[發(fā)明專利]基于計算機視覺的幼師體罰小孩行為檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010957754.1 | 申請日: | 2020-09-12 |
| 公開(公告)號: | CN112084966A | 公開(公告)日: | 2020-12-15 |
| 發(fā)明(設計)人: | 李小紅;孫猛猛 | 申請(專利權)人: | 李小紅 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/246;G06T17/00;H04L29/08;G06F30/13 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 710054*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 計算機 視覺 幼師 體罰 小孩 行為 檢測 方法 | ||
本發(fā)明涉及一種基于計算機視覺的幼師體罰小孩行為檢測方法,該方法含有以下步驟:1.使用槍機攝像頭拍攝幼師和小孩的圖像,經目標檢測網絡檢測處理,通過幼師和小孩的包圍框中心點的L2距離判斷兩者是否存在交互;2.若存在交互,則使用球機攝像頭拍攝幼師和小孩的圖像,經網絡處理后獲取幼師和小孩的二維骨骼關鍵點信息和三維姿態(tài)序列信息;3.當檢測到幼師的三維姿態(tài)為彎腰體罰姿態(tài),且小孩的三維姿態(tài)為低頭蜷縮站立姿態(tài)時,將檢測到的多幀連續(xù)圖像中幼師肢體關鍵點投影到BIM地面上,當幼師肢體的移動速度大于閾值時,則認為存在幼師體罰小孩行為;本發(fā)明可即時檢測幼師是否體罰小孩,檢測準確率高,效率高,實時性好。
(一)、技術領域
本發(fā)明涉及一種行為檢測方法,特別涉及一種基于計算機視覺的幼師體罰小孩行為檢測方法。
(二)、背景技術
幼兒是祖國的未來,幼兒園是幼兒快樂成長的地方,幼兒不僅要在幼兒園度過美好的童年時光,而且還要在幼兒園接受學前教育,在幼師的幫助和教育下學會良好的社會認知,與幼兒園小朋友建立良好的人際關系,養(yǎng)成良好的行為和習慣,初步形成完整的健康性格,獲得認知自然和社會的能力,這對幼兒將來的成長起到十分重要的作用。然而,由于幼兒園老師的素質參差不齊,近年來,幼師虐待體罰幼兒的事件時有發(fā)生,給幼兒的身心健康帶來了巨大的傷害,也給幼兒幼小的身心蒙上了心理陰影,同時也給社會的穩(wěn)定留下了一定的隱患。因此,需要對幼兒園教室和寢室進行必要的實時監(jiān)控,特別是對幼師體罰虐待幼兒的行為,一旦發(fā)現(xiàn),應立即發(fā)出報警信號,制止并對幼師做出相應的處罰,保護幼兒身心的健康發(fā)展。
近年來,已有不少有關檢測異常行為的現(xiàn)有技術,如打架行為檢測等,基本是針對特定場景,也能起到一定的檢測作用,但其缺點也是很明顯的,漏檢誤檢嚴重,不適合幼兒園這種有高要求的場合。
申請?zhí)枮?01510658151.0的授權專利公布了一種幼師體罰小孩行為的檢測方法,該方法通過背景建模及前景識別提取運動前景塊,實現(xiàn)幼師體罰小孩行為的檢測,但幼兒園中圖像背景較為復雜,幼兒年齡小又好動,幼師行為多變,造成該方法不能準確提取前景目標,且采用光流法進行運動前景的檢測跟蹤耗時長效率低,因此實時性及實用性都較差。
(三)、發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的技術問題是:提供一種基于計算機視覺的幼師體罰小孩行為檢測方法,該方法可即時檢測幼師是否體罰小孩,檢測準確率高,效率高,實時性好。
本發(fā)明的技術方案:
一種基于計算機視覺的幼師體罰小孩行為檢測方法,含有以下步驟:
步驟1、構建幼兒園區(qū)域的BIM(建筑信息模型)及其信息交換模塊,即以建筑信息數(shù)據(jù)為基礎,建立起三維建筑空間模型和建筑信息的有機綜合體;建筑信息模型主要包含獲取相機感知信息、相應的地理位置信息、內部設施、傳感器以及幼兒園當前環(huán)境的信息,信息交換模塊是一種BIM的數(shù)據(jù)庫的訪問模塊;建立幼兒園BIM是為了實時展示幼兒園情況,幫助監(jiān)管人員更加準確的獲取幼師體罰小孩的位置信息,并及時在BIM中生成預警任務,以便監(jiān)管人員及時發(fā)現(xiàn)幼師惡劣行為,及時制止并對其進行懲治。
步驟2、幼兒園區(qū)域布置有槍球聯(lián)動攝像頭,槍球聯(lián)動攝像頭中含有槍機攝像頭和球機攝像頭,使用槍機攝像頭進行拍攝,采集包含有幼師和小孩的圖像,作為目標檢測神經網絡的輸入數(shù)據(jù);
步驟3、使用目標檢測網絡對步驟2所采集到的包含有幼師和小孩的圖像進行檢測處理,獲取幼師的包圍框和小孩的包圍框,計算幼師的包圍框中心點和小孩的包圍框中心點之間的L2距離;
目標檢測網絡的具體訓練要素包括:
(1)使用幼兒園各槍機攝像頭采集幼師和小孩的圖像,作為目標檢測網絡的輸入;
(2)所拍攝的幼師和小孩的圖像經過歸一化處理,即將圖像矩陣的值域變?yōu)閇0,1]之間的浮點數(shù),以便模型更好地收斂;
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