[發明專利]一種基于人工智能識別的影像處理系統

在審

• 申請號: 202011543214.5
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112507967A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 張丹丹;崔琳;張青;謝妞妞;呂潁潁;張楊;萬小舟
• 申請（專利權）人: 河南應用技術職業學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 西安合創非凡知識產權代理事務所(普通合伙) 61248
• 代理人: 楊蕾

1.一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，包括：

人體識別模塊，用于實現圖像深度信息的獲取，并基于模糊深度神經網絡模型根據圖像深度信息實現影像數據中人體信息的識別；

危險行為識別模塊，在識別到人體時啟動，用于實現人體深度信息以及骨骼信息的獲取，并基于無限深度神經網絡根據所有骨骼信息實現危險行為的識別；

目標圖像挖掘模塊，在發現危險行為時啟動，用于基于Dssd_Inception_V3 coco模型實現目標人臉圖像集的挖掘；

人臉識別模塊，用于提取所述人臉圖像集的LBPH、SIFT以及人臉骨骼特征，基于決策樹實現人臉的識別。

2.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，還包括：

影像預處理模塊，用于根據每個視頻幀的坐標信息確定每個視頻幀的偏轉角度，并按其中一個視頻幀的偏轉角度進行其他視頻幀的重構。

3.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，所述危險行為識別模塊基于kinect深度傳感器實現人體深度信息以及骨骼信息獲取，基于骨骼信息濾波模塊消除鎖獲得骨骼信息的抖動和噪聲干擾。

4.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，所述Dssd_Inception_V3 coco模型采用Dssd目標檢測算法，用coco數據集預訓練Inception_V3深度神經網絡，然后用先前準備好的數據集訓練該模型，微調深度神經網絡中的各項參數，最后得到合適的用于人臉圖像的目標檢測模型。

5.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，所述人體識別模塊首先調用視頻取幀腳本，每隔一定幀數獲取一張圖像，然后基于kinect深度傳感器實現圖像深度信息的獲取，并基于模糊深度神經網絡模型根據圖像深度信息實現影像數據中人體信息的識別。

6.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，所述人臉識別模塊基于CART算法根據人臉圖像集的LBPH、SIFT以及人臉骨骼特征實現人臉的識別，其中，CART算法基于安全人臉圖像集的LBPH、SIFT以及人臉骨骼特征訓練所得。

7.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，所述人臉識別模塊首先基于Dssd_Inception_V3 coco模型實現人臉圖像集中遮擋物的識別，若發現遮擋物，則直接預警，若未發現遮擋物，則提取所述人臉圖像集的LBPH、SIFT以及人臉骨骼特征，然后基于決策樹實現人臉的識別。

8.如權利要求1所述的一種基于人工智能識別的影像處理系統，其特征在于，通過以下步驟完成其他視頻幀的重構；

根據每個視頻幀的偏轉角度計算每個視頻幀的補充偏轉角度；

根據每個視頻幀的補充偏轉角度重新繪制每個視頻幀。