[發明專利]一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片檢測方法

在審

• 申請號: 202010510644.0
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111695485A
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 陳海波
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能芯片研究院(江蘇)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/12
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 姜曉鈺

1.一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片檢測方法，其特征在于：

采用YOLO算法檢測出采集的幀圖像里是否有行人，如有則對行人進行識別，得到行人總數以及每個行人的最小矩形包圍框的任意兩個對角頂點的像素坐標；

采用SPPE算法對所述幀圖像中檢測到的每個行人，分別進行人體姿態估計，得到每個行人的重要關節點的像素坐標及score，剔除腿部各點分數較低的行人；

根據所述幀圖像，判斷圖像里的每個行人是否有發小卡片行為的嫌疑；

根據前后多幀圖像，綜合判定當前時刻是否有發小卡片行為存在。

2.根據權利要求1所述的基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片檢測方法，其特征在于：采用YOLO算法檢測出采集的幀圖像為獲取單路攝像頭采集的視頻流。

3.根據權利要求2所述的基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片檢測方法，其特征在于：所述視頻流為連續的監控畫面，設置圖像處理速度為每秒60/n幀。

4.根據權利要求1所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：采用YOLO算法對所述圖像中的行人進行識別時，設置識別閾值，即YOLO算法識別出的物體的精度大于或者等于閾值時，才確定該物體為行人。

5.根據權利要求1所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：剔除腿部各點分數較低的行人時，即是此時人體只有部分在圖像里，設定的識別剔除閾值，即SPPE算法識別出第k個人的左大腿、右大腿、左膝蓋、右膝蓋、左腳和右腳這6個點的score有一個小于識別剔除閾值時，則剔除該行人。

6.根據權利要求1所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于重要關節點的像素坐標包括鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左臀、右臀、左手腕、右手腕、左大腿、右大腿、左膝蓋、右膝蓋、左腳掌和右腳掌。

7.根據權利要求6所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：所述的判斷圖像里的每個行人是否有發小卡片行為的嫌疑，具體為：先從每個人的重要關節點，并選取橫縱坐標的閾值范圍，判斷條件是否成立，若是，則第k個人有從下門縫發小卡片嫌疑，并令S＝1；否則，開始下一步。

8.根據權利要求7所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：如果左手手腕的高度大于手肘的高度且大于手臂的高度，或者右手滿足，那么就判定這一幀圖像里疑似有人在發小卡片。

9.根據權利要求1所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：根據前后多幀圖像，綜合判定當前時刻是否有發小卡片行為存在時，將長度L里的第0位的值刪除，并將變量S的值添加到末尾；判斷條件sum(S)10是否成立，若是，則判定當前有人在發小卡片，并發出報警信號；否則，結束所述幀圖像的識別工作；其中，L為長度20且初始元素全為0的列表。

10.根據權利要求1所述的一種基于YOLO和SPPE的酒店發小卡片行為的檢測方法，其特征在于：獲取新的一幀視頻流圖像，并回到YOLO算法檢測步驟。