CN107784287A - 一种检测方法以及装置、计算机装置、可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种检测方法及装置、计算机装置、可读存储介质,用于确定工作人员相应的服饰穿着情况,以及时发现工作人员的异常情况并有效规范电厂的安全管理。本发明实施例方法包括:采集用于检测的第一图像;若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种检测方法以及装置、计算机装置、可读存储介质。
背景技术
电厂是将某种形式的原始能转化为电能以供固定设施或运输用电的动力厂,可以包括诸如火力、水力、蒸汽、柴油或核能发电厂等。
在电厂的生产运营过程中,不同类型的电厂均有可能会发生不可控的危害,如非工作人员的非法操作、工作人员由于工作服穿戴不到位导致安全措施的保护等。因此,对于电厂的规范管理与安全性的把控尤为重要。其中,对电厂中每个区域的人员的进出权限,必须进行严格的控制,以确保电厂每个区域的设备以及人员的安全性。
然而,电厂作业区域数量多、进出人员复杂,且电厂的工作人员工种较多,依赖人力巡查无法及时察觉工作人员的异常情况,并难以规范电厂并保障人员安全。
发明内容
本发明实施例提供了一种检测方法及装置、计算机装置、可读存储介质,用于确定工作人员相应的服饰穿着情况,以及时发现工作人员的异常情况并有效规范电厂的安全管理。
有鉴于此,本发明第一方面提供一种检测方法,可包括:
采集用于检测的第一图像;
若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
进一步的,检测方法应用于电力行业。
进一步的,对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域包括:
连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
进一步的,连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域包括:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
进一步的,在对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域之前,方法还包括:
在第一图像中标识肤色区域。
进一步的,该方法还包括:
对服饰区域的颜色特征进行检测;
若颜色特征满足预设颜色特征,则确定第一图像通过检测。
进一步的,颜色特征包括颜色属性和/或颜色分布面积;
服饰区域包括工衣区域和/或工帽区域和/或工鞋区域。
本发明第二方面提供一种检测装置,可包括:
采集单元,用于采集用于检测的第一图像;
处理单元,用于当第一图像存在肤色区域时,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
第一确定单元,用于当至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域时,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
进一步的,装置应用于电力行业。
进一步的,处理单元,具体用于:
连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
进一步的,处理单元,具体用于:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
进一步的,装置还包括:
标识单元,用于在第一图像中标识肤色区域。
进一步的,装置还包括:
检测单元,用于对服饰区域的颜色特征进行检测;
第二确定单元,用于当颜色特征满足预设颜色特征时,则确定第一图像通过检测。
进一步的,颜色特征包括颜色属性和/或颜色分布面积;
服饰区域包括工衣区域和/或工帽区域和/或工鞋区域。
本发明第三方面提供一种计算机装置,计算机装置包括处理器,处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时,实现如下步骤:
采集用于检测的第一图像;
若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现如下步骤:
采集用于检测的第一图像;
若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例具有以下优点:
本申请实施例提供了一种检测方法,通过采集用于检测的第一图像,可以在第一图像中存在肤色区域时,对肤色区域进行预设处理,以得到至少一个候选区域,从而可以在至少一个候选区域中的第一候选区域存在人脸区域时,通过人脸与服饰的相对穿戴位置,可以根据人脸区域在至少一个候选区域中准确地确定相应的服饰区域,由此可以通过确定的服饰区域判断第一图像中用户的穿戴情况,则不仅可以实现诸如电厂的着装规范管理,也可以基于服饰穿戴及时发现异常情况,以防止用户由于服饰穿戴不符合诸如工作需求导致的安全问题,从而有利于加强诸如电厂的安全管理。
附图说明
图1为本发明实施例中检测方法一个实施例示意图;
图2为本发明实施例中检测方法另一实施例示意图;
图3为本发明实施例中检测方法中的融合处理示意图;
