[發明專利]模型訓練方法、洗手行為檢測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202011448943.2
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112507880A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 應東東;屈世豪;許曉斌;趙建昌
• 申請（專利權）人: 杭州百世伽信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲取拍攝的每個樣本采集人員的三個角度的洗手視頻；其中，所述三個角度為：樣本采集人員的左側、正面以及右側，樣本采集人員的左側的攝像頭的高度與所述樣本采集人員的右側的攝像頭的高度不同；

對于每個樣本采集人員，將對應的左側的洗手視頻進行鏡像處理，以及，對應的右側的洗手視頻進行鏡像處理，得到鏡像處理后的洗手視頻；

將所述洗手視頻以及所述鏡像處理后的洗手視頻轉換為圖像，形成原始樣本圖像庫；

通過人體姿態識別算法，獲取原始樣本圖像庫中的每張原始樣本圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標；

根據所述原始樣本圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標，確定所述原始樣本圖像中手部所在的區域；

根據所述原始樣本圖像中手部所在的區域，從所述原始樣本圖像中截取出手部圖像，形成樣本圖像；

根據所述樣本圖像組成的樣本圖像庫以及每個樣本圖像的標注結果，對初始洗手行為檢測模型進行訓練，得到目標洗手行為檢測模型；其中，所述目標洗手行為檢測模型用于檢測目標圖像中洗手行為的步驟分類。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人體姿態識別算法為：OPENPOSE算法。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述原始樣本圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標，確定所述原始樣本圖像中手部所在的區域，包括：

確定所述原始圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標中，與手部范圍有關的目標關鍵點；

根據所述目標關鍵點，確定所述原始圖像中手部所在的區域。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標關鍵點，確定所述原始圖像中手部所在的區域，包括：

確定所述目標關鍵點中x軸方向的第一最小坐標值與第一最大坐標值；

確定所述目標關鍵點中y軸方向的第二最小坐標值與第二最大坐標值；

將所述第一最小坐標值與所述第二最小坐標值組成第一坐標點，將所述第一最大坐標值與所述第二最大坐標值組成第二坐標點；

基于所述第一坐標點與所述第二坐標點生成矩形框；

將所述矩形框所在的區域，確定為所述原始圖像中手部所在的區域。

5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述目標洗手行為檢測模型包括三層依次連接的卷積神經網絡；其中，每層卷積神經網絡包括依次連接的：卷積層、激活函數層以及池化層。

6.一種洗手行為檢測方法，其特征在于，包括：

通過人體姿態識別算法，獲取目標圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標；

根據所述目標圖像中人體姿態骨架的關鍵點的坐標，確定所述目標圖像中手部所在的區域；

根據所述目標圖像中手部所在的區域，從所述目標圖像中截取出手部圖像，形成待識別圖像；

將所述待識別圖像輸入至目標洗手行為檢測模型，得到所述目標圖像中洗手行為的步驟分類；其中，所述目標洗手行為檢測模型采用如權利要求1至6任一所述的模型訓練方法得到。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述得到所述目標圖像中洗手行為的步驟分類之后，所述方法還包括：

根據同一個檢測人員對應的多個目標圖像中洗手行為的步驟分類，確定所述檢測人員的洗手過程是否符合預設的洗手規范；其中，所述多個目標圖像為按照時間順序排列的圖像。

8.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的模型訓練方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的模型訓練方法。