CN110852303A - 一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明为一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，通过使用深度学习人体检测模型对单帧视频图像的人体目标进行检测，再使用OpenPose提取出人体目标骨架特征向量，并将提取出的人体骨架特征向量送入离线训练号的吃东西动作识别分类器进行识别分类，最后将识别出的人体目标有吃东西行为的单帧图像进行缓存并报警推送，从而实现了对厨房人员吃东西行为的识别与监测。

Description

一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法
技术领域
本发明属于计算机智能学习领域，具体地说，涉及一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法。
背景技术
明厨亮灶是国家食品药品监督管理局推行的一项利民工程，即让消费者坐在饭店大厅或包间，就可以通过透明玻璃或大屏幕将后厨的一举一动尽收眼底。此举既是督促餐饮单位加强自律，也是鼓励他律，使餐饮单位全面接受消费者监督，主动保障饮食安全。随着视频分析以及人工智能技术的发展与进步，越来越多的事件可以通过视频监控实时进行检测与识别，例如人脸识别、身份认证等，同样通过视频分析可以对厨师或者食品加工人员的吃东西动作进行检测和识别，辅助监管部门对各个公共食堂、餐馆以及食品加工厂进行有效的监管。
目前国内外用于人体动作分析的技术很多，但用于吃东西动作检测的却很少，几乎是没有的。基于OpenPose的动作识别技术，例如，一种高尔夫挥杆视频的智能比对分析系统及方法CN 201810170508.4，基于OpenPose的击剑动作获取方法及计算机存储介质CN201810338998.4等。以上两篇专利对人体工作的识别均是基于时间序列来完成的，一方面采集动作姿态序列训练集样本比较困难，另外一方面系统模型过于复杂，对硬件平台要求很高。
因此一个高效，实时，简单，对硬件平台要求不高的吃东西动作行为识别方法可以对厨师或者食品加工人员的偷吃行为起到有效的监督效果，类似711员工把关东煮吞进嘴后吐回锅的事件，可以大量的减少，从而保证公共食品卫生的安全。
发明内容
本发明基于厨房工作人员偷吃行为和现有技术训练样本集困难、对硬件平台要求高的问题，提出了一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，实现了对厨房工作人员偷吃行为实时，准确的监测，且对硬件要求不高。
本发明具体内容如下：
一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，包括人体目标骨架特征提取、吃东西动作识别和决策报警三个步骤：
步骤S1.人体目标骨架特征提取：使用深度学习人形检测器，对单帧视频图像进行人体目标检测，并将人体目标位置标记出来；通过OpenPose将人体目标图像进行人体骨架特征提取，并将提取的人体骨架特征向量化为人体骨架特征向量；
步骤S2.吃东西动作识别：对标记出来的人体目标位置进行识别，判断是否有吃东西的行为；
步骤S3.决策报警：将识别出的吃东西行为进行图像保存并报警。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤S2.具体还包括以下步骤：
步骤S2.1.收集吃东西动作的正样本图片集和非吃东西动作的负样本图片集；
步骤S2.2.通过OpenPose提取正样本图片集和负样本图片集中的人体骨架特征向量，并将提取的人体骨架特征向量整理为训练数据集；
步骤S2.3.使用所述步骤S2.2.中整理的训练数据集训练ResNet-56吃东西动作识别分类器模型；所述ResNet-56吃东西动作识别分类器模型为离线训练模型；
步骤S2.4.使用所述步骤S2.3.中的ResNet-56吃东西动作识别分类器模型实时对人体骨架特征向量进行分类识别；
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤S2.4.设置有置信度阈值，当对人体骨架特征向量进行分类识别时，系统将置信度超过阈值的人体目标判定为有此东西的行为，并对置信度超过阈值的该人体目标进行状态标记，并将包含被标记的人体目标的单帧视频图像标记为报警图片。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤S3.具体是指：缓存最近N帧对置信度超过阈值的人体目标进行状态标记的报警图片；若报警图片为缓存队列中的第一帧报警图片，则将第一帧报警图片进行缓存，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述报警图片如果不是缓存队列中的第一帧报警图片，则将缓存队列中的该非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片依次进行人脸匹配；用户事先设置非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度阈值H、非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度超过匹配度H的个数阈值M；若非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M，则缓存该非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