图4为本发明实施例中检测方法另一实施例示意图;
图5为本发明实施例中检测装置一个实施例示意图;
图6为本发明实施例中检测装置另一实施例示意图;
图7为本发明实施例中检测装置另一实施例示意图;
图8为本发明实施例中计算机装置一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种检测方法及装置、计算机装置、可读存储介质,用于确定工作人员相应的服饰穿着情况,以及时发现工作人员的异常情况并有效规范电厂的安全管理。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明提供的检测方法,可以用于在不同的着装场合中检测用户的着装情况,例如,医院的医生或护士分别需要着统一的工作服,又如,在某些灭菌实验室,实验人员需要着统一的实验服。而在电厂中,电厂的工作人员工种较多,且电厂作业区域数量多、进出人员复杂,由此对不不同工种的工作人员来说,则更加需要统一并区别其它工种进行着装,以能够区分不同工种的工作人员,且能够与外来人员进行区分,以加强对电厂的管理,同时,由于电厂环境的特殊性,不同工种的工作人员的正确着装,可以在一定程度上提高安全保障,由此如何准确确定工作人员的服饰区域并判断服饰区域的着装情况显得尤为重要。
基于上述说明,本发明实施例将以电力行业中的电厂这一应场景为例进行说明。
为便于理解,下面对本发明实施例中的具体流程进行描述,请参阅图1本发明实施例中检测方法一个实施例包括:
101、采集用于检测的第一图像;
本实施例中,电厂的相应检测环境中可以设有图像采集装置,该图像采集装置可以为诸如摄像头,通过摄像头可以摄入进入相应检测环境中的用户,并可以采集用于检测的第一图像。
示例性的,相应检测环境中的摄像头可以进行实时监控,当检测到监控视频中存在用户时,可以采集包括用户的当前帧图像,即第一图像。其中,该用户的身份不进行限定,可以为工作人员或非工作人员。
可以理解的是,本实施例中,在摄像头进行实时监控时,也可以采集每一帧图像为第一图像,即不对监控视频中当前是否存在用户进行初步检测,此处不做具体限定。
需要说明的是,本实施例中,图像采集装置的安装角度应该满足以下条件:在相应检测环境中进行实时监控时,能够最大限度地采集到用户的全身图像。
102、若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
本实施例中,采集用于检测的第一图像后,可以对第一图像是否存在肤色区域进行检测,若第一图像存在肤色区域,则可以对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域。
示例性的,可以预先进行肤色统计,并可以根据人的肤色设置对应的肤色阈值范围,针对肤色阈值范围中的每一个肤色值,可以设有对应的像素值,由此可以得到对应肤色阈值范围的预设像素范围,且可以存储肤色值与像素值的对应关系。在采集第一图像后,可以确定第一图像中每一个像素点的像素值,并可以将每一个像素点的像素值与与预设像素范围进行对比,若像素点的像素值在预设像素范围内,则可以确定该像素点为肤色区域,反之,该像素点为非肤色区域。由此,确定第一图像存在肤色区域后,可以对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域。其中,每一个候选区域可以包括一个或多个肤色区域,以尽可能地对检测到的用户的肤色区域进行集中分析。
示例性的,像素值可以由HSV(Hue,Saturation,Value,色调饱和度亮度)颜色空间进行表示,HSV颜色空间是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,由H(Hue,色调)、S(Saturation,饱和度)和V(Value,亮度)这三个分量构成,H分量的取值范围可以为0°~360°,S分量的取值范围可以为0.0~1.0,V分量的取值范围为0(黑色)~1(白色)。
可以理解的是,本实施例中,肤色区域也可以不为满足预设像素阈值范围的一个像素点,在实际应用中,还可以为其它,如包括两个像素点,此处不做具体限定。
103、若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
本实施例中,对第一图像中的肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域后,可以对至少一个候选区域进行人脸检测,以在至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域时,可以根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
具体的,一般来说,基于工作场合的着装要求,可能可以采集到除脸部以外的肤色区域,如手背,则可能存在没有脸部特征信息的候选区域,由此需要对至少一个候选区域进行人脸检测,以确定人脸区域。
其中,为了准确进行人脸检测确定人脸区域,需要首先可以对人的脸部特征信息进行统计,并利用统计的脸部特征信息对预设运算模型进行训练,该预设运算模型可以为诸如神经网络、分类器等。完成预设运算模型的训练后,可以利用训练后的预设运算模型逐一对候选区域进行人脸检测,并可以根据检测结果确定相应的候选区域是否包括人脸区域。
