[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

本申請提供一種工服檢測方法及裝置，該方法包括：先獲取監控視頻中的視頻流，并對視頻流進行解碼分析，得到視頻圖像；在視頻圖像中，獲取行人圖像；然后提取行人圖像中的行人特征向量；再根據預設的工服庫中的工服特征向量和行人特征向量進行特征向量比對，得到特征比對結果；最后根據特征比對結果生成工服檢測結果，能夠通過圖像檢索技術，解決傳統的工服檢測增加工服樣式時，需要重新采集圖像和訓練的步驟，從而有效節省了算法迭代的時間，進而在實際生產中能能夠更好地實現工服檢測的效果。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，具體而言，涉及一種工服檢測方法及裝置。

背景技術

在智能視頻監測任務中，通常會出現違規行為檢測需求，例如工作人員是否佩戴安全帽、非工作人員是否進入非安全區域、操作員是否穿戴規范等，這些問題判定的基礎都是工服檢測，只有保證工服檢測的正確性，才能為后面正確判定違規行為打下良好的基礎。

目前，現有的工服檢測方法大都是基于圖像分類的方法，即直接通過采集各種服裝樣式，并訓練對應的分類器，以便用于后續的工服檢測應用當中。

然而，該種方法在面對新出現的工服樣式時，往往都需要通過重新采集新的服裝樣式，并訓練一個新的分類器，然后再使用新的分類器進行工服檢測。可見，目前的這種方法中數據采集周期和算法迭代周期比較長，從而使得迭代尚未完成之前，會出現非常多的誤報等情況，進而影響工服檢測方法在生產環境中正常使用。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種工服檢測方法及裝置，能夠通過圖像檢索技術，解決傳統的工服檢測增加工服樣式時，需要重新采集圖像和訓練的步驟，從而有效節省了算法迭代的時間，進而在實際生產中能能夠更好地實現工服檢測的效果。

本申請實施例第一方面提供了一種工服檢測方法，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。

在上述實施方式中，先獲取監控視頻中的視頻流，并對視頻流進行解碼分析，得到視頻圖像；在視頻圖像中，獲取行人圖像；然后提取行人圖像中的行人特征向量；再根據預設的工服庫中的工服特征向量和行人特征向量進行特征向量比對，得到特征比對結果；最后根據特征比對結果生成工服檢測結果，能夠通過圖像檢索技術，解決傳統的工服檢測增加工服樣式時，需要重新采集圖像和訓練的步驟，從而有效節省了算法迭代的時間，進而在實際生產中能能夠更好地實現工服檢測的效果。

進一步地，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。

進一步地，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。

進一步地，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；