[發(fā)明專利]用于用戶著裝檢測的實現方法、系統(tǒng)、介質及終端

在審

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• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN112036251A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設計）人: 袁德勝;成西鋒;崔龍;游浩泉;馬衛(wèi)民;林治強;黨毅飛;李偉超;王海濤
• 申請（專利權）人: 匯納科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 徐秋平

本發(fā)明提供一種用于用戶著裝檢測的實現方法、系統(tǒng)、介質及終端；所述方法包括以下步驟：獲取工作裝圖像集和待檢測用戶圖像；對工作裝圖像集中的每一工作裝圖像進行特征提取，獲取對應每一工作裝圖像的第一特征向量；基于待檢測用戶圖像，獲取對應待檢測用戶圖像上待檢測用戶著裝的第二特征向量；計算第二特征向量與每一第一特征向量之間的相似度，以根據相似度實現對待檢測用戶著裝的檢測；本發(fā)明通過計算待檢測用戶著裝與工作裝圖像之間的相似度判斷用戶是否穿著工作裝，這樣可以有效避免隨著工作裝的更新或擴充，算法網絡需要重新訓練，且適應多種工作裝款式，具備行業(yè)應用的適應及批量普及能力，可利用統(tǒng)一的算法網絡適用各種應用場景。

技術領域

本發(fā)明屬于用戶著裝檢測技術領域，特別是涉及一種用于用戶著裝檢測的實現方法、系統(tǒng)、介質及終端。

背景技術

隨著人工智能和計算機視覺技術的飛速發(fā)展，技術應用的范圍也逐漸從安防監(jiān)控領域蔓延到民用、商場、活動、門店等場景；其中，在門店應用場景中，商業(yè)主管需要對門店進行定期的巡店，其中店鋪工作人員的著裝便是巡店中需要檢查的重點內容之一。

目前，現有的用戶著裝檢測方法，主要依賴圖像的分類實現；具體做法是首先通過行人檢測器，將人體檢測出后送入分類網絡識別，通常分類網絡主要類別分為工作裝和非工作裝兩類；在網絡設計實現的時候，亦可以將檢測和分類兩個步驟合并，即在圖像中檢測兩類目標，穿著工作裝的用戶和未穿工作裝的用戶，但這里存在一個問題，需要收集工作裝和非工作裝的圖片去訓練分類模型，這樣決定了模型僅對已知工作裝具有區(qū)別能力，不僅操作麻煩，還使得用戶著裝檢測耗時耗力。

在實際應用中，門店尤其是服裝門店的店員，工作著裝通常有多個款式，男女款式不同，且隨著時間會不斷更新，再者，每個門店可能都在使用不同的工作裝款式，于是分類模型在門店尤其服飾門店中難以應用，導致分類模型適應性較差，因此，市場中急切需要一個可適用多種工作裝且不局限于特定工作裝的檢測方案。

發(fā)明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種用于用戶著裝檢測的實現方法、系統(tǒng)、介質及終端，用于解決現有技術中對用戶的著裝檢測存在需經常訓練分類模型，操作麻煩、耗時耗力及分類模型適應性差的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發(fā)明提供一種用于用戶著裝檢測的實現方法，包括以下步驟：獲取工作裝圖像集和待檢測用戶圖像；對所述工作裝圖像集中的每一工作裝圖像進行特征提取，獲取對應每一所述工作裝圖像的第一特征向量；基于所述待檢測用戶圖像，獲取對應所述待檢測用戶圖像上待檢測用戶著裝的第二特征向量；計算所述第二特征向量與每一所述第一特征向量之間的相似度，以根據所述相似度實現對所述待檢測用戶著裝的檢測。

于本發(fā)明的一實施例中，基于所述待檢測用戶圖像，獲取對應所述待檢測用戶圖像上待檢測用戶著裝的第二特征向量包括以下步驟：對所述待檢測用戶圖像上的至少一用戶進行檢測，獲取相應的用戶檢測結果；根據所述用戶檢測結果，獲取對應所述用戶的獨立用戶圖像；對所述獨立用戶圖像進行預處理，獲取預處理后的目標用戶圖像；對所述目標用戶圖像進行特征提取，獲取對應所述待檢測用戶著裝的第二特征向量。

于本發(fā)明的一實施例中，所述用戶檢測結果包括對應所述用戶的用戶檢測框及對應所述用戶檢測框的像素坐標點；根據所述用戶檢測結果，獲取對應所述用戶的獨立用戶圖像包括：根據所述像素坐標點，從所述待檢測用戶圖像上截取出所述獨立用戶圖像；對所述獨立用戶圖像進行預處理，獲取預處理后的目標用戶圖像包括：將所述獨立用戶圖像縮放至預設尺寸，以產生所述目標用戶圖像。

于本發(fā)明的一實施例中，計算所述第二特征向量與每一所述第一特征向量之間的相似度包括以下步驟：計算所述第二特征向量與每一所述第一特征向量之間的距離；根據所述距離計算出所述相似度。

于本發(fā)明的一實施例中，所述相似度的計算公式為：

Similarity＝1-dist(X,Y)；