[發(fā)明專(zhuān)利]一種睡崗檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010584790.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111767823A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曹晨宇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 京東數(shù)字科技控股有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/06
• 代理公司: 北京華夏泰和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11662
• 代理人: 張麗穎;劉蔓莉

1.一種睡崗檢測(cè)方法，其特征在于，所述檢測(cè)方法包括：

獲取包括被檢測(cè)人員的視頻數(shù)據(jù)；

提取所述視頻數(shù)據(jù)中任一時(shí)刻起第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的連續(xù)幀圖像；

針對(duì)每個(gè)所述幀圖像，計(jì)算所述幀圖像與其他所述幀圖像的相似度；

獲取相似度大于預(yù)設(shè)相似度閾值的幀圖像的數(shù)量在所有所述幀圖像的數(shù)量中的占比值；

當(dāng)所述占比值大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的睡崗檢測(cè)模型檢測(cè)所述幀圖像，得到所述被檢測(cè)人員的睡崗檢測(cè)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述提取所述視頻數(shù)據(jù)中任一時(shí)刻起第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的連續(xù)幀圖像之前，所述檢測(cè)方法還包括：

根據(jù)拍攝所述視頻數(shù)據(jù)的攝像裝置的安裝位置判斷是否可以拍攝到被檢測(cè)人員的人臉圖像；

若不可以拍攝到所述被檢測(cè)人員的人臉圖像，則執(zhí)行所述提取所述視頻數(shù)據(jù)中任一時(shí)刻起第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的連續(xù)幀圖像的步驟；

若可以拍攝到所述被檢測(cè)人員的人臉圖像，則根據(jù)所述視頻數(shù)據(jù)中是否存在所述被檢測(cè)人員的人臉圖像判斷所述被檢測(cè)人員是否睡崗。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述視頻數(shù)據(jù)中是否存在所述被檢測(cè)人員的人臉圖像判斷所述被檢測(cè)人員是否睡崗，包括：

從所述視頻數(shù)據(jù)中獲取所述被檢測(cè)人員的人臉位置的圖像，作為被檢測(cè)圖像；

判斷所述視頻數(shù)據(jù)中是否存在第二預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)的連續(xù)幀所述被檢測(cè)圖像中沒(méi)有人臉圖像；

若存在第二預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)的連續(xù)幀所述被檢測(cè)圖像中沒(méi)有人臉圖像，則所述被檢測(cè)人員睡崗；

若不存在第二預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)的連續(xù)幀所述被檢測(cè)圖像中沒(méi)有人臉圖像，則獲取所述被檢測(cè)圖像中的人臉圖像，根據(jù)所述人臉圖像中的眼睛是否閉合判斷所述被檢測(cè)人員是否睡崗。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述人臉圖像中的眼睛是否閉合判斷所述被檢測(cè)人員是否睡崗，包括：

獲取所述人臉圖像中眼睛的閉合程度；

判斷所述眼睛的閉合程度大于預(yù)設(shè)閉合程度的時(shí)長(zhǎng)是否大于或等于第三預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)；

若所述眼睛的閉合程度大于預(yù)設(shè)閉合程度的時(shí)長(zhǎng)大于或等于第三預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，則所述被檢測(cè)人員睡崗；

若所述眼睛的閉合程度大于預(yù)設(shè)閉合程度的時(shí)長(zhǎng)小于第三預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，則所述被檢測(cè)人員未睡崗。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述針對(duì)每個(gè)所述幀圖像，計(jì)算所述幀圖像與其他所述幀圖像的相似度，包括：

針對(duì)每個(gè)所述幀圖像，計(jì)算所述幀圖像和與所述幀圖像相鄰的幀圖像的相似度。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述計(jì)算所述幀圖像和與所述幀圖像相鄰的幀圖像的相似度，包括：

將相鄰的兩張幀圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并縮小至預(yù)設(shè)比例，得到兩張縮略圖；

分別獲取兩張縮略圖中像素點(diǎn)的像素灰度，并將像素灰度存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)組中，分別得到對(duì)應(yīng)縮略圖的像素灰度數(shù)組；

計(jì)算兩個(gè)像素灰度數(shù)組的漢明距離，根據(jù)所述漢明距離得到相鄰像張幀圖像的相似度。

7.根據(jù)權(quán)利要求1～6中任一所述的檢測(cè)方法，其特征在于，所述睡崗檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法包括：

獲取已知睡崗結(jié)果的樣本圖片；其中所述已知睡崗結(jié)果包括：睡崗和非睡崗；

將所述樣本圖片依次輸入預(yù)先構(gòu)建的睡崗檢測(cè)模型中；

獲取所述睡崗檢測(cè)模型輸出的每張所述樣本圖片的睡崗預(yù)測(cè)結(jié)果；

獲取所述樣本圖片的睡崗預(yù)測(cè)結(jié)果與睡崗結(jié)果相匹配的累計(jì)匹配次數(shù)；

如果所述累計(jì)匹配次數(shù)在所有所述樣本圖片的數(shù)量中的占比值達(dá)到預(yù)設(shè)占比值，則所述睡崗檢測(cè)模型收斂，完成對(duì)所述睡崗檢測(cè)模型的訓(xùn)練；

如果所述累計(jì)匹配次數(shù)在所有所述樣本圖片的數(shù)量中的占比值達(dá)到預(yù)設(shè)占比值，則調(diào)整所述睡崗檢測(cè)模型中的參數(shù)，直至所述睡崗檢測(cè)模型收斂或所述睡崗檢測(cè)模型中的參數(shù)的調(diào)整次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)。