CN111382719A - 用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，包括步骤：a.通过直梯内的轿厢相机采集乘梯人进梯时的图像数据；b.检测所述图像数据中的人头信息和人脸信息；c.根据所述人头信息和所述人脸信息的信息交集情况判断具有人脸的乘梯人员的数量；d.判断具有人脸的乘梯人员是否全部佩戴口罩，若否，则报警。根据本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，能够使得监测更加准确，准确率达到97％以上，能够极可能地减少漏报使得疫情期间各单位管控效率更高，对实现对疫情的控制和实现疫情稳定，做出相应的贡献。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法。
背景技术
电梯作为一种公共交通工具，广泛使用在商场、公园、宾馆、学校、医院、机关等公共场所以及居民楼宇内，是人员聚集分流，交叉感染的重要场所。为应对当前新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作，预防控制传染性疾病传播，防止危害健康突发公共卫生事件发生，在目前疫情严峻的条件下，为保证电梯正常运行，又不使其成为疫情传播的一个渠道，应加强电梯设施的防疫工作，采用国家卫生部门规定的消毒措施对电梯轿厢、轿门、层门等部位进行定期消毒，特别是平时人体常接触的地方，尤其是轿厢内操纵盘和外呼梯盒上的按钮。
电梯乘用者，首先应当文明乘梯，做好自身的防护。乘坐电梯过程中，等候电梯不要靠近电梯厅门，与电梯厅门保持尽可能远的距离，可站在电梯厅门的两侧，不要直接面对面接触从电梯轿厢中走出的乘客。站在轿厢内尽量不要与他人面对面交流，也尽量避免与他人面对面站立，并尽量减少在轿厢内的停留时间。手接触到电梯内外设施后，回家后应当及时清洗。商场、超市应限制每次乘坐电梯的人数，顾客乘梯需要相互保持距离。尽量减少乘坐厢式电梯，低楼层尽量走安全通道。疫情期间要格外做好自我防护，包括戴口罩、防护眼镜及手套。
即使在疫情扩散期间，发现部分人员依旧未做好自身防护，出行坐电梯未佩戴口罩。电梯作为疫情传播的高危地区，云梯通过人工智能、大数据等技术推出多种电梯防疫方案，有效提高了监管效率，降低了电梯内病毒的传染概率。
发明内容
本发明的目的在于解决上述问题，提供一种用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，包括以下步骤：
a.通过直梯内的轿厢相机采集乘梯人进梯时的图像数据；
b.检测所述图像数据中的人头信息和人脸信息；
c.根据所述人头信息和所述人脸信息的信息交集情况判断具有人脸的乘梯人员的数量；
d.判断具有人脸的乘梯人员是否全部佩戴口罩，若否，则报警。
根据本发明的一个方面，在所述a步骤中，在检测到电梯开门后，所述轿厢相机每隔一秒拍摄一张图像，共拍摄三张图像。
根据本发明的一个方面，在所述b步骤中，标记各图像中的人头和人脸；
标记人头数据集并训练人头数据集模型，其中，所述人头数据集包括电梯轿厢内以及梯外准备进门的人头数据；
标记人脸数据集并训练人脸数据集模型，其中，人脸数据集包括正面戴口罩、不戴口罩人脸以及在进门过程中存在的半露脸和侧脸数据。
根据本发明的一个方面，在所述c步骤中，对同一图像数据中的所述人头信息和所述人脸信息进行IOU信息交集情况判断；
所述人头信息和所述人脸信息的交并比大于0.1。
根据本发明的一个方面，在所述c步骤中，对检测到的人头信息按比例在所述轿厢相机拍摄的原图像数据上进行外扩裁剪，得到具有人脸信息的完整乘梯人员人头信息。
根据本发明的一个方面，所述人头信息在所述原图像数据上按向上扩5％、向下扩15％、左右各扩10％的比例进行外扩裁剪。
根据本发明的一个方面，在所述d步骤中，当具有人脸的乘梯人员等于检测到的口罩数量时，则为全部佩戴口罩
当具有人脸的乘梯人员不等于检测到的口罩数量时，则为至少有一名乘梯人员未戴口罩，这时电梯进行报警。
根据本发明的一个方面，训练人头数据集模型基于主干网络resnet14，通过聚类人头anchor检测人头数据。
根据本发明的一个方面，训练人脸数据集模型基于主干网络resnet18。
根据本发明的一个方面，基于网络resnet34，同时通过softmax回归输出是否佩戴口罩。
根据本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，通过图像分析一次乘梯过程中的未佩戴口罩人员，对这些人进行语音提醒劝阻。利用监控摄像头在电梯门开时刻进行抓图用于分析，通过检测目标图像中的人头，人脸，筛选掉未露人脸的人头框再进行有无佩戴口罩图像二分类。若分析得到乘梯人未佩戴口罩行为，云梯系统通过梯内安卓屏的语音模块进行劝阻，部分电梯点位做联动梯控，强制开门并禁止电梯上行。同时通知给物业，相关信息也同步推送至基层管控部门，云梯记录电梯点位及图像分析时间点前后时间段做为未佩戴口罩告警视频，用于后续追溯。
