[發(fā)明專利]一種現(xiàn)場人員防疫口罩規(guī)范佩戴的自動檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011168773.2
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112183471A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)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(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 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(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61215
• 代理人: 段俊濤

一種現(xiàn)場人員防疫口罩規(guī)范佩戴的自動檢測方法，包括：1)采集規(guī)范佩戴口罩的人臉口罩數(shù)據(jù)集，并且對數(shù)據(jù)集進行標注及預(yù)處理；2)構(gòu)建人臉口罩目標檢測模型，并且采用已經(jīng)標注的人臉口罩數(shù)據(jù)集對該模型進行訓(xùn)練，獲取模型參數(shù)；3)將待檢測視頻輸入訓(xùn)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；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(guī)范佩戴口罩。本發(fā)明還提供了相應(yīng)的檢測裝置和GPU云平臺系統(tǒng)，采用本發(fā)明，在目標遮擋、密集人群以及小尺度檢測等復(fù)雜場景下能夠有效提升人臉規(guī)范佩戴口罩的檢測精度和檢測速度，檢測方法簡單，易于工程應(yīng)用落地轉(zhuǎn)化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種現(xiàn)場人員防疫口罩規(guī)范佩戴的自動檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

出行時規(guī)范佩戴口罩是防范傳染類疾病的最有效措施之一，特別是在人流量較大的公共場合，規(guī)范佩戴口罩能極大程度上減少病毒的擴散和傳播，因此，是否佩戴口罩以及是否規(guī)范佩戴口罩的檢測十分必要。人工方式檢測是否佩戴口罩不僅費時費力，而且在人流量大的場所，對于是否規(guī)范佩戴口罩還存在漏檢誤檢的問題，同時可能增加檢測人員被感染的風(fēng)險。因此基于視頻分析的口罩佩戴自動檢測技術(shù)非接觸、安全系數(shù)高的優(yōu)點日益凸顯出來。但是，一方面隨著監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，海量的視頻數(shù)據(jù)導(dǎo)致從中獲取有用信息越來越困難，查找效率低，工作量繁重，難以滿足監(jiān)控系統(tǒng)視頻異常檢測的需求。另一方面現(xiàn)有的常規(guī)視頻處理技術(shù)對視頻的拍攝角度、光照條件等要求嚴苛，而且只能是針對某一特定場景進行分析，無法拓展到各種場景。對于復(fù)雜場景例如目標遮擋、密集人群、小尺度目標檢測等情形，對于檢測的速度和精度要求較高，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的檢測方法結(jié)果并不理想。另外，對于是否規(guī)范佩戴口罩的檢測方法十分少見，而傳統(tǒng)檢測方法則存在精度低、速度慢、魯棒性差等問題。因此，復(fù)雜場景下自動檢測是否規(guī)范佩戴口罩的相關(guān)技術(shù)亟待提出。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種現(xiàn)場人員防疫口罩規(guī)范佩戴的自動檢測方法及系統(tǒng)，該方法結(jié)合了自上而下和自下而上的特征融合策略提出了新的多尺度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了特征增強；利用皮膚在YCrCb顏色空間聚類的特點進行皮膚檢測，降低光線亮度對檢測的影響，實現(xiàn)是否規(guī)范佩戴口罩的檢測，本發(fā)明在目標遮擋、密集人群以及小尺度檢測等復(fù)雜場景下能夠有效提升人臉規(guī)范佩戴口罩的檢測精度和檢測速度，檢測方法簡單，易于工程應(yīng)用落地轉(zhuǎn)化。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種現(xiàn)場人員防疫口罩規(guī)范佩戴的自動檢測方法，包括如下步驟：

步驟1)，采集規(guī)范佩戴口罩的人臉數(shù)據(jù)集，并且對數(shù)據(jù)集進行標注及預(yù)處理；

步驟2)，構(gòu)建人臉口罩目標檢測模型，并且采用已經(jīng)標注的人臉數(shù)據(jù)集對該模型進行訓(xùn)練，獲取模型參數(shù)；

步驟3)，將待檢測視頻輸入訓(xùn)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(guī)范佩戴口罩。

所述步驟1)采集規(guī)范佩戴口罩的人臉數(shù)據(jù)集，并對目標進行分類，圖像標注的信息區(qū)域包括面部區(qū)域、口罩區(qū)域、背景區(qū)域。

所述步驟1)中，對分類目標進行語義標注，面部區(qū)域、口罩區(qū)域和背景區(qū)域均采用矩形框進行標注，獲取標簽集，分別為頭部區(qū)域?qū)?yīng)標簽head、口罩區(qū)域?qū)?yīng)標簽mask以及背景區(qū)域?qū)?yīng)標簽background；所述對數(shù)據(jù)集進行預(yù)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(yōu)化理論與數(shù)據(jù)概率分布，將圖像數(shù)據(jù)通過去均值實現(xiàn)中心化的處理，以去除光照和陰影影響。