[發明專利]一種工服檢測方法及裝置在審
| 申請號: | 202210693273.3 | 申請日: | 2022-06-17 |
| 公開(公告)號: | CN114973103A | 公開(公告)日: | 2022-08-30 |
| 發明(設計)人: | 趙迪;湯寅航 | 申請(專利權)人: | 創新奇智(重慶)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/40 | 分類號: | G06V20/40;G06V40/10;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 周宇 |
| 地址: | 400000 重慶市九龍坡區*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種工服檢測方法,其特征在于,包括:
獲取監控視頻中的視頻流,并對所述視頻流進行解碼分析,得到視頻圖像;
在所述視頻圖像中,獲取行人圖像;
提取所述行人圖像中的行人特征向量;
根據預設的工服庫中的工服特征向量和所述行人特征向量進行特征向量比對,得到特征比對結果;
根據所述特征比對結果生成工服檢測結果。
2.根據權利要求1所述的工服檢測方法,其特征在于,所述在所述視頻圖像中,獲取行人圖像的步驟包括:
根據行人檢測模型對所述視頻圖像進行檢測,得到所述行人圖像中的行人檢測框;所述行人檢測模型為yolov5模型;
根據所述行人檢測框,提取所述視頻圖像中的行人圖像。
3.根據權利要求1所述的工服檢測方法,其特征在于,所述提取所述行人圖像中的行人特征向量的步驟包括:
根據行人重識別預訓練模型對所述行人圖像進行特征向量提取,得到128維的行人特征向量;所述行人重識別預訓練模型為reid預訓練模型。
4.根據權利要求1所述的工服檢測方法,其特征在于,所述根據預設的工服庫中的工服特征向量和所述行人特征向量進行特征向量比對,得到特征比對結果的步驟包括:
獲取預設的工服庫中的工服特征向量;
比對所述工服特征向量和所述行人特征向量中每個特征向量之間的多個特征相似度;
根據所述多個特征相似度和預設的相似度閾值進行比對,得到特征比對結果。
5.根據權利要求1所述的工服檢測方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取新的工服樣式圖像;
對所述工服樣式圖像進行數據增強處理,得到數據增強圖像;
根據所述數據增強圖像生成工服特征向量;
存儲所述工服特征向量至所述工服庫中。
6.一種工服檢測裝置,其特征在于,所述工服檢測裝置包括:
第一獲取單元,用于獲取監控視頻中的視頻流,并對所述視頻流進行解碼分析,得到視頻圖像;
第二獲取單元,用于在所述視頻圖像中,獲取行人圖像;
提取單元,用于提取所述行人圖像中的行人特征向量;
比對單元,用于根據預設的工服庫中的工服特征向量和所述行人特征向量進行特征向量比對,得到特征比對結果;
生成單元,用于根據所述特征比對結果生成工服檢測結果。
7.根據權利要求6所述的工服檢測裝置,其特征在于,所述第二獲取單元包括:
檢測子單元,用于根據行人檢測模型對所述視頻圖像進行檢測,得到所述行人圖像中的行人檢測框;所述行人檢測模型為yolov5模型;
提取子單元,用于根據所述行人檢測框,提取所述視頻圖像中的行人圖像。
8.根據權利要求6所述的工服檢測裝置,其特征在于,所述提取單元,具體用于根據行人重識別預訓練模型對所述行人圖像進行特征向量提取,得到128維的行人特征向量;所述行人重識別預訓練模型為reid預訓練模型。
9.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括存儲器以及處理器,所述存儲器用于存儲計算機程序,所述處理器運行所述計算機程序以使所述電子設備執行權利要求1至5中任一項所述的工服檢測方法。
10.一種可讀存儲介質,其特征在于,所述可讀存儲介質中存儲有計算機程序指令,所述計算機程序指令被一處理器讀取并運行時,執行權利要求1至5任一項所述的工服檢測方法。
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