[發明專利]模型訓練及帽子檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210761000.8
• 申請日: 2022-06-29
• 公開（公告）號: CN115019108A
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 翟波
• 申請（專利權）人: 重慶紫光華山智安科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V40/16;G06V10/26;G06N3/08
• 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: 杜楊

本發明涉及深度學習技術領域，提供一種模型訓練及帽子檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：獲取樣本圖像及樣本圖像對應的標簽；將樣本圖像輸入預先建立的帽子檢測模型，對樣本圖像中人臉佩戴的帽子類型進行預測，得到預測結果；帽子檢測模型包括第一特征提取網絡、多個依次連接的中間特征提取網絡和第二特征提取網絡；每一中間特征提取網絡均包括個數依次增加特征提取單元，任一中間特征提取網絡的特征提取單元輸出的特征圖的尺寸依次減小，多個中間特征提取網絡的特征提取單元輸出的特征圖的最小尺寸依次減小；對帽子檢測模型進行訓練，得到訓練后的帽子檢測模型。本發明在提高了檢測效率的同時提高了檢測的準確率。

技術領域

本發明涉及深度學習技術領域，具體而言，涉及一種模型訓練及帽子檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

生產車間、工地、廚房等場所常要求人員佩戴指定防護帽，人工監管無法高效發現未佩戴指定防護帽的違規行為，如何檢測是否佩戴指定防護帽是本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種模型訓練及帽子檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，其能夠提高檢測是否佩戴指定防護帽的檢測效率。

為了實現上述目的，本發明實施例采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供一種模型訓練方法，所述方法包括：

獲取樣本圖像及所述樣本圖像對應的標簽，所述標簽表征所述樣本圖像中人臉佩戴的帽子類型；

將所述樣本圖像輸入預先建立的帽子檢測模型，對所述樣本圖像中人臉佩戴的帽子類型進行預測，得到預測結果；

其中，所述帽子檢測模型包括第一特征提取網絡、多個依次連接的中間特征提取網絡和第二特征提取網絡；每一所述中間特征提取網絡均包括多個并行的特征提取單元，多個中間特征提取網絡包括的特征提取單元的個數依次增加，任一所述中間特征提取網絡的多個特征提取單元輸出的特征圖的尺寸依次減小，多個所述中間特征提取網絡的特征提取單元輸出的特征圖的最小尺寸依次減小；

基于所述樣本圖像的預測結果、所述標簽和預設的損失函數對所述帽子檢測模型進行訓練，得到訓練后的帽子檢測模型。

可選地，所述帽子檢測模型還包括預測網絡；

所述將所述樣本圖像輸入預先建立的帽子檢測模型，對所述樣本圖像中人臉佩戴的帽子類型進行預測，得到預測結果的步驟包括：

將所述樣本圖像輸入所述第一特征提取網絡，得到第一特征圖；

將所述第一特征圖作為第一個所述中間特征提取網絡的輸入、以及將第i-1個所述中間特征提取網絡的每個特征提取單元的輸出特征圖融合后作為第i個所述中間特征提取網絡的輸入，得到每個所述中間特征提取網絡的每個特征提取單元的輸出特征圖；其中，i為大于2的整數；

將最后一個所述中間特征提取網絡的每個特征提取單元的輸出特征圖均輸入所述第二特征提取網絡，得到第二特征圖；

將所述第一特征圖、除最后一個所述中間特征提取網絡之外的每一所述中間特征提取網絡的任一特征提取單元的輸出特征圖、以及所述第二特征圖輸入所述預測網絡，得到所述預測結果。

可選地，所述預測網絡包括融合層和分類層，所述第一特征提取網絡、除最后一個所述中間特征提取網絡之外的每一所述中間特征提取網絡、以及所述第二特征提取網絡還包括調整層；

所述將所述第一特征圖、除最后一個所述中間特征提取網絡之外的每一所述中間特征提取網絡的任一特征提取單元的輸出特征圖、以及所述第二特征圖輸入所述預測網絡，得到所述預測結果的步驟包括：