示例性的,在得到的至少一个候选区域中,可以利用滑动窗口和图像金字塔结合的方法进行扫描,并将各个窗口对应的图像块放入漏斗形级联分类器中,从而可以得到各个窗口是否为人脸的分类结果,最后可以对为人脸的窗口做非极大值抑制,得到人脸区域,进而可以确定至少一个候选区域中包括人脸区域的第一候选区域。
可以理解的是,本实施例中进行人脸检测的方法除了上述说明的内容,在实际应用中,还可以采用其它方式,只要能够确定至少一个候选区域中的第一候选区域是否包括人脸区域即可,此处不做具体限定。
进一步的,当确定第一候选区域包括人脸区域后,可以根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。具体的,在电厂进行相关作业时,需要穿戴合适的工衣、工帽,甚至工鞋,其中,工衣、工帽(安全帽)、工鞋的穿戴位置是常规的,如工帽在人脸区域的正上方,工衣、工帽依次在人脸区域的正下方。由此,在实际应用中,可以根据服饰与人脸区域的预设几何关系,以及服饰的预设尺寸范围(如对于电厂的工作人员而言,工帽具有确定的尺寸设计),在包括人脸区域的第一图像中,以人脸区域为分界区在第一图像中确定相应的服饰区域,如,在人脸区域的正上方,确定工帽区域,在人脸区域的正下方,确定工衣区域和/或工鞋区域。其中,工鞋区域还可以结合其它辅助手段进行确定,以得到准确的工鞋区域,具体手段此处不做限定。
本实施例中,通过采集用于检测的第一图像,可以在第一图像中存在肤色区域时,对肤色区域进行预设处理,以得到至少一个候选区域,从而可以在至少一个候选区域中的第一候选区域存在人脸区域时,通过人脸与服饰的相对穿戴位置,可以根据人脸区域在至少一个候选区域中准确地确定相应的服饰区域,由此可以通过确定的服饰区域判断第一图像中用户的穿戴情况,则不仅可以实现诸如电厂的着装规范管理,也可以基于服饰穿戴及时发现异常情况,以防止工作人员由于服饰穿戴不符合工作需求导致的安全问题,从而有利于加强诸如电厂的安全管理。
请参阅图2,本发明实施例中检测方法另一实施例包括:
201、采集用于检测的第一图像;
本实施例中的步骤201与图1所示实施例中的步骤101相同,此处不再赘述。
202、若第一图像存在肤色区域,则连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
本实施例中,采集用于检测的第一图像后,可以对第一图像是否存在肤色区域进行检测,若第一图像存在肤色区域,则可以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
示例性的,假设像素值满足预设像素阈值范围的一个像素点为一个肤色区域,则在确定第一图像存在肤色区域时,肤色区域可以为一个或以上,而由于这些肤色区域为单个分散的像素点,从而需要将相应的肤色区域进行连接,以进行人脸检测。然而,在实际应用中,除了脸部的肤色区域可能显示于第一图像中外,还可以存在其它符合预设像素阈值范围的肤色区域显示于第一图像中,如手背,那么为了避免诸如脸部的肤色区域与手背的肤色区域连接造成的人脸区域的误检测,可以只连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域,从而有利于诸如脸部的肤色区域与手背的肤色区域之间分别进行连接。
本实施例中,连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域的具体方式可以为:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
具体的,以脸部为例进行说明,在实际应用中,由于诸如光照等原因,在对第一图像进行肤色区域的检测时,脸部的肤色可能分布不均,从而可能造成部分脸部区域太亮而超过设定的预设像素阈值范围,使得该部分脸部区域误检测为非肤色区域。因为,为了弥补诸如误检测的情况的发生,可以首先将检测到的肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,即以该检测到的每一个肤色区域为中心,向每一个肤色区域的外围进行预设倍数的扩张,例如,假设一个方形的尺寸为0.3毫米×0.3毫米,那么可以在该方形的原有中心的基础上向该方形的原有外围进行扩张,使得该方形的尺寸可以调整为诸如0.5毫米×0.5毫米,由此尽可能地弥补由于原本为肤色区域,但由于外在因素的影响而导致误检测为非肤色区域的肤色区域。因此,将肤色区域一一进行扩张处理后,扩张后的肤色区域相互之间可以连接为一个整体,由此使得扩张之前相邻距离小于预设距离的肤色区域可以得到连接,并得到至少一个第一区域。
进一步的,本实施例中,在对第一图像是否存在肤色区域进行检测时,可以在第一图像中对确定的肤色区域进行标识,在完成对第一图像的各个像素点的肤色区域的检测后,通过标识可以获悉所有确定的肤色区域,而不需要在连接相邻距离小于预设距离的肤色区域时,重新进行肤色区域的检测,有利于减少计算量,提高检测效率。其中,在第一图像中对肤色区域进行标识的方式可以为在肤色区域设置掩码的方式,从而可以通过掩码区分第一图像中的肤色区域与非肤色区域。
可以理解的是,本实施例中肤色区域的标识方式除了采用上述说明的掩码之外,在实际应用中,还可以采用其它方式进行单独或结合使用,只要能够对肤色区域进行相应的标记,以区分非肤色区域即可,此处不做具体限定。
