CN111225187A - 一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质 - Google Patents

一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质，通过智能监测系统对海量的手机外观进行机器学习；在需要布置防拍的场所架设摄像探头，所述摄像探头与智能监测系统实时通讯；所述摄像头将拍摄影像实时传输至智能监测系统；通过智能监测系统识别是否存在手机；若存在手机，则所述智能监测系统根据所述拍摄影像，判断是否有利用手机进行拍照的行为；所述智能监测系统判断有利用手机进行拍照的行为，则实时输出告警信息，提醒工作人员进行及时的提醒。本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法，适用于各种场所，并且能够通过视频监控的视频流，实时的、准确的识别是否有使用手机进行拍照的行为，节约人力物力成本。

Description

一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质
技术领域
本发明涉及防止手机拍照的领域，特别涉及一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质。
背景技术
目前在保护企业产品与信息不被偷拍方法上，一般会根据保护对象不同而采取不同的措施。比如为防止产品外观被偷拍，一般会利用摄像器材监控产品所在场所，人工排查是否存在有人使用手机进行偷拍的行为。
但是，上述的识别方法中均未能实时、及时地发现防拍行为，且场景适用有局限。例如，利用摄像监控设备监测时，需要工作人员在监控室进行监控，若发现有利用手机进行拍照的行为，再赶到现场进行人工提醒制止，耗费大量人工成本且无法做到实时发现、即时通知、及时制止。
发明内容
为解决上述背景技术中提到的问题，本发明提供一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质，其中，识别手机防拍照的智能监测方法，所述方法步骤具体如下：
S10、通过智能监测系统对海量的手机外观进行机器学习；
S20、在需要布置防拍的场所架设摄像探头，所述摄像探头与智能监测系统实时通讯；
S30、所述摄像头将拍摄影像实时传输至智能监测系统；通过智能监测系统识别是否存在手机；
S40、若存在手机，则所述智能监测系统根据所述拍摄影像，判断是否有利用手机进行拍照的行为；
S50、所述智能监测系统判断有利用手机进行拍照的行为，则实时输出告警信息，提醒工作人员进行及时的提醒。
进一步地，步骤S10中对海量的手机外观进行机器学习具体如下：
训练：用海量的已标注过的包含手机位置的图片喂入智能监测系统进行训练，输出图片中是否存在手机以及手机的位置坐标；
预测：对摄像探头传输的拍摄影像进行取帧，将每一帧缩放至 416*416dpi，再判断是否存在手机。
进一步地，所述智能监测系统包括手机检测模块、骨架生成模块、骨架动作识别模块，其中：
通过所述手机检测模块检测拍摄影像中是否存在手机；
若存在手机，则所述手机检测模块触发所述骨架生产模块、骨架动作识别模块启动；
所述骨架生产模块根据人体姿态动作生成骨架结构图；
骨架动作识别模块根据生成的骨架结构图判断该骨架是否进行一个手机拍摄动作。
进一步地，所述手机检测模块以Darknet53为基础骨架；在第七十九层、九十一层、最后一层进行三个维度的卷积，在三个维度下检测物体。
进一步地，所述骨架生成模块以Resnet为基础，取Resnet最后残差模块输出特征层；在其后面接上Deconv、batchnorm和relu反卷积模块。
本发明另外提供一种识别手机防拍照的智能监测方法的数据访问设备，所述设备包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器通过总线相连接，所述存储器中存储机器可读代码，所述处理器执行存储器中的机器可读代码以执行如上任意所述的方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时以执行如上任意的方法。
本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法，是通过人工智能神经网络深度学习的技术来达到防拍的目的。该算法模型通过对海量的手机外观进行不断的机器学习，能够精准的识别各类手机。在需要布防防拍的场所，架设摄像探头，摄像探头进行实时监控，第一步识别是否存在手机、第二步判断是否有利用手机进行拍照的行为，若监测发现有利用手机进行拍照，则实时输出告警信息，提醒人员进行及时的提醒，防止出现产品或信息被偷拍外泄的危险。本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法，能够适用于各种场所，并且能够通过视频监控的视频流，实时的、准确的识别是否有使用手机进行拍照的行为，节约人力物力成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法的流程框图；
