[發明專利]一種公共衛生監控方法

在審

• 申請號: 202011147610.6
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112417974A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 趙巧芝;岳慶冬
• 申請（專利權）人: 西安科銳盛創新科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/26;G06N3/08
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 王海棟

1.一種公共衛生監控方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測的目標圖像，所述目標圖像中含有多個正面人臉；

將所述目標圖像輸入預先訓練得到的面部圖像檢測網絡中，利用主干網絡進行特征提取，得到x個不同尺度的特征圖；x為大于等于4的自然數；

將所述x個不同尺度的特征圖利用FPN網絡，采用密集連接的方式進行特征融合，得到各尺度對應的預測結果；

將所有預測結果經由分類網絡和非極大值抑制模塊進行處理，得到所述目標圖像中每個目標的識別結果，所述識別結果包括目標的類別和位置，所述類別包括口罩和嘴唇；

若所述類別中至少有一個為嘴唇，則輸出警示信息；

其中，所述面部圖像檢測網絡包括順次連接的主干網絡、FPN網絡、分類網絡和非極大值抑制模塊；所述面部圖像檢測網絡是根據樣本圖像，以及所述樣本圖像中各個目標的類別和位置訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的公共衛生監控方法，其特征在于，所述面部圖像檢測網絡的主干網絡包括：串接的y個殘差模塊；y為大于等于4的自然數；y大于等于x；

所述利用主干網絡進行特征提取，得到x個不同尺度的特征圖，包括：

利用串接的y個殘差模塊對所述目標圖像進行特征提取，得到沿輸入逆向的x個殘差模塊輸出的、尺度依次增大的x個特征圖。

3.根據權利要求2所述的公共衛生監控方法，其特征在于，所述FPN網絡包括尺度依次增大的x個預測支路Y₁～Y_x；其中，所述預測支路Y₁～Y_x的尺度與所述x個特征圖的尺度一一對應；

所述將所述x個不同尺度的特征圖利用FPN網絡，采用密集連接的方式進行特征融合，包括：

針對預測支路Y_i，從所述x個特征圖中，獲取對應尺度的特征圖并進行卷積處理，將卷積處理后的特征圖，與預測支路Y_i-1～Y₁分別經上采樣處理后的特征圖進行級聯融合；其中，預測支路Y_i-j的上采樣倍數為2^j；i＝2、3，…，x；j為小于i的自然數。

4.根據權利要求1所述的公共衛生監控方法，其特征在于，對所述面部圖像檢測網絡進行訓練之前還包括：

從獲取的原始圖像中提取每個面部所在區域中的內容，得到包含多個面部圖像的目標圖像；其中，所述原始圖像包含至少一個面部。

5.根據權利要求4所述的公共衛生監控方法，其特征在于，通過人臉檢測技術SSH或MTCNN算法實現對每個面部的定位和提取。

6.根據權利要求5所述的公共衛生監控方法，其特征在于，所述警示信息至少包括語音提示信息、閃爍燈提示信息中的一種。

7.一種公共衛生監控系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待檢測的目標圖像；

特征提取模塊，用于將所述目標圖像輸入預先訓練得到的面部圖像檢測網絡中，利用主干網絡進行特征提取，得到x個不同尺度的特征圖；x為大于等于4的自然數；

特征融合模塊，用于將所述x個不同尺度的特征圖利用FPN網絡，采用密集連接的方式特征融合，得到各尺度對應的預測結果；

分類及NMS模塊，用于將所有預測結果經由分類網絡和非極大值抑制模塊進行處理，得到所述目標圖像中每個目標的識別結果，所述識別結果包括目標的類別和位置，所述類別包括口罩和嘴唇；

警示信息控制模塊，用于控制警示信息的輸出；

其中，所述面部圖像檢測網絡包括順次連接的主干網絡、FPN網絡、分類網絡和非極大值抑制模塊；所述面部圖像檢測網絡是根據樣本圖像，以及所述樣本圖像中各個目標的類別和位置訓練得到的。