[發(fā)明專利]抽煙行為識別方法與裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110209490.6 | 申請日： | 2021-02-24 |
| 公開（公告）號： | CN112818919A | 公開（公告）日： | 2021-05-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 沈來信;孫明東;張茹玉;衛(wèi)王王;董軍華 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京華宇信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中索知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11640 | 代理人： | 胡大成 |
| 地址： | 100084 北京市海淀區(qū)中關(guān)村*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 抽煙 行為 識別 方法 裝置 | ||
1.一種抽煙行為識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取至少兩個視角的視頻圖像流；
將所述視頻圖像流分解為圖片；
識別出所述圖片中的煙制品圖像和人像；
根據(jù)人體行為算法判斷人的行為為抽煙行為。
2.如權(quán)利要求1所述的抽煙行為識別方法，其特征在于，將所述視頻圖像流分解為圖片，具體包括：
間隔預(yù)設(shè)幀數(shù)截取視頻圖像流中的圖片，所述預(yù)設(shè)幀數(shù)至少為5幀。
3.如權(quán)利要求1所述的抽煙行為識別方法，其特征在于，識別出所述圖片中的煙制品圖像和人像，具體包括：
利用特征提取算法，將圖片根據(jù)灰度值進行分類，識別出圖片中的煙制品圖像和人像。
4.如權(quán)利要求1所述的抽煙行為識別方法，其特征在于，根據(jù)人體行為算法判斷人的行為為抽煙行為，具體包括：
采用CPN網(wǎng)絡(luò)算法處理所述圖片中的人像，生成人像部位關(guān)鍵點；
對所述人像部位關(guān)鍵點采用相似度加權(quán)擬合算法，得到的優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖；
將優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖，利用行人重識別ReID網(wǎng)絡(luò)算法，得到同一人像不同視角的圖片；
將同一人像不同視角的圖片利用3D匹配算法，算出圖片中人像的坐標；
根據(jù)圖片中人像的坐標，得到圖片中手的坐標值；
利用目標檢測算法，得到圖片中煙制品圖像的坐標值；
計算兩個坐標值的差值，根據(jù)差值判斷人的行為為抽煙行為。
5.如權(quán)利要求4所述的抽煙行為識別方法，其特征在于，將優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖，利用行人重識別ReID網(wǎng)絡(luò)算法，得到同一人像不同視角的圖片，具體包括：
獲取優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖，比較第一人像部位關(guān)鍵點圖和第二人像部位關(guān)鍵點圖的灰度值，生成相似度值；
將相似度值與ReID預(yù)設(shè)閾值進行對比；
當(dāng)相似度值大于ReID預(yù)設(shè)閾值，確定第一人像部位關(guān)鍵點圖和第二人像部位關(guān)鍵點圖為同一人像不同視角的圖片。
6.如權(quán)利要求4所述的抽煙行為識別方法，其特征在于，計算兩個坐標值的差值，根據(jù)差值判斷人的行為為抽煙行為，包括：
當(dāng)所述差值小于預(yù)設(shè)值，判斷所述圖像中人像的行為為抽煙行為。
7.一種抽煙行為識別裝置，其特征在于，包括：
輸入模塊，用于獲取待處理的多視角視頻圖像；
處理模塊，用于將所述視頻圖像分解為圖片；
識別模塊，用于識別出所述圖片中的人像和煙制品圖像；
判斷模塊，用于判斷所述圖片中人的行為為抽煙行為。
8.如權(quán)利要求7所述的抽煙行為識別裝置，其特征在于，所述處理模塊用于將所述視頻圖像分解為圖片，具體用于：
間隔預(yù)設(shè)幀數(shù)截取視頻圖像流中的圖片，所述預(yù)設(shè)幀數(shù)至少為5幀。
9.如權(quán)利要求7所述的抽煙行為識別裝置，其特征在于，所述識別模塊還用于識別出所述圖像中的人像和煙制品圖像，具體用于：
利用特征提取算法，將圖片根據(jù)灰度值進行分類，識別出圖片中的煙制品圖像和人像。
10.如權(quán)利要求7所述抽煙行為識別裝置，其特征在于，所述判斷模塊用于判斷所述圖像中人的行為為抽煙行為，具體用于：
采用CPN網(wǎng)絡(luò)算法處理所述圖片中的人像，生成人像部位關(guān)鍵點；
對所述人像部位關(guān)鍵點采用相似度加權(quán)擬合算法，得到的優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖；
將優(yōu)化后人像部位關(guān)鍵點圖，利用行人重識別ReID網(wǎng)絡(luò)算法，得到同一人像不同視角的圖片；
將同一人像不同視角的圖片利用3D匹配算法，算出圖片中人像的坐標；
根據(jù)圖片中人像的坐標，得到圖片中手的坐標值；
利用目標檢測算法，得到圖片中煙制品圖像的坐標值；
計算兩個坐標值的差值，根據(jù)差值判斷人的行為為抽煙行為。
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