[發(fā)明專利]建立檢測(cè)模型、檢測(cè)接打手機(jī)行為的方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710041830.2
• 申請(qǐng)日: 2017-01-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106815574B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝波;劉彥;張如高
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 博康智能信息技術(shù)有限公司北京海淀分公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽(yáng)光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 馬永芬

1.一種檢測(cè)接打手機(jī)行為的方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)圖像；

將所述目標(biāo)圖像輸入采用建立人臉和手部檢測(cè)模型的方法建立的人臉和手部檢測(cè)模型進(jìn)行檢測(cè)；所述建立人臉和手部檢測(cè)模型的方法，包括：對(duì)樣本圖像中用戶未接打手機(jī)時(shí)的第一人臉信息、第一手部信息和用戶接打手機(jī)時(shí)的第二人臉信息、第二手部信息進(jìn)行標(biāo)注，生成標(biāo)注后的訓(xùn)練樣本，所述第一、二人臉信息分別包括人臉特征和人臉位置信息，所述第一、二手部信息包括手部特征和手部位置信息；采用五層卷積分別提取所述訓(xùn)練樣本的特征圖，其中，將第三層卷積、第四層卷積和第五層卷積對(duì)應(yīng)的池化特征圖全連接；將所述特征圖輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到人臉和手部檢測(cè)模型；

根據(jù)所述人臉和手部檢測(cè)模型的輸出結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像中是否存在打手機(jī)行為；

所述根據(jù)所述人臉和手部檢測(cè)模型的輸出結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像中是否存在打手機(jī)行為包括：

在所述輸出結(jié)果為目標(biāo)圖像中同時(shí)存在人臉區(qū)域與手部區(qū)域時(shí)，判斷所述人臉區(qū)域與所述手部區(qū)域是否存在交集區(qū)域；

在所述人臉區(qū)域與所述手部區(qū)域存在交集區(qū)域時(shí)，判斷所述交集區(qū)域是否達(dá)到預(yù)設(shè)交集閾值；

在判定所述交集區(qū)域達(dá)到所述預(yù)設(shè)交集閾值時(shí)，確定所述目標(biāo)圖像中存在打手機(jī)行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測(cè)接打手機(jī)行為的方法，其特征在于，獲取所述預(yù)設(shè)交集閾值的步驟包括：

統(tǒng)計(jì)歷史圖像中的用戶在接打手機(jī)時(shí)的歷史人臉和手部的交集區(qū)域樣本；

分析所述交集區(qū)域樣本中交集區(qū)域的最小值；

將所述最小值作為所述預(yù)設(shè)交集閾值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測(cè)接打手機(jī)行為的方法，其特征在于，所述將第三層卷積、第四層卷積和第五層卷積對(duì)應(yīng)的池化特征圖全連接包括：

將所述第三層卷積、第四層卷積和第五層卷積對(duì)應(yīng)的池化特征圖進(jìn)行歸一化處理；

將經(jīng)過(guò)行歸一化處理的所述第三層卷積、第四層卷積和第五層卷積對(duì)應(yīng)的池化特征圖進(jìn)行全連接。

4.一種檢測(cè)接打手機(jī)行為的裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標(biāo)圖像；

檢測(cè)模塊，用于將所述目標(biāo)圖像輸入采用建立人臉和手部檢測(cè)模型的方法建立的人臉和手部檢測(cè)模型進(jìn)行檢測(cè)；所述建立人臉和手部檢測(cè)模型的方法，包括：對(duì)樣本圖像中用戶未接打手機(jī)時(shí)的第一人臉信息、第一手部信息和用戶接打手機(jī)時(shí)的第二人臉信息、第二手部信息進(jìn)行標(biāo)注，生成標(biāo)注后的訓(xùn)練樣本，所述第一、二人臉信息分別包括人臉特征和人臉位置信息，所述第一、二手部信息包括手部特征和手部位置信息；采用五層卷積分別提取所述訓(xùn)練樣本的特征圖，其中，將第三層卷積、第四層卷積和第五層卷積對(duì)應(yīng)的池化特征圖全連接；將所述特征圖輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到人臉和手部檢測(cè)模型；

確定模塊，用于根據(jù)所述人臉和手部檢測(cè)模型的輸出結(jié)果確定所述目標(biāo)圖像中是否存在打手機(jī)行為；

所述確定模塊包括：

第一判斷單元，用于在所述輸出結(jié)果為目標(biāo)圖像中同時(shí)存在人臉區(qū)域與手部區(qū)域時(shí)，判斷所述人臉區(qū)域與所述手部區(qū)域是否存在交集區(qū)域；

第二判斷單元，用于在所述人臉區(qū)域與所述手部區(qū)域存在交集區(qū)域時(shí)，判斷所述交集區(qū)域是否達(dá)到預(yù)設(shè)交集閾值；

確定單元，用于在判定所述交集區(qū)域達(dá)到所述預(yù)設(shè)交集閾值時(shí)，確定所述目標(biāo)圖像中存在打手機(jī)行為。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的檢測(cè)接打手機(jī)行為的裝置，其特征在于，獲取所述預(yù)設(shè)交集閾值的步驟包括：

統(tǒng)計(jì)歷史圖像中的用戶在接打手機(jī)時(shí)的歷史人臉和手部的交集區(qū)域樣本；

分析所述交集區(qū)域樣本中交集區(qū)域的最小值；

將所述最小值作為所述預(yù)設(shè)交集閾值。