[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310075674.7
• 申請日: 2023-02-07
• 公開（公告）號: CN116503589A
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳苗苗;曾慶喜;唐自興;萬政;楊亮亮;江發(fā)欽
• 申請（專利權(quán)）人: 珠海安聯(lián)銳視科技股份有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/82
• 代理公司: 廣州瑞之凡知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44514
• 代理人: 廖夏林

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法，具體包括：竊賊面罩?jǐn)?shù)據(jù)集的收集和制作，竊賊面罩檢測模型訓(xùn)練，竊賊面罩模型設(shè)備端應(yīng)用等步驟。本基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法不直接去分析竊賊的可疑行為，而是通過竊賊盜竊前的行竊裝扮對竊賊進(jìn)行檢測識別并發(fā)出告警信號，這樣會很大程度地避免因為竊賊的特殊可疑行為導(dǎo)致的社會道德輿論問題的出現(xiàn)，而且將人臉作為一個特殊的類別不進(jìn)行檢測識別，從而降低這種人臉識別技術(shù)在特殊場合的應(yīng)用，避免一些不必要的侵權(quán)問題的出現(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法。

背景技術(shù)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得智能監(jiān)控、智能告警等智能化成為當(dāng)今社會的焦點(diǎn)，其中基于攝像頭的竊賊面罩檢測技術(shù)，也在實際場景中得到了廣泛的應(yīng)用，如超市的自動化報警管理，居家防賊防盜竊監(jiān)控等。

現(xiàn)有竊賊面罩檢測技術(shù)，在現(xiàn)實生活中，一般的竊賊在實施盜竊前都會采取一定的措施來偽裝自己，比如說戴面罩、戴鴨舌帽、眼鏡、口罩等；能夠在竊賊準(zhǔn)備實施盜竊犯罪前檢測出竊賊，對于防盜防賊以及預(yù)防犯罪都是非常有必要的。現(xiàn)有的竊賊檢測告警技術(shù)較少，大部分都是在竊賊實施盜竊后，通過當(dāng)事人報警再查看對應(yīng)的監(jiān)控錄像才有可能找到竊賊的一點(diǎn)蹤跡，但是在這樣的情況下，非常不利于竊賊的抓捕，因為很難識別到竊賊的外貌特征以及蹤跡；如果在竊賊實施盜竊犯罪前，通過監(jiān)控告警的措施將其檢測出來，雖然竊賊做了一定的防護(hù)措施較難識別到竊賊的外貌特征，但是在實施盜竊犯罪前對其進(jìn)行檢測識別，不僅有利于竊賊的當(dāng)場抓捕，而且也有利于降低財物的損失。

現(xiàn)有的竊賊檢測技術(shù)一般都是通過預(yù)知竊賊將要實施盜竊的一些可疑行為來監(jiān)控和識別竊賊，比較出名的是日本某公司設(shè)計的“Vaak眼”，是一款人工智能軟件，主要是通過分析商店內(nèi)的監(jiān)控錄像，發(fā)現(xiàn)涉嫌盜竊的可疑行為，在竊賊“動手”之前識別他們，從而達(dá)到預(yù)防犯罪的目的。這款軟件在給商店降低行竊損失的同時也帶來了道德輿論的思考問題，非常不利于該軟件在實際場景中的應(yīng)用。

另一種技術(shù)主要是用于大型超市的自助結(jié)賬機(jī)，很多超市例如沃爾瑪、華潤萬家等，為了降低人工成本，設(shè)置了自助結(jié)賬機(jī)，以供消費(fèi)者自己掃描商品并進(jìn)行結(jié)賬付款。為了避免不必要的損失，這些自助結(jié)賬機(jī)的上方會設(shè)置一些攝像頭，用于檢測那些沒有被掃描入賬的商品。如果攝像頭檢測到一件商品通過了收銀臺，但是卻沒有被掃描入賬，它就會向服務(wù)助理發(fā)送確認(rèn)請求(接收到確認(rèn)請求后，服務(wù)助理觀看監(jiān)控回放來確認(rèn)是否出現(xiàn)了盜竊行為)。這就是所謂的人-人工智能混合系統(tǒng)。雖然這種識別技術(shù)只是針對商品，但是誰也不敢保證這個攝像頭里面不會包含人臉識別的技術(shù)，在檢測商品的同時對人臉進(jìn)行檢測識別，這樣就難以避免很多不必要的侵權(quán)問題等。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法，不直接去分析竊賊的可疑行為，而是通過竊賊盜竊前的行竊裝扮對竊賊進(jìn)行檢測識別并發(fā)出告警信號，這樣會很大程度地避免因為竊賊的特殊可疑行為導(dǎo)致的社會道德輿論問題的出現(xiàn)，而且將人臉作為一個特殊的類別不進(jìn)行檢測識別，從而降低這種人臉識別技術(shù)在特殊場合的應(yīng)用，避免一些不必要的侵權(quán)問題的出現(xiàn)。

為實現(xiàn)上述技術(shù)方案，本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的竊賊面罩檢測方法，具體包括如下步驟：

S1、竊賊面罩?jǐn)?shù)據(jù)集的收集和制作：

S11、收集竊賊面罩?jǐn)?shù)據(jù)集，通過在互聯(lián)網(wǎng)相應(yīng)的網(wǎng)站上進(jìn)行爬取得到竊賊面罩及竊賊的圖片，以及通過搜索查找關(guān)鍵詞并進(jìn)行人工篩選得到的竊賊面罩及竊賊圖片；

S12、制作竊賊面罩檢測的正樣本數(shù)據(jù)和負(fù)樣本數(shù)據(jù)，使用標(biāo)注工具將收集好的竊賊面罩?jǐn)?shù)據(jù)集按照收集的類別進(jìn)行分類，其中將面罩?jǐn)?shù)據(jù)集單獨(dú)記為一個類別為facemask，并將單純?nèi)四樅痛骺谡值娜四樂謩e作為兩個不同的類別，記為face和mask，并對其進(jìn)行類別標(biāo)注作為負(fù)樣本，然后將其他的數(shù)據(jù)全部作為負(fù)樣本不進(jìn)行類別的區(qū)分；

S2、模型訓(xùn)練：