本实施例中,确定第一图像是否存在肤色区域的相应内容可以参照图1所示实施例中步骤102说明的内容,此处不再赘述。
203、若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域;
本实施例中,接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域后,还可以进一步对至少一个第一区域中每一个的轮廓比例是否符合预设轮廓比例进行检测,以剔除掉至少一个第一区域中不符合预设轮廓比例的第一区域,并在至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域时,可以对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
具体的,在得到至少一个第一区域后,为了提高检测效率,可以剔除掉不符合人体中相对部位的第一区域,即可以对人体中相对部位的轮廓比例进行统计,如脸部的宽高比、头身比等,并可以根据统计数据设定一个预设轮廓比例,以作为判断第一区域是否符合人体中相对部位的比例的标准,从而尽可能地排除不属于人体的一部分的第一区域。可以理解的是,本实施例中的预设轮廓比例不仅可以为一个阈值,也可以为两个阈值,即为一个轮廓比例范围的两端点值,以剔除不符合轮廓比例范围的第一区域,具体可以根据实际需要进行设置,此处不做具体限定。
进一步的,确定至少一个第一区域中符合预设轮廓比例的至少一个目标区域后,还可以对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,以得到至少一个候选区域。示例性的,当至少一个第一区域是由扩张后的肤色区域进行连接得到时,至少一个目标区域中的每一个可能存在扩张后的肤色区域的部分重合,为了规范至少一个目标区域中的每一个的外轮廓,以较好地实现后续的人脸检测,可以对至少一个目标区域中每一个的外轮廓进行相应的修饰,以使得至少一个目标区域中每一个的外轮廓相对较为规整,由此可以对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,如图3所示,假设方形1与方形2为一个目标区域的部分外轮廓,方形1与方形2部分重合,那么对方形1与方形2进行融合后,可以得到一个包括方形1与方形2的方形3,方形3将重新构建相应的目标区域的外轮廓,由此在至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理后,可以得到至少一个候选区域,每一个候选区域即为融合处理后的一个目标区域。
需要说明的是,本实施例中上述关于融合处理的内容仅为举例说明,在实际应用中,可以根据实际需要进行设置,如方形1与方形2融合处理后得到的形状还可以为方形以外的其它,此处不做具体限定。
204、若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
本实施例中的步骤204与图1所示实施例中的步骤103相同,此处不再赘述。
请参阅图4,本发明实施例中检测方法另一实施例包括:
401、采集用于检测的第一图像;
402、若第一图像存在肤色区域,则连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
403、若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
404、若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
本实施例中的步骤401至步骤404与图2所示实施例中的步骤201至步骤204相同,此处不再赘述。
405、对服饰区域的颜色特征进行检测;
本实施例例中,根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域后,可以对服饰区域的颜色特征进行检测。
具体的,在第一图像中确定相应的服饰区域后,可以统计第一图像中服饰区域的颜色特征,以能够对服饰区域的颜色特征进行检测,并可以根据检测结果判断第一图像中的用户的着装情况。其中,颜色特征可以包括但不限于颜色属性(如红色、绿色、黄色、蓝色等不同的色彩)和/或颜色分布面积。优选的,由于普通着装会对颜色属性这一要素的判断造成干扰,则为了提高检测的准确率,颜色特征可以包括颜色属性和颜色分布面积。
示例性的,假设在电厂进行相关作业时,工作人员可以包括负责运行的工作人员和负责检修的工作人员,而电厂的作业区域较多,根据作业区域不同,负责运行的工作人员又可以分为:锅炉、汽机、电气、化学、输煤、除灰等工种,负责检修的工作人员又可以分为:锅炉、汽机、电气、热工等工种,那么依据工种的不同,相应的工作人员穿戴的诸如工衣、工帽可能不同,且能够通过工衣、工帽的穿着与电厂的外来人员区分开来。其中,针对电厂的工作人员而言,其着装相对于与非工作人员的普通着装可以具有一定的特征,这些特征可以通过工作人员的服饰的颜色特征得到体现,那么,在实际应用中,可以对电厂的工作人员的服饰信息进行统计,以建立针对电厂的工作人员的服饰信息库,并可以对每一工种的所有服饰类型中相应的服饰区域进行颜色属性、颜色分布面积的记录,以记录的颜色属性、颜色分布面积为预设颜色特征,还可以建立相应的服饰区域的预设颜色特征与对应的工种之间的映射关系。例如,假设电厂包括三个工种,每个工种具有对应的工衣、工帽,工种A的工衣为颜色1、工帽为颜色2,工种B的工衣为颜色3、工帽为颜色4,工种C的工衣为颜色5、工帽为颜色6,那么针对工衣,其预设颜色特征可以包括颜色1、颜色3、颜色5,而针对工帽,其预设颜色特征可以包括颜色2、颜色4、颜色6。由此,在确定服饰区域的颜色特征后,可以对相应的服饰区域的颜色特征进行检测,以判断相应的服饰区域的颜色特征是否与预设颜色特征匹配。
