[發明專利]人體紅外圖像識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110902207.8
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113610153A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 李驥;張會強;張波;歐建平;王威;周俊潔;劉敏
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 徐志宏

本申請涉及一種人體紅外圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取人體紅外圖像，并進行預處理，得到訓練樣本；構建人體紅外圖像識別網絡，該網絡包括輸入網絡、特征提取網絡和輸出網絡；特征提取網絡通過對輸入特征圖采用卷積網絡進行特征提取，并對得到的特征圖在通道維度上分為若干個子區域，進行分布式通道注意力提取，突出各個子區域正確的語義特征，抑制無關的語義特征，得到分布式通道特征圖；采用訓練樣本對該網絡進行訓練，利用訓練好的人體紅外圖像識別模型對待測人體紅外圖像進行識別。本方法可提取各個子區域和全局的分辨性的語義特征，提高網絡識別性能，同時網絡參數量和計算量相對較少，識別效果較好。

技術領域

本申請涉及紅外圖像處理技術領域，特別是涉及一種人體紅外圖像識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著能源利用的快速發展，人類在煤礦開采過程中自身安全受到嚴重威脅，井下人體紅外圖像識別系統得到了廣泛的使用，這使得人們的人身安全在很大程度上得到了提高。但由于井下溫度較高，紅外圖像分辨不清晰，識別效果較低，需要人為對視頻圖像進行分析報警，識別系統處于半自動狀態。因此在井下環境與人體溫度相近的情況下，提升識別效果，增強識別系統的自動化程度，實現高可靠性的人體紅外識別系統具有重要的現實意義。

由于井下溫度較高且環境復雜，導致紅外圖像中的人體與環境顏色相近，圖像的背景噪聲較大，增加了特征提取的難度。傳統的圖象識別技術是通過獲取信息，然后對信息進行預處理，再進行特征選擇和分類器的設計，其中特征選擇需要專業的先驗知識，選擇非常困難，導致識別率較低。隨著深度學習的發展，卷積神經網絡受到人們廣泛的關注，其網絡具有表征學習的能力，可以自適應提取圖像特征，提高網絡識別性能，但是現有的識別網絡對井下人體紅外圖像識別的準確性和實時性還不高。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種人體紅外圖像識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

一種人體紅外圖像識別方法，所述方法包括：

獲取人體紅外圖像，并對所述人體紅外圖像進行預處理，得到訓練樣本。

構建人體紅外圖像識別網絡，所述人體紅外圖像識別網絡包括輸入網絡、特征提取網絡和輸出網絡；所述輸入網絡對所述訓練樣本進行卷積和池化處理，得到輸入特征圖；所述特征提取網絡通過對所述輸入特征圖采用卷積網絡進行特征提取，并對得到的特征圖在通道維度上將圖像分為若干個子區域，進行分布式通道注意力提取，突出各個子區域正確的語義特征，抑制無關的語義特征，得到分布式通道特征圖；所述輸出網絡對分布式通道特征圖進行分類，得到人體紅外圖像的類別。

根據訓練樣本對所述人體紅外圖像識別網絡進行訓練，得到訓練好的人體紅外圖像識別模型。

獲取待測人體紅外圖像，并對所述待測人體紅外圖像進行預處理，將得到的結果輸入到所述人體紅外圖像識別模型中，得到人體紅外圖像的類別。

一種人體紅外圖像識別裝置，所述裝置包括：

人體紅外圖像獲取模塊，用于獲取人體紅外圖像，并對所述人體紅外圖像進行預處理，得到訓練樣本。

人體紅外圖像識別網絡構建模塊，用于構建人體紅外圖像識別網絡，所述人體紅外圖像識別網絡包括輸入網絡、特征提取網絡和輸出網絡；所述輸入網絡對所述訓練樣本進行卷積和池化處理，得到輸入特征圖；所述特征提取網絡通過對所述輸入特征圖采用卷積網絡進行特征提取，并對得到的特征圖在通道維度上將圖像分為若干個子區域，進行分布式通道注意力提取，突出各個子區域正確的語義特征，抑制無關的語義特征，得到分布式通道特征圖；所述輸出網絡對分布式通道特征圖進行分類，得到人體紅外圖像的類別。

人體紅外圖像識別網絡訓練模塊，用于根據訓練樣本對所述人體紅外圖像識別網絡進行訓練，得到訓練好的人體紅外圖像識別模型。