根据本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，能够使得监测更加准确，准确率达到97％以上，能够尽可能地减少漏报使得疫情期间各单位管控效率更高，对实现对疫情的控制和实现疫情稳定，做出相应的贡献。
附图说明
图1示意性表示根据本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法的流程图；
图2示意性表示根据本发明的一种实施方式的人头信息和人脸信息的信息交集情况图；
图3是示意性表示根据本发明的一种实施方式的判断乘梯人员未戴口罩乘梯图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，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。
在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
图1示意性表示根据本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法的流程图。如图1所示，本发明的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法包括以下步骤：
a.通过直梯内的轿厢相机采集乘梯人进梯时的图像数据；
b.检测所述图像数据中的人头信息和人脸信息；
c.根据所述人头信息和所述人脸信息的信息交集情况判断具有人脸的乘梯人员的数量；
d.判断具有人脸的乘梯人员是否全部佩戴口罩，若否，则报警。
根据本发明的监测方法，在上述a步骤中，在检测到电梯开门后，所述轿厢相机每隔一秒拍摄一张图像，共拍摄三张图像。
在上述b步骤中，标记各图像中的人头和人脸；
标记人头数据集并训练人头数据集模型，其中，所述人头数据集包括电梯轿厢内以及梯外准备进门的人头数据；
标记人脸数据集并训练人脸数据集模型，其中，人脸数据集包括正面戴口罩、不戴口罩人脸以及在进门过程中存在的半露脸和侧脸数据。
在上述c步骤中，对同一图像数据中的所述人头信息和所述人脸信息进行IOU信息交集情况判断，人头信息和人脸信息的交并比大于0.1。
在上述c步骤中，对检测到的人头信息按比例在轿厢相机拍摄的原图像数据上进行外扩裁剪，得到具有人脸信息的完整乘梯人员人头信息。
在上述d步骤中，当具有人脸的乘梯人员等于检测到的口罩数量时，则为全部佩戴口罩；当具有人脸的乘梯人员不等于检测到的口罩数量时，则为至少有一名乘梯人员未戴口罩，这时电梯进行报警。
根据本发明的上述监测方法，以下结合附图以一种实施方式具体说明本发明的上述检测方法。
根据本发明的一种实施方式，本发明通过轿厢摄像头，在电梯门完全打开时候进行采集，主要采集乘梯人进梯瞬间的图像用于分析，以便及时语音提醒反馈。
在判断门开后，触发分析并从实时流中抓取一张720P图像保存。对图像做人头检测和人脸检测。其中人头检测主要考虑到轿厢的俯仰角摄像头存在技术限制，不容易抓取到正脸戴口罩图用于分析。通过标记44W的人头数据集，包含电梯轿厢内以及梯外准备进门的人头数据集，所训练的模型基于主干网络resnet14，通过聚类人头anchor检出率达到98％，精准率达到99％满足检测需求。
人脸检测的数据集包括正面戴口罩与不戴口罩人脸，还有在进门过程中存在半露脸，侧脸等困难样本，通过标记这些数据集训练模型，模型基于resnet18主干网络，人脸检测目的是过滤掉未露脸的人头，实际这部分一旦检出，后续分类无法判定，这样大概率会成为口罩误检告警，例如背对相机的后脑勺，低头情况。
因为存在上述不露脸等难以判断是否佩戴口罩的情况，因此，本发明采用了上述拍摄三次图像的手段，同时结合以下具体技术手段来实现提高监测精度：
图2示意性表示根据本发明的一种实施方式的人头信息和人脸信息的信息交集情况图。如图2所示，在本实施方式中，在使用轿厢相机采集图像以后，得到的同一幅图的人头检测结果和人脸检测结果后，进行IOU判断。在本实施方式中，判断表示人头信息的人头框A与表示人脸信息的人脸框B是否存在交集C，并且交并比
是否大于0.1。当存在交集C，并且交并比大于0.1时，即可由图像中人头信息和人脸信息的信息交集情况判断具体的具有人脸的人头数量，即具有人脸的乘梯人员的数量。
