[發明專利]一種智能劃區的站臺工作人員的識別方法

在審

• 申請號: 202011485426.2
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112528885A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 張祥祥;沈修平
• 申請（專利權）人: 上海悠絡客電子科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海新天專利代理有限公司 31213
• 代理人: 徐偉奇

1.一種智能劃區的站臺工作人員識別方法，其特征在于，步驟如下：

步驟一 采集行人數據，并人工打標分類；

步驟二 使用步驟一人工打標好的數據，用卷積神經網絡訓練行人分類模型；

步驟三 顏色過濾器：首先圖片由BGR轉換成HSV空間，然后根據警戒線的顏色分別確定H、S、V，的取值范圍，取值為：11H26,S43或S255，V46或V255，把不同時在H、S、V取值范圍內的值置零；

步驟四 對經過顏色過濾器后的圖片做顯著性檢測，自動精確提取警戒線區域maskI，使用的算法為SOD100K(Highly Efficient Salient Object Detection with 100KParameters)，該算法提出的輕量級網絡主要由特征提取器和跨階段的融合部分組成，可同時處理多個尺度的特征；特征提取器與SOD100K提出的層內多尺度塊堆疊在一起，并根據特征圖的分辨率分為4個階段，每個階段分別具有3、4、6和4個層內多尺度塊；SOD100K提出的一種靈活的卷積模塊(gOctConvs)組成的跨階段融合部分會處理來自特征提取器各階段的特征以獲得高分辨率的輸出；

該算法使用一種新型的動態權重衰減方案來減少特征表示的冗余性，可以根據某些通道的特定特征來調整權重衰減；具體來說，在反向傳播期間，衰減項會根據某些通道的特征動態變化；動態權重衰減的權重更新可表示為：

其中λ_d是動態權重衰減的權重，x_i表示由w_i計算的特征，而S(x_i)是特征的度量，根據任務可以具有多個定義，w_i是第i層的權重，是要更新的梯度；在該算法中，目標是根據穩定通道之間的特征進行權重分配，使用全局平均池化作為特定通道的指標，公式可表示為：

x_i表示特征圖，H,W分別表示特征圖的高和寬；

步驟五 根據警戒線區域maskI勾畫出封閉的多邊形警戒區域，并把封閉區域內像素值設置為255，區域外像素值全部設置為0，得到maskⅡ；

步驟六 對原圖和步驟五中的maskⅡ取圖像的與操作圖，得到目標區域圖片；

步驟七 對步驟六中所得到的目標區域圖片使用基于深度學習的方法yolov4(OptimalSpeed and Accuracy of Object Detection)做行人檢測，若有行人，則得到對應的行人檢測框bbox，yolov4算法是一種通用的目標檢測算法，該算法主要的特征是目標檢測的精度高速度快，其主要使用的損失函數為CIoU，可表示為：

其中，

b,b^gt分別代表anchor框和目標框的中心點，ρ(·)表示歐式距離，c代表的是能夠同時覆蓋anchor和目標框的最小矩形的對角線距離，ω,h分別表示預測框的寬和高，ω^gt,h^gt分別為真實框的寬和高；

步驟八 對步驟七中得到的行人框bbox，提取對應的行人圖片；

步驟九 使用預先訓練好的行人分類網絡模型對行人圖片做分類識別，得到識別結果為非工作人員，或者工作人員的種類。