为了更好地实现本发明，进一步地，当非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M时，先判定缓存队列是否超时，若超时，则清空缓存报警队列中的报警图片，并缓存该与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M的非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节
本发明与现有技术相比，具有以下优点和有益效果：
1）对硬件要求不高；
2）报警实时，单帧图像即为输出的报警结果；
3）通过单帧视频图像中人体骨架特征进行动作识别，对光照变换具有较高适应性，识别精确。
附图说明
图1为吃东西动作检测整体流程图；
图2为提取人体目标骨架特征流程图；
图3为吃东西动作识别流程图；
图4为决策报警流程图；
图5为实际运行绿色矩形框标记人体目标示意图；
图6为实际运行人体骨架特征向量提取示意图；
图7为实际运行识别出人体目标吃东西动作示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作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，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，结合图1、图2、图5、图6和图7所示，包括人体目标骨架特征提取、吃东西动作识别和决策报警三个步骤：
步骤S1.人体目标骨架特征提取：使用深度学习人形检测器，对单帧视频图像进行人体目标检测，并将人体目标位置标记出来；通过OpenPose将人体目标图像进行人体骨架特征提取，并将提取的人体骨架特征向量化为人体骨架特征向量；
步骤S2.吃东西动作识别：对标记出来的人体目标位置进行识别，判断是否有吃东西的行为；
步骤S3.决策报警：将识别出的吃东西行为进行图像保存并报警。
工作原理：首先将视频帧图像输入，使用深度学习人体检测模型yolov3在视频帧图像中对人体目标进行检测，将检测到的人体目标用绿色矩形框框选出进行标记；将深度学习人形检测模型yolov3获取到的人体目标图片，送入到OpenPose处理模块，先生成热图heatmap，再生成向量映射图vectmap，最后提取框选出人体目标骨架特征状态向量。将该向量按照人体骨架构造顺序进行渲染绘制成彩色线段；再通过OpenPose识别判断，并进行报警图5、图6、图7为灰黑色图片，实际运行中图5用绿色矩形框标记人体目标，图6为彩色线段表现人体骨架特征向量，图7用红色矩形框标记有吃东西行为的人体目标，绿色矩形框标记没有吃东西行为的人体目标。
实施例2：
为了更好地实现本发明，进一步地，如图3、图7所示，所述步骤S2.具体还包括以下步骤：
步骤S2.1.收集吃东西动作的正样本图片集和非吃东西动作的负样本图片集；
步骤S2.2.通过OpenPose提取正样本图片集和负样本图片集中的人体骨架特征向量，并将提取的人体骨架特征向量整理为训练数据集；
步骤S2.3.使用所述步骤S2.2.中整理的训练数据集训练ResNet-56吃东西动作识别分类器模型；所述ResNet-56吃东西动作识别分类器模型为离线训练模型；
步骤S2.4.使用所述步骤S2.3.中的ResNet-56吃东西动作识别分类器模型实时对人体骨架特征向量进行分类识别；系统设置有置信度阈值，当对人体骨架特征向量进行分类识别时，系统将置信度超过阈值的人体目标判定为有此东西的行为，并对置信度超过阈值的该人体目标进行状态标记，并将包含被标记的人体目标的单帧视频图像标记为报警图片，图7中用红色矩形框标记有吃东西行为的人体目标，绿色矩形框标记没有吃东西行为的人体目标，图7为灰黑色表现不明显，但在实际运行彩图中区别明显。
工作原理：通过事先建立离线训练器，可以减少实时处理的工作量，降低对硬件的要求，在线实时对单帧视频图像进行识别时，只需要调用事先训练好的离线训练模型即可；通过设定置信度阈值，可以筛选出具有吃东西行为的人体目标图像，从而实现实时精确的监测。
本实施例的其他部分与上述实施例1相同，故不再赘述。
实施例3：
为了更好地实现本发明，进一步地，如图4所示，所述步骤S3.具体是指：缓存最近N帧对置信度超过阈值的人体目标进行状态标记的报警图片；若报警图片为缓存队列中的第一帧报警图片，则将第一帧报警图片进行缓存，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
所述报警图片如果不是缓存队列中的第一帧报警图片，则将缓存队列中的该非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片依次进行人脸匹配；用户事先设置非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度阈值H、非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度超过匹配度H的个数阈值M；若非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M，则缓存该非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