在本实施方式中，对筛选符合的人头框A按比例在原图上裁剪外扩，向上扩5％，下扩15％，左右各10％，例如个别人头框并不能很好涵盖戴口罩区域，为了裁剪得到完整的能够判断是否有口罩的人头框，提升分类精度。分类部分为二分类问题，有无口罩，主要是半露脸和侧脸口罩等一些困难样本的细分，分类网络为resnet 34，通过softmax回归输出概率大的类别，通过收集时尚棉口罩、疫情期间的医护口罩、N95口罩等分类，精度达到98％以上。流程上当检测到人头和人脸，且人头和人脸存在交集的情况下，看这个人头框分类结果是否判为戴口罩，在本实施方式中，若存在交集人头数等于检测到的口罩数，则所有露脸的人都戴了口罩；否则，至少有一位乘梯人未戴口罩。
在本发明中，因为从图像触发分析到人头、人脸检测再到分类，整体的分析链路较长。为了确保监测准确性，采集进门过程图像，每隔一秒钟采集一张，一共检测分析三张图像，当三张图像全部分析得到有交集框且判为未戴口罩，则触发乘梯人未戴口罩告警。一旦发现乘梯人未戴口罩乘梯，如图3所示，则第一时间下发信号到梯内显示屏，自动播放动画视频和劝阻语音，提醒乘客关键时期戴好口罩做好个人防护。部分电梯点位实施联动梯控，特别一些疫情重灾区域，根据告警实施强制开门，禁止未戴口罩乘梯人员出行。同时相关信息也同步推送至基层管控部门，告警视频上传至云梯平台，云梯记录电梯点位及图像分析时间点前后时间段做为未佩戴口罩告警视频，用于后续追溯。
由上可知，通过本发明的上述监测方法，能够使得监测更加准确，准确率达到97％以上，能够尽可能地减少漏报，使得疫情期间各单位管控效率更高，对实现对疫情的控制和实现疫情稳定，做出相应的贡献。
以上所述仅为本发明的一个实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，包括以下步骤：
a.通过直梯内的轿厢相机采集乘梯人进梯时的图像数据；
b.检测所述图像数据中的人头信息和人脸信息；
c.根据所述人头信息和所述人脸信息的信息交集情况判断具有人脸的乘梯人员的数量；
d.判断具有人脸的乘梯人员是否全部佩戴口罩，若否，则报警。
2.根据权利要求1所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，在所述a步骤中，在检测到电梯开门后，所述轿厢相机每隔一秒拍摄一张图像，共拍摄三张图像。
3.根据权利要求2所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，在所述b步骤中，标记各图像中的人头和人脸；
标记人头数据集并训练人头数据集模型，其中，所述人头数据集包括电梯轿厢内以及梯外准备进门的人头数据；
标记人脸数据集并训练人脸数据集模型，其中，人脸数据集包括正面戴口罩、不戴口罩人脸以及在进门过程中存在的半露脸和侧脸数据。
4.根据权利要求2所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，在所述c步骤中，对同一图像数据中的所述人头信息和所述人脸信息进行IOU信息交集情况判断；
所述人头信息和所述人脸信息的交并比大于0.1。
5.根据权利要求4所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，在所述c步骤中，对检测到的人头信息按比例在所述轿厢相机拍摄的原图像数据上进行外扩裁剪，得到具有人脸信息的完整乘梯人员人头信息。
6.根据权利要求5所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，所述人头信息在所述原图像数据上按向上扩5％、向下扩15％、左右各扩10％的比例进行外扩裁剪。
7.根据权利要求4所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，在所述d步骤中，当具有人脸的乘梯人员等于检测到的口罩数量时，则为全部佩戴口罩；
当具有人脸的乘梯人员不等于检测到的口罩数量时，则为至少有一名乘梯人员未戴口罩，这时电梯进行报警。
8.根据权利要求3所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，训练人头数据集模型基于主干网络resnet14，通过聚类人头anchor检测人头数据。
9.根据权利要求3所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，训练人脸数据集模型基于主干网络resnet18。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的用于疫情防控的直梯乘梯人员佩戴口罩监测方法，其特征在于，基于网络resnet34，同时通过softmax回归输出是否佩戴口罩。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200707 |