[發明專利]一種用于軌道交通的車載視屏監控裝置

在審

• 申請號: 202210159032.0
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114998818A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 孫奎;張文青
• 申請（專利權）人: 泰弗思科技（安徽）有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 夏舜

本發明公開了一種用于軌道交通的車載視屏監控裝置，涉及視屏監控裝置技術領域。本發明包括車載監控機構、口罩識別機構和后臺監控終端；所述口罩識別機構與所述車載監控機構通信連接，所述后臺監控終端與所述車載監控機構通信連接；所述口罩識別機構包括圖像采集模塊和口罩檢測模塊；所述圖像采集模塊用于對車上歷史監控圖像分幀處理，截取其中包含人臉的圖像，并將圖像標記為佩戴口罩和未佩戴口罩的兩類圖像；所述口罩檢測模塊用于通過構建的神經網絡對車上實時采集的臉部圖像進行識別處理。這樣能夠有效對乘客的口罩佩戴情況進行識別，并對佩戴口罩的乘客進行有效的提醒，提高了乘車的安全性。

技術領域

本發明屬于視屏監控裝置技術領域，特別是涉及一種用于軌道交通的車載視屏監控裝置。

背景技術

20世紀下半葉以來，伴隨著世界范圍內的城市化進程,世界各國的城市人口逐漸上升,城市經濟日益發展,城市區域也逐漸擴大。行車難、乘車難, 不僅成為市民工作和生活的一個突出問題，而且制約著城市經濟的發展。另外，道路上汽車排放廢氣、噪聲等環境污染問題也越來越引起人們的高度重視。在這樣的背景下，世界各國紛紛開始建設立體化的快速軌道交通來解決日益惡化的城市交通問題。一些大城市逐步形成了目前以地下鐵道為主體,多種軌道交通類型并存的現代城市軌道交通新格局。其中地鐵具有運量大、速度快、噪音小、污染輕、能耗低等優點，占據了城市軌道交通中的主體部分。

目前，全球形勢依然嚴峻，由于地鐵中的人員較為密集，因此在乘坐地鐵時，都是要求乘客佩戴口罩，但在日常的地鐵乘坐中，時常會存在乘客不經意的將口罩取下的現象，無形中增加了病毒傳播的風險，現有技術不能很好對這一現象進行有效的提醒。

發明內容

本發明的目的在于提供一種用于軌道交通的車載視屏監控裝置，解決了上述技術背景中的問題。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明為一種用于軌道交通的車載視屏監控裝置，包括車載監控機構、口罩識別機構和后臺監控終端；

所述口罩識別機構與所述車載監控機構通信連接，所述后臺監控終端與所述車載監控機構通信連接；

所述口罩識別機構包括圖像采集模塊和口罩檢測模塊；

所述圖像采集模塊用于對車上歷史監控圖像分幀處理，截取其中包含人臉的圖像，并將圖像標記為佩戴口罩和未佩戴口罩的兩類圖像；

所述口罩檢測模塊用于通過構建的神經網絡對車上實時采集的臉部圖像進行識別處理。

其中，當所述口罩檢測模塊識別到未佩戴口罩的人員時，口罩檢測模塊發出報警，并對視頻識別數據進行儲存。

進一步地，所述圖像采集模塊中，佩戴口罩和未佩戴口罩的人臉圖像數量比列為3:1。

進一步地，所述圖像采集模塊采集模塊中采用圖像增強的方法，對采集的圖像進行預處理，將處理的后的圖像增加至原始數據集中，獲得擴增后的訓練數據集。

進一步地，所述口罩檢測模塊中，口罩識別的方法包括一下步驟：

步驟1：對輸入的圖片進行預處理，將圖片尺寸統一調整為300×300，作為網絡模塊的輸入神經元；

步驟2：輸入圖片經過網絡模型中的多個卷積層后，進入DenseNet網絡；DenseNet網絡在前面層和后面層之間建立短路連接，增強訓練過程中梯度的方向傳播，獲取準確參數，得到第一個特征圖；

步驟3：圖像繼續在卷積層中進行前向傳播和后向參數調整傳播，并在經過若干卷積層后依次獲得第二、三、四、五、六個特征圖；

步驟4：利用神經網絡模塊產生的第一、第二和第三特征圖搭建認證金字塔結構，通過神經網絡模型中的特征金字塔對模型特征信息融合；