 3