[發明專利]一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法

有效

• 申請號: 202010134969.3
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111339970B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 蔣崢嶸;王海峰;方世琪;張金龍
• 申請（專利權）人: 上海化學工業區公共管廊有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V40/16;G06V20/40;G06V10/25
• 代理公司: 上海灣谷知識產權代理事務所(普通合伙) 31289
• 代理人: 倪繼祖

本發明公開了一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法，包括：步驟一：通過遠程現場攝像頭采集的實時視頻流通過有線或無線方式傳送至服務器端；步驟二：在得到實時視頻流后，對實時視頻流中的視頻圖像進行人臉檢測和關鍵點提取，提取出人臉嘴部區域；步驟三：得到人臉嘴部區域后，基于膚色模型，進一步提取人臉嘴部和吸煙手部的聯合感興趣區域；步驟四：針對聯合感興趣區域進行特征計算；步驟五：根據每視頻幀圖像計算獲得的特征，進行多幀聯合統計處理，判斷是否存在吸煙動作。本發明結合膚色模型獲得人臉嘴部區域以及人臉嘴部和吸煙手部的聯合感興趣區域，再進行區域特征計算，結合多幀視頻的綜合判別，可快速準確的對吸煙行為進行有效檢測。

技術領域

本發明涉及一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法。

背景技術

人工智能AI與傳統工業需求的結合是促進我國工業產業信息化智能化的重要手段。而工業現場施工安全又是施工過程監控的重要環節。施工現場部署智能視頻監控系統已經是保證安全施工和生產的必要手段。在施工過程中，現場直接施工作業環節仍存在安全隱患和質量事故，對此，監控系統能起到信息采集、事后分析辨別的作用。但對于采集的海量信息仍然需要人工進行辨別是否存在違章施工等危險動作，工作量巨大且不能實時進行監控和報警。因此，對視頻監控區域的違章行為實時智能分析需求十分迫切。隨著AI技術的快速發展，為視頻監控信息的智能化實時分析和預警提供了良好的技術手段，本發明針對施工現場的人員吸煙異常行為進行實時檢測并報警，所研發的智能分析系統具有良好的應用和推廣價值。

現有技術中針對吸煙行為檢測主要針對汽車駕駛員的異常行為判斷，所采用的技術主要為利用膚色模型進行手部區域提取后進行手勢識別，如文獻1“王超，針對吸煙行為的手勢識別算法研究[M],燕山大學，2013”，及基于煙霧的吸煙行為檢測，如文獻2“黃訓平，賈克斌，劉鵬宇.基于交通監控的出租車司機吸煙行為自動檢測.計算機仿真”。以上所采用的方法對于距離較遠或室外場景吸煙行為均難以進行較為準確的檢測。

發明內容

本發明的目的，就是為了解決上述問題而提供了一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法，利用深度學習方法有效提取人臉及嘴部區域，結合膚色模型獲得嘴部區域和頻繁吸煙時手部聯合區域，再進行區域特征計算，結合多幀視頻的綜合判別，可快速、準確的對吸煙行為進行有效檢測。

本發明的目的是這樣實現的：

本發明的一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法，包括以下步驟：

步驟一：通過遠程現場攝像頭采集的實時視頻流通過有線或無線方式傳送至服務器端；

步驟二：在得到實時視頻流后，對實時視頻流中的視頻圖像進行人臉檢測和關鍵點提取，從而提取出人臉嘴部區域；

步驟三：提取得到人臉嘴部區域后，基于膚色模型，進一步提取人臉嘴部和吸煙手部的聯合感興趣區域；

步驟四：針對聯合感興趣區域進行特征計算；

步驟五：根據每視頻幀圖像計算獲得的特征，進行多幀聯合統計處理，判斷是否存在吸煙動作。

上述的一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法，其中，步驟二中的對實時視頻流中的視頻圖像進行人臉檢測和關鍵點提取的具體步驟包括：

S21：利用基于深度學習的MTCNN算法或Haar-Adaboost算法，對實時視頻流中的視頻圖像進行人臉檢測及人臉關鍵點檢測；

S22：根據檢測出的人臉區域及關鍵點，提取出人臉嘴部區域。

上述的一種適用于公共環境下的吸煙行為檢測方法，其中，步驟三包括以下步驟：

S31：提取出步驟二中的人臉嘴部區域后，針對吸煙時手部會在嘴部區域頻繁靠近這一特征，基于膚色模型，進一步檢測人臉嘴部和吸煙手部的聯合感興趣區域，并進行聯合感興趣區域的提取；