图2为智能监测系统示意图；
图3为生成的骨架结构图；
图4为包含手机位置的图片；
图5为手机检测模块算法构造图；
图6为骨架生成模块示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作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。
在本发明的描述中，需要说明的是，“连接”或者“相连”等类似词语并非限定与物理或者机械的连接，而是可以包括电性的连接、光连接等，不管是直接的还是间接的。
本发明实施例提供一种识别手机防拍照的智能监测方法、设备及可读介质，其中，识别手机防拍照的智能监测方法，所述方法步骤具体如下：
S10、通过智能监测系统对海量的手机外观进行机器学习；
S20、在需要布置防拍的场所架设摄像探头，所述摄像探头与智能监测系统实时通讯；
S30、所述摄像头将拍摄影像实时传输至智能监测系统；通过智能监测系统识别是否存在手机；
S40、若存在手机，则所述智能监测系统根据所述拍摄影像，判断是否有利用手机进行拍照的行为；
S50、所述智能监测系统判断有利用手机进行拍照的行为，则实时输出告警信息，提醒工作人员进行及时的提醒。
优选地，步骤S10中对海量的手机外观进行机器学习具体如下：
训练：用海量的已标注过的包含手机位置的图片喂入智能监测系统进行训练，输出图片中是否存在手机以及手机的位置坐标；
预测：对摄像探头传输的拍摄影像进行取帧，将每一帧缩放至 416*416dpi，再判断是否存在手机。
优选地，所述智能监测系统包括手机检测模块、骨架生成模块、骨架动作识别模块，其中：
通过所述手机检测模块检测拍摄影像中是否存在手机；
若存在手机，则所述手机检测模块触发所述骨架生产模块、骨架动作识别模块启动；
所述骨架生产模块根据人体姿态动作生成骨架结构图；
骨架动作识别模块根据生成的骨架结构图判断该骨架是否进行一个手机拍摄动作。
优选地，所述手机检测模块以Darknet53为基础骨架；在第七十九层、九十一层、最后一层进行三个维度的卷积，在三个维度下检测物体。
优选地，所述骨架生成模块以Resnet为基础，取Resnet最后残差模块输出特征层；在其后面接上Deconv、batchnorm和relu反卷积模块。
本发明另外提供一种识别手机防拍照的智能监测方法的数据访问设备，所述设备包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器通过总线相连接，所述存储器中存储机器可读代码，所述处理器执行存储器中的机器可读代码以执行如上任意所述的方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时以执行如上任意的方法。
具体实施时，本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法中的智能监测系统由手机检测模块、骨架生成模块、骨架动作识别模块组成；
由手机检测模块检测监测图像中是否存在手机，若存在手机则开启骨架生成模块以及骨架动作识别模块，骨架生成模块根据人体姿态动作生成骨架结构图(如图3)，骨架动作识别模块根据生成的骨架结构图进行判断该骨架是否进行一个手机拍摄动作。
其中手机检测模块、骨架生成模块、骨架动作识别模块结构如下：
1、手机检测模块：
算法构造如图5所示；
该算法结构利用Darknet53作为检测模块的基本骨架，在第79层、91 层、1最后一层进行三个维度的卷积，在三个维度下检测不同大小的物体。该步骤中在三个维度三进行卷积是由于这三个维度中进行检测的物体大小不同，取三个维度是为了使大中小三种尺寸的物体都尽可能被检测到，根据实验选取第79、91、最后一层。
训练：用大量已标注过的包含手机位置的图片喂入网络进行训练，训练数据如图4所示；
训练完后的模型会输出图片中是否存在手机以及手机的位置坐标
预测：将摄像头进行取帧，将每一帧缩放至416*416大小，再传入网络进行判断是否存在手机。
2、骨架生成模块如图6所示；
具体结构：
首先：在Resnet的基础上，取最后残差模块输出特征层(命名C5)；
然后：后面接上3个反卷积模块(每个模块为：Deconv+batchnorm+ relu。反卷积参数：256通道，44卷积核，stride为2，pad为1)
最后：输出骨架图
将生成的骨架图只保留人体上半身的骨架坐标点，根据坐标点将骨架肢体在一张黑色背景图片中画出来，并且将长方形的骨架图reshape为224*224 的正方形图片。
