一种基于分层深度估计的座舱特征融合双耳追踪方法

本发明公开一种基于分层深度估计的座舱特征融合双耳追踪方法，该方法包括以下步骤：首先，基于单目相机采集视频流，利用多尺度深度估计算法生成乘员视频的深度图，并结合固定背景边缘检测提取座舱几何特征；其次，通过面部关键点检测提取多面部特征(如眼间距、鼻尖到嘴角的距离)，构建耳部三维位置的几何约束模型；再次，结合深度估计与座舱背景特征，通过PnP算法推导耳部三维空间坐标；最后，基于头部姿态估计进行动态补偿，并利用卡尔曼滤波实现耳部位置的平滑跟踪。本方法使用单目相机实现在复杂光照和多种乘员头部姿态条件下双耳坐标的高精度鲁棒定位追踪，适用于车载语音拾取、主动降噪等智能座舱应用。