[發明專利]一種實時吸煙打電話識別方法

有效

• 申請號: 202110207092.0
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN112818913B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 張全;趙磊;彭博;周文俊;張偉;涂然
• 申請（專利權）人: 西南石油大學
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V20/52;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80
• 代理公司: 北京中索知識產權代理有限公司 11640
• 代理人: 唐亭

本發明公開了一種實時吸煙打電話識別方法，包括以下步驟：S1：建立實時吸煙打電話識別模型；S2：根據目標場景的監控視頻，利用多目標追蹤算法定位人行區域；S3：根據所述實時吸煙打電話識別模型，對所述人行區域進行吸煙打電話實時識別。本發明以Se?Res2Block為基礎模塊構建主干網絡，不僅可以融合更多特征還能提高檢測速度；針對小目標識別精度低的問題，增大輸入圖像的分辨率，引入SPP模塊和ASFF模塊，增強上下文之間的信息交互，提高對小目標的識別精度；現有的吸煙打電話方法大多是單幀檢測，誤檢率高，通過多目標追蹤算法引入多幀信息，計算行人區域與手機、香煙矩形框之間的IOU方法可以降低誤檢率，魯棒性更高。

技術領域

本發明涉及計算機視覺中的目標檢測技術領域，特別涉及一種實時吸煙打電話識別方法。

背景技術

吸煙打電話識別在加油站、化工等領域中具有重要的作用。在實際應用中現有的吸煙打電話識別算法存在以下幾個缺點：(1)吸煙打電話檢測一般采用目標檢測算法，比如：SDD、RCNN等，但是這些算法對GPU資源要求較高，增加部署成本；(2)手機、香煙目標小，難以檢測；(3)單幀檢測，誤檢率高，魯棒性低。

發明內容

針對上述問題，本發明旨在提供一種實時吸煙打電話識別方法。

本發明的技術方案如下：

一種實時吸煙打電話識別方法，包括以下步驟：

S1：建立實時吸煙打電話識別模型；

S2：根據目標場景的監控視頻，利用多目標追蹤算法定位人行區域；

S3：根據所述實時吸煙打電話識別模型，對所述人行區域進行吸煙打電話實時識別。

作為優選，步驟S1中，建立所述實時吸煙打電話識別模型具體包括以下子步驟：

S11：采集吸煙打電話圖片數據獲得數據集，對所述數據集中的對象進行標注，并將所述數據集分為訓練集、驗證集和測試集，所述對象包括行人、手機、香煙；

S12：建立改進YOLOV3模型，具體包括以下子步驟：

S121：以Se-Res2Block作為基礎模塊構建輕量級主干網絡；

S122：在所述輕量級主干網絡后引入SPP模塊，并調整輸入圖像的分辨率；

S123：增加ASFF模塊，得到所述改進YOLOV3模型；

S13：將所述訓練集中的數據通過kmeans聚類算法生成anchors，需要生成的anchor數量為9；

S14：將訓練集和驗證集的數據作為改進YOLOV3模型的輸入，訓練和驗證所述改進YOLOV3模型；

S15：將測試集的數據作為所述改進YOLOV3模型的輸入，測試所述改進YOLOV3模型的準確性；當準確性達到目標閾值時，得到所述實時吸煙打電話識別模型。

作為優選，步驟S11中，對數據集中的對象進行標注時，采用yolomark進行標注。

作為優選，步驟S11中，所述訓練集、驗證集和測試集的劃分比例為8:1:1。

作為優選，步驟S121中，所述Se-Res2Block模塊由Res2Bolck模塊和通道注意力機制兩部分組成，且所述通道注意力機制設置在所述Res2Block模塊后。

作為優選，所述輕量級主干網絡包括依次相連的兩個步長為2的3×3卷積，一個瓶頸層，三個Se-Res2Block模塊，卷積核數量為36，一個瓶頸層，三個Se-Res2Block模塊，卷積核數量為72，一個瓶頸層，三個Se-Res2Block模塊，卷積核數量為144。