3、骨架动作识别模块：
网络结构：
如表1所示，输入通道为(3，224，224)的图片，经过(3*3)的若干个卷积(详见表格)，最终输出K值；
表1
Figure RE-GDA0002431608540000071
其中k为1(输出值为0或1，0代表非拍照，1代表拍照)
训练：
将大量的手机拍照的图片用骨架生成模块生成骨架，并进行标注，随后传入骨架动作识别模块中进行训练
预测：
传入224*224的骨架图片，输出0或1，由此得知是否存在拍照行为。
各模块准备好后，接入摄像头，使用opencv进行获取每帧图片，由手机检测模块检测摄像头图像中是否存在手机，若存在手机则开启骨架生成模块以及骨架动作识别模块，骨架生成模块根据人体姿态动作生成骨架结构图 (如图3)，骨架动作识别模块根据生成的骨架进行判断该骨架是否进行一个手机拍摄动作，若输出为0则不存在拍摄动作，若输出为1则存在拍摄动作。
为检验本发明在实际中的应用，采用1714个物品进行测试，其中包含1202 个非手机但外观及大小类似手机的物品以及512款各类手机。测试人员随机选取这1714非手机物品与手机进行拍照测试，测试结果如下：
1、拿手机拍照行为有3907下，正确识别3800下，正确识别率为97％；
2、拿非手机物品模拟拍照行为有3654下，识别为手机拍照行为有100 下，误判率为3％。
本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法，是通过人工智能神经网络深度学习的技术来达到防拍的目的。该算法模型通过对海量的手机外观进行不断的机器学习，能够精准的识别各类手机。在需要布防防拍的场所，架设摄像探头，摄像探头进行实时监控，第一步识别是否存在手机、第二步判断是否有利用手机进行拍照的行为，若监测发现有利用手机进行拍照，则实时输出告警信息，提醒人员进行及时的提醒，防止出现产品或信息被偷拍外泄的危险。本发明提供的识别手机防拍照的智能监测方法，能够适用于各种场所，并且能够通过视频监控的视频流，实时的、准确的识别是否有使用手机进行拍照的行为，节约人力物力成本。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (7)

1.一种识别手机防拍照的智能监测方法，其特征在于：所述方法步骤具体如下：
S10、通过智能监测系统对海量的手机外观进行机器学习；
S20、在需要布置防拍的场所架设摄像探头，所述摄像探头与智能监测系统实时通讯；
S30、所述摄像头将拍摄影像实时传输至智能监测系统；通过智能监测系统识别是否存在手机；
S40、若存在手机，则所述智能监测系统根据所述拍摄影像，判断是否有利用手机进行拍照的行为；
S50、所述智能监测系统判断有利用手机进行拍照的行为，则实时输出告警信息，提醒工作人员进行及时的提醒。
2.根据权利要求1所述的识别手机防拍照的智能监测方法，其特征在于：步骤S10中对海量的手机外观进行机器学习具体如下：
训练：用海量的已标注过的包含手机位置的图片喂入智能监测系统进行训练，输出图片中是否存在手机以及手机的位置坐标；
预测：对摄像探头传输的拍摄影像进行取帧，将每一帧缩放至416*416dpi，再判断是否存在手机。
3.根据权利要求1或2所述的识别手机防拍照的智能监测方法，其特征在于：所述智能监测系统包括手机检测模块、骨架生成模块、骨架动作识别模块，其中：
通过所述手机检测模块检测拍摄影像中是否存在手机；
若存在手机，则所述手机检测模块触发所述骨架生产模块、骨架动作识别模块启动；
所述骨架生产模块根据人体姿态动作生成骨架结构图；
骨架动作识别模块根据生成的骨架结构图判断该骨架是否进行一个手机拍摄动作。
4.根据权利要求3所述的识别手机防拍照的智能监测方法，其特征在于：所述手机检测模块以Darknet53为基础骨架；在第七十九层、九十一层、最后一层进行三个维度的卷积，在三个维度下检测物体。
5.根据权利要求3所述的识别手机防拍照的智能监测方法，其特征在于：所述骨架生成模块以Resnet为基础，取Resnet最后残差模块输出特征层；在其后面接上Deconv、batchnorm和relu反卷积模块。
6.一种识别手机防拍照的智能监测方法的数据访问设备，其特征在于：所述设备包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器通过总线相连接，所述存储器中存储机器可读代码，所述处理器执行存储器中的机器可读代码以执行权利要求1-5之任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时以执行权利要求1-6之任一的方法。
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