例如,当确定相应的服饰区域为工衣区域时,可以将工衣区域的颜色特征与记录的工衣区域的预设颜色特征(包括颜色1、颜色3、颜色5)进行匹配,若工衣区域为颜色1、颜色3、颜色5任一种颜色,则可以确定工衣区域的颜色特征符合相应的预设颜色特征,反之,则不匹配。
进一步的,本实施例中,在建立针对电厂的工作人员的服饰信息库时,由于工种不同以及工种的职位级别的不同,那么对不同工种或同一工种而言,不同工种或同一工种的不同职位级别的服饰可以具有一定的区别,如工帽颜色不同,则针对该区别也可以建立工种、工种的职位级别与对应的服饰区域的预设颜色特征的映射关系,以精细化服饰信息库的记录。
406、若颜色特征满足预设颜色特征,则确定第一图像通过检测。
本实施例中,若检测服饰区域的颜色特征满足预设颜色特征,则可以确定第一图像通过检测。
具体的,当相应的服饰区域的颜色特征与预设颜色特征匹配时,可以确定第一图像通过检测,即默认第一图像中的用户为工作人员,反之,则第一图像未通过检测,即默认第一图像中的用户为非工作人员。由此,在实际应用中,若第一图像中的用户进入的检测环境具有权限设置以规范该检测环境的进出管理,则当第一图像通过检测时,可以默认为第一图像中的用户具有进出权限,可以允许该用户自如进出该检测环境,而当相应的服饰区域的颜色特征与预设颜色特征不匹配时,那么可以默认为第一图像中的用户为非工作人员,没有进出该检测环境的权限,并可以发出相应的警示,如警报,以防止非工作人员非法闯入电厂中的权限禁地,并达到保护电厂的安全的作用,同时,在该用户原本为工作人员但未着工作服饰时,还可以通过警示的作用对该用户进行正确着装的提示,从而有利于规范电厂的管理。
上面对本发明实施例中的检测方法进行了描述,下面对本发明实施例中的检测装置进行描述,请参阅图5,本发明实施例中检测装置一个实施例包括:
采集单元501,用于采集用于检测的第一图像;
处理单元502,用于当第一图像存在肤色区域时,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
第一确定单元503,用于当至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域时,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
可选的,在本发明的一些实施例中,处理单元502,可以进一步具体用于:
连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
可选的,在本发明的一些实施例中,处理单元502,可以进一步具体用于:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
可选的,在本发明的一些实施例中,基于图5,如图6所示,装置还可以包括:
标识单元504,用于在第一图像中标识肤色区域。
可选的,在本发明的一些实施例中,基于图6,如图7所示,装置还可以包括:
检测单元505,用于对服饰区域的颜色特征进行检测;
第二确定单元506,用于当颜色特征满足预设颜色特征时,则确定第一图像通过检测。
上面对本发明实施例中的检测装置进行了描述,下面对本发明实施例中的计算机装置进行描述:
请参阅图8,本发明实施例中计算机装置一个实施例包括:
处理器801以及存储器802;
存储器802用于存储计算机程序,处理器801用于执行存储器802中存储的计算机程序时,可以实现如下步骤:
采集用于检测的第一图像;
若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
在本发明的一些实施例中,处理器801用于执行存储器802中存储的计算机程序时,还可以实现如下步骤:
连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
在本发明的一些实施例中,处理器801用于执行存储器802中存储的计算机程序时,还可以实现如下步骤:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
在本发明的一些实施例中,处理器801用于执行存储器802中存储的计算机程序时,还可以实现如下步骤:
在第一图像中标识肤色区域。
在本发明的一些实施例中,处理器801用于执行存储器802中存储的计算机程序时,还可以实现如下步骤:
对服饰区域的颜色特征进行检测;
若颜色特征满足预设颜色特征,则确定第一图像通过检测。
可以理解的是,上述说明的计算机装置中的处理器执行所述计算机程序时,也可以实现上述对应的各装置实施例中各单元的功能,此处不再赘述。示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述检测装置中的执行过程。例如,所述计算机程序可以被分割成上述检测装置中的各单元,各单元可以实现如上述相应检测装置说明的具体功能。