当非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M时，先判定缓存队列是否超时，若超时，则清空缓存报警队列中的报警图片，并缓存该与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M的非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
工作原理：当获取的报警图片为缓存队列中的第一帧报警图片时，因为是第一帧报警图片，不存在重复报警等情况，故可以直接缓存，并进行报警推送；当获取的图片不是第一帧报警图片的时候，则要先判断是否是重复报警或者同一吃东西行为动作长时间持续等情况，当该非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M时，才将该非第一帧报警图片缓存，并进行报警推送；当判断该非第一帧报警图像为非重复图像后，还要进行缓存队列是否超时的判断，若缓存队列超时，则清空缓存队列，这样可以保证动作识别的及时性和有效性，同时系统处理的工作量也不会过于庞大，减轻了系统的压力。
本实施例的其他部分与上述实施例1-2相同，故不再赘述。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，包括人体目标骨架特征提取、吃东西动作识别和决策报警三个步骤：
步骤S1.人体目标骨架特征提取：使用深度学习人形检测器，对单帧视频图像进行人体目标检测，并将人体目标位置标记出来；通过OpenPose将人体目标图像进行人体骨架特征提取，并将提取的人体骨架特征向量化为人体骨架特征向量；
步骤S2.吃东西动作识别：对标记出来的人体目标位置进行识别，判断是否有吃东西的行为；
步骤S3.决策报警：将识别出的吃东西行为进行图像保存并报警。
2.如权利要求1所述的一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2.具体还包括以下步骤：
步骤S2.1.收集吃东西动作的正样本图片集和非吃东西动作的负样本图片集；
步骤S2.2.通过OpenPose提取正样本图片集和负样本图片集中的人体骨架特征向量，并将提取的人体骨架特征向量整理为训练数据集；
步骤S2.3.使用所述步骤S2.2.中整理的训练数据集训练ResNet-56吃东西动作识别分类器模型；所述ResNet-56吃东西动作识别分类器模型为离线训练模型；
步骤S2.4.使用所述步骤S2.3.中的ResNet-56吃东西动作识别分类器模型实时对人体骨架特征向量进行分类识别。
3.如权利要求2所述的一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2.4.具体是指：设置有置信度阈值，当对人体骨架特征向量进行分类识别时，系统将置信度超过阈值的人体目标判定为有此东西的行为，并对置信度超过阈值的该人体目标进行状态标记，并将包含被标记的人体目标的单帧视频图像标记为报警图片。
4.如权利要求1所述的一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，所述步骤S3.具体是指：缓存最近N帧对置信度超过阈值的人体目标进行状态标记的报警图片；若报警图片为缓存队列中的第一帧报警图片，则将第一帧报警图片进行缓存，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
5.如权利要求4所述的一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，所述报警图片如果不是缓存队列中的第一帧报警图片，则将缓存队列中的该非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片依次进行人脸匹配；用户事先设置非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度阈值H、非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度超过匹配度H的个数阈值M；若非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M，则缓存该非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
6.如权利要求5所述的一种基于OpenPose的吃东西行为识别方法，其特征在于，当非第一帧报警图片与缓存队列中的报警图片的匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M时，先判定缓存队列是否超时，若超时，则清空缓存报警队列中的报警图片，并缓存该与缓存队列中的报警图片匹配度超过匹配度H的个数总和大于个数阈值M的非第一帧报警图片，然后推送被缓存报警图片进行报警，并退出决策报警环节。
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