[發明專利]一種現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202011168773.2
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112183471A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 張新曼;彭羽瑞;寇杰;王靜靜;毛乙舒;程昭暉;陸罩;陳悅;陳星宇;江水云
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1)，采集規范佩戴口罩的人臉數據集，并且對數據集進行標注及預處理；

步驟2)，構建人臉口罩目標檢測模型，并且采用已經標注的人臉數據集對該模型進行訓練，獲取模型參數；

步驟3)，將待檢測視頻輸入訓練后的目標檢測模型中進行定位與分類，判斷是否佩戴口罩；

步驟4)，對于判定佩戴口罩的情形，基于YCrCb橢圓膚色模型判斷是否規范佩戴口罩。

2.根據權利要求1所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟1)采集規范佩戴口罩的人臉數據集，并對目標進行分類，圖像標注的信息區域包括面部區域、口罩區域、背景區域。

3.根據權利要求2所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟1)中，對分類目標進行語義標注，面部區域、口罩區域和背景區域均采用矩形框進行標注，獲取標簽集，分別為頭部區域對應標簽head、口罩區域對應標簽mask以及背景區域對應標簽background；所述對數據集進行預處理，包括將圖像的尺寸縮放至標準寬度256*256以及圖像的標準化，即基于凸優化理論與數據概率分布，將圖像數據通過去均值實現中心化的處理，以去除光照和陰影影響。

4.根據權利要求1所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟2)構建人臉口罩目標檢測模型，結合跨階段局部網絡改進DarkNet53網絡，降低內存消耗同時提高運算速度；在檢測網絡中引入空間金字塔池化結構，基于自下而上和自上而下的特征融合策略構建多尺度預測網絡，實現特征增強；使用性能更優的CIoU損失函數，充分考慮到目標與檢測框之間的中心點距離、重疊比以及長寬比信息，提高檢測模型的準確性。

5.根據權利要求1或4所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟2)的模型訓練中，以包含面部區域、口罩區域、背景區域的圖像組成人臉口罩目標區域檢測的樣本數據，將樣本數據分為訓練樣本和測試樣本，訓練樣本用于目標檢測模型訓練；測試樣本用于測試目標檢測模型的準確度，采用Adam優化器對網絡進行優化，更新被訓練網絡權值，損失函數使用CIoU損失函數，最終使得在測試數據下網絡損失函數最小，得到網絡的模型參數。

6.根據權利要求1所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟3)中，提取攝像頭采集到的原始視頻流中的圖像，對所述圖像進行尺度變換及標準化預處理；輸入到訓練好的人臉口罩目標檢測模型中，得到檢測結果，根據置信度判斷待檢測圖片中的人是否佩戴口罩。

7.根據權利要求6所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述圖像輸入到訓練好的人臉口罩目標檢測模型中，提取3個不同尺度的特征圖，分別位于中間層、中下層和底層，底層進行系列卷積后，一部分經過后續處理作為結果輸出，另一部分再做卷積和上采樣操作并與中下層的特征圖融合，得到具有細粒度中下層的特征圖，然后將該特征圖經過系列卷積后，輸出對應結果的同時再進行卷積、上采樣和中間層特征圖融合，在中間層將融合的圖進行卷積操作后輸出結果，最終得到3個不同尺度的預測結果，每個結果中包含3個先驗框的預測信息，每個先驗框的預測信息對應7維，分別是坐標值4維、置信度1維和種類2維，檢測結果儲存在種類中，分為戴口罩和未戴口罩2種。

8.根據權利要求1所述現場人員防疫口罩規范佩戴的自動檢測方法，其特征在于，所述步驟4)中，對于所述步驟3)判定為佩戴口罩的情形，利用皮膚在YCrCb顏色空間聚類的特點進行皮膚檢測，將待檢測的圖片從RGB顏色空間轉換到YCrCb顏色空間，以建立橢圓膚色模型，基于命題邏輯進行整體判斷，若邏輯為真，則判定為規范佩戴口罩；若邏輯為假，則判定為不規范佩戴口罩。