所述计算机装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机装置可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,处理器、存储器仅仅是计算机装置的示例,并不构成对计算机装置的限定,可以包括更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述计算机装置的控制中心,利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,可以实现如下步骤:
采集用于检测的第一图像;
若第一图像存在肤色区域,则对肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据人脸区域在第一图像中确定相应的服饰区域。
在本发明的一些实施例中,计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时,还可以实现如下步骤:
连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域;
若至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
在本发明的一些实施例中,计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时,还可以实现如下步骤:
将肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的肤色区域,得到至少一个第一区域。
在本发明的一些实施例中,计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时,还可以实现如下步骤:
在第一图像中标识肤色区域。
在本发明的一些实施例中,计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时,还可以实现如下步骤:
对服饰区域的颜色特征进行检测;
若颜色特征满足预设颜色特征,则确定第一图像通过检测。
可以理解的是,所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在相应的一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述相应的实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种检测方法,其特征在于,包括:
采集用于检测的第一图像;
若所述第一图像存在肤色区域,则对所述肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
若所述至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域,则根据所述人脸区域在所述第一图像中确定相应的服饰区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测方法应用于电力行业。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述对所述肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域包括:
连接相邻距离小于预设距离的所述肤色区域,得到至少一个第一区域;
若所述至少一个第一区域中存在符合预设轮廓比例的至少一个目标区域,则对所述至少一个目标区域中每一个的外轮廓的重合部分进行融合处理,得到至少一个候选区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述连接相邻距离小于预设距离的所述肤色区域,得到至少一个第一区域包括:
将所述肤色区域按照预设倍数进行扩张处理,以连接相邻距离小于预设距离的所述肤色区域,得到至少一个第一区域。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述对所述肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域之前,所述方法还包括:
在所述第一图像中标识所述肤色区域。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述服饰区域的颜色特征进行检测;
若所述颜色特征满足预设颜色特征,则确定所述第一图像通过检测。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述颜色特征包括颜色属性和/或所述颜色分布面积;
所述服饰区域包括工衣区域和/或工帽区域和/或工鞋区域。
8.一种检测装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于采集用于检测的第一图像;
处理单元,用于当所述第一图像存在肤色区域时,则对所述肤色区域进行预设处理,得到至少一个候选区域;
第一确定单元,用于当所述至少一个候选区域中的第一候选区域包括人脸区域时,则根据所述人脸区域在所述第一图像中确定相应的服饰区域。
