[發(fā)明專利]一種睡崗識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202210439925.0 | 申請(qǐng)日: | 2022-04-25 |
| 公開(公告)號(hào): | CN114821647A | 公開(公告)日: | 2022-07-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 范文豪;張永輝 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 濟(jì)南博觀智能科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06V40/10 | 分類號(hào): | G06V40/10;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 張志梅 |
| 地址: | 250001 山東省濟(jì)南市高*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 識(shí)別 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì) | ||
1.一種睡崗識(shí)別方法,其特征在于,包括:
獲取待識(shí)別圖片中人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖,并確定出與所述頭肩區(qū)域圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖;
提取所述頭肩區(qū)域圖的語義特征信息以及所述目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖的空間特征信息;
將所述語義特征信息與所述空間特征信息進(jìn)行特征融合,并基于融合后特征信息判斷所述待識(shí)別圖片中的所述人體目標(biāo)是否處于睡崗狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,所述獲取待識(shí)別圖片中人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖,包括:
將待識(shí)別圖片輸入至訓(xùn)練后的人體頭肩檢測(cè)模型中以獲取所述待識(shí)別圖片中人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖;所述人體頭肩檢測(cè)模型為基于YOLO v5網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型,并且,所述YOLO v5網(wǎng)絡(luò)中的Neck采用BiFPN結(jié)構(gòu)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,所述確定出與所述頭肩區(qū)域圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖,包括:
將所述待識(shí)別圖片輸入至訓(xùn)練后的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型,以得到所述待識(shí)別圖片的人體關(guān)鍵點(diǎn),并基于所述待識(shí)別圖片的人體關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)建所述待識(shí)別圖片對(duì)應(yīng)的原始高斯熱點(diǎn)圖;
從所述原始高斯熱點(diǎn)圖中確定出與所述頭肩區(qū)域圖對(duì)應(yīng)的高斯熱點(diǎn),以得到與所述頭肩區(qū)域圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,還包括:
獲取包含所述待識(shí)別圖片以及與所述待識(shí)別圖片相鄰的若干圖片的目標(biāo)圖片組,并通過檢測(cè)所述目標(biāo)圖片組中不同相鄰圖片之間的關(guān)鍵點(diǎn)位置變化,以確定所述待識(shí)別圖片中是否包含靜態(tài)人體目標(biāo);
相應(yīng)的,所述獲取待識(shí)別圖片中人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖,包括:
當(dāng)所述待識(shí)別圖片中包含靜態(tài)人體目標(biāo),則獲取所述待識(shí)別圖片中的所述靜態(tài)人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,還包括:
基于Shuffle網(wǎng)絡(luò)與HRNet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建人體姿態(tài)估計(jì)模型;
相應(yīng)的,所述將所述待識(shí)別圖片輸入至訓(xùn)練后的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型,以得到所述待識(shí)別圖片的人體關(guān)鍵點(diǎn),包括:
將所述待識(shí)別圖片輸入至訓(xùn)練后的所述人體姿態(tài)估計(jì)模型,以通過所述人體姿態(tài)估計(jì)模型對(duì)所述待識(shí)別圖片進(jìn)行人體姿態(tài)估計(jì),得到在人體姿態(tài)估計(jì)過程中檢測(cè)出的人體關(guān)鍵點(diǎn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,所述提取所述頭肩區(qū)域圖的語義特征信息以及所述目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖的空間特征信息,將所述語義特征信息與所述空間特征信息進(jìn)行特征融合,并基于融合后特征信息判斷所述待識(shí)別圖片中的所述人體目標(biāo)是否處于睡崗狀態(tài),包括:
通過訓(xùn)練后的狀態(tài)分類模型,提取所述頭肩區(qū)域圖的語義特征信息以及所述目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)的不同人體關(guān)鍵點(diǎn)之間的空間位置關(guān)系,并將所述語義特征信息和所述空間位置信息進(jìn)行特征融合,然后利用融合后特征信息對(duì)所述待識(shí)別圖片中的所述人體目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行分類,以得到相應(yīng)的人體狀態(tài)類別;所述人體狀態(tài)類別包括處于睡崗狀態(tài)對(duì)應(yīng)的類別以及處于非睡崗狀態(tài)對(duì)應(yīng)的類別。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的睡崗識(shí)別方法,其特征在于,還包括:
將GhostNet網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)以及將ArcFace函數(shù)作為損失函數(shù),構(gòu)造所述狀態(tài)分類模型;
其中,所述狀態(tài)分類模型中的所述GhostNet網(wǎng)絡(luò)用于提取所述頭肩區(qū)域圖的語義特征信息以及所述目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)的不同人體關(guān)鍵點(diǎn)之間的空間位置關(guān)系。
8.一種睡崗識(shí)別裝置,其特征在于,包括:
頭肩區(qū)域確定模塊,用于獲取待識(shí)別圖片中人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的頭肩區(qū)域圖,并確定出與所述頭肩區(qū)域圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖;
特征信息提取模塊,用于提取所述頭肩區(qū)域圖的語義特征信息以及所述目標(biāo)高斯熱點(diǎn)圖的空間特征信息;
狀態(tài)判斷模塊,用于將所述語義特征信息與所述空間特征信息進(jìn)行特征融合,并基于融合后特征信息判斷所述待識(shí)別圖片中的所述人體目標(biāo)是否處于睡崗狀態(tài)。
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