9.一种计算机装置,其特征在于:所述计算机装置包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述检测方法的步骤。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109446932A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-03-08 | 武汉微道云信息科技有限公司 | 一种着装检查方法、装置、终端设备及计算机存储介质 |
CN110503058A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-26 | 上海交通大学苏州人工智能研究院 | 一种着装合规性检测方法 |
CN111860471A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-10-30 | 之江实验室 | 一种基于特征检索的工服穿戴识别方法及系统 |
CN112861576A (zh) * | 2019-11-27 | 2021-05-28 | 顺丰科技有限公司 | 员工形象检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080025577A1 (en) * | 2006-07-28 | 2008-01-31 | Koichi Kugo | Photographic image distinction method and photographic image processing apparatus |
CN102779270A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-11-14 | 西南交通大学 | 一种针对购物图像搜索的目标衣物图像提取方法 |
CN102799901A (zh) * | 2012-07-10 | 2012-11-28 | 辉路科技(北京)有限公司 | 一种多角度人脸检测方法 |
CN106296667A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-04 | 乐视控股(北京)有限公司 | 手形检测方法和系统 |
CN106503716A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-03-15 | 中国电力科学研究院 | 一种基于颜色和轮廓特征提取的安全帽识别方法和系统 |
-
2017
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080025577A1 (en) * | 2006-07-28 | 2008-01-31 | Koichi Kugo | Photographic image distinction method and photographic image processing apparatus |
CN102779270A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-11-14 | 西南交通大学 | 一种针对购物图像搜索的目标衣物图像提取方法 |
CN102799901A (zh) * | 2012-07-10 | 2012-11-28 | 辉路科技(北京)有限公司 | 一种多角度人脸检测方法 |
CN106296667A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-04 | 乐视控股(北京)有限公司 | 手形检测方法和系统 |
CN106503716A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-03-15 | 中国电力科学研究院 | 一种基于颜色和轮廓特征提取的安全帽识别方法和系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109446932A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-03-08 | 武汉微道云信息科技有限公司 | 一种着装检查方法、装置、终端设备及计算机存储介质 |
CN110503058A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-26 | 上海交通大学苏州人工智能研究院 | 一种着装合规性检测方法 |
CN112861576A (zh) * | 2019-11-27 | 2021-05-28 | 顺丰科技有限公司 | 员工形象检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111860471A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-10-30 | 之江实验室 | 一种基于特征检索的工服穿戴识别方法及系统 |
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