CN113516632A - 检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置 - Google Patents

检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置 Download PDF

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CN113516632A CN202110541456.9A CN202110541456A CN113516632A CN 113516632 A CN113516632 A CN 113516632A CN 202110541456 A CN202110541456 A CN 202110541456A CN 113516632 A CN113516632 A CN 113516632A
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Abstract

本发明实施例提供了一种检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取图像采集设备采集的目标图像，其中，目标图像中包括目标对象的图像；基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与目标对象对应的目标检测项目；在确定目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用目标模型对目标图像进行分析，以得到目标对象的目标检测项目的检测结果。通过本发明，解决了相关技术中存在的因缺乏实时高效的检测手段而导致检测效率低下的问题，进而达到了提高检测效率的效果。

Description

检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置
技术领域
本发明实施例涉及图像检测技术领域，具体而言，涉及一种检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置。
背景技术
在一些工厂及企业里，在进行生产作业之前需要对特定的项目进行检测，例如，生产人员进入防静电车间时，静电鞋、静电手环的检测通过ESD(Electro-Static Discharge，静电放电)门禁检测系统逐步进行了自动化检测，但除了静电鞋和静电手环以外，静电穿戴不合规也会产生静电危害，例如未穿戴静电服、静电帽、长发外露、围巾外露、兜帽外露等，而生产人员在生产过程中往往会接触产品，若不及时发现，会给产品里的电子元器件造成电击伤害。
静电穿戴合规检测问题已经成为制造业产品质量问题的核心要素之一。目前行业ESD防静电穿戴检测主要采用人工检测或者不检测，缺乏实时高效的检测手段，造成检测效率低下的结果。
针对相关技术中存在的因缺乏实时高效的检测手段而导致检测效率低下的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种检测方法、装置、系统、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的因缺乏实时高效的检测手段而导致检测效率低下的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种检测方法，包括：获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
在一个示例性实施例中，获取图像采集设备采集的目标图像包括：获取位于车间外的所述图像采集设备采集的待进入所述车间的人员的所述目标图像，其中，所述目标对象包括所述人员；在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在确定所述检测结果用于指示所述人员满足目标条件的情况下，开启用于进入所述车间的闸机。
在一个示例性实施例中，在基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目之前，所述方法还包括：配置对象与检测项目之间的所述对应关系，其中，所述对应关系包括如下至少之一：在确定所述对象为第一类对象的情况下，配置与所述第一类对象对应的检测项目为第一类检测项目，其中，所述第一类检测项目中不包括检测项目；在确定所述对象为除所述第一类对象之外的其他类对象的情况下，配置与所述其他类对象对应的检测项目为第二类检测项目，其中，所述第二类检测项目中包括有与所述对象的类型对应的检测项目。
在一个示例性实施例中，在利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之前，所述方法还包括：获取训练集，其中，所述训练集中包括有标注了所述目标检测项目的检测结果的图像；利用所述训练集中包括的标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对所述初始模型进行训练，以得到所述目标模型。
在一个示例性实施例中，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示。
在一个示例性实施例中，所述目标检测项目包括以下至少之一：防静电服穿戴检测；防静电帽穿戴检测；长发外露检测；围巾佩戴检测；兜帽佩戴检测；在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示包括以下至少之一：在所述目标检测项目包括所述防静电服穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电服或者未按照第一穿戴方式穿戴所述防静电服的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述防静电帽穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电帽或者未按照第二穿戴方式穿戴所述防静电帽的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述长发外露检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象存在长发外露且外露面积超过第一阈值的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述围巾佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了围巾且围巾外露面积超过第二阈值的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述兜帽佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了兜帽且兜帽外露面积超过第三阈值的情况下，发出所述告警提示。
在一个示例性实施例中，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，存储所述目标图像。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种检测装置，包括：第一获取模块，用于获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；确定模块，用于基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；分析模块，用于在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种检测系统，包括：静电放电ESD闸机、上述检测装置以及所述图像采集设备；其中，所述检测装置与所述ESD闸机以及所述图像采集设备连接。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，基于对不同的对象配置对应的目标检测项目，并利用提前训练所得的目标模型对获取的图像进行分析，因此，能实时高效地得到目标检测项目的检测结果，解决了相关技术中存在的因缺乏实时高效的检测手段而导致检测效率低下的问题，进而达到了提高检测效率的效果。
附图说明
图1是本发明实施例的检测方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的检测方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的优选的检测方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的检测装置的结构框图；
图5是根据本发明实施例的检测系统架构图；
图6是根据本发明实施例的一种检测系统方案拓扑图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。
需要说明的是，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”等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。
本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种检测方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的检测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了检测方法，图2是根据本发明实施例的检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；
步骤S204，基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；
步骤S206，在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
通过上述步骤，基于对不同的对象配置对应的目标检测项目，并利用提前训练所得的目标模型对获取的图像进行分析，因此，能实时高效地得到目标检测项目的检测结果，解决了相关技术中存在的因缺乏实时高效的检测手段而导致检测效率低下的问题，进而达到了提高检测效率的效果。
其中，上述步骤的执行主体可以为各类检测系统中的检测设备，如穿戴检测设备、门禁检测设备、安全检测设备等，或者为其他的具备图像摄取与识别能力的设备，或者为配置在存储设备上的具备人机交互能力的处理器，或者为具备类似处理能力的处理设备或处理单元等，但不限于此。下面以穿戴检测设备执行上述操作为例(仅是一种示例性说明，在实际操作中还可以是其他的设备或模块来执行上述操作)进行说明：
在上述实施例中，穿戴检测设备获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；即针对不同的对象配置对应的目标检测项目，例如，针对A类人员配置的目标检测项目为所有检测项目中包括的X个检测项目(X可以为1个或多个)，针对B类人员配置的目标检测项目为所有检测项目中包括的Y个检测项目(Y也可以为1个或多个)，当然，还可能针对某类人员(如C类)配置的目标检测项目为所有检测项目中的零个(即C类人员不需要检测任何项目)；在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，先确定所述目标检测项目对应的目标模型，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的，再利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，例如，针对A类人员，先确定A类人员所对应的X个检测项目的目标模型，再利用所述目标模型对前述图像采集设备所采集的目标图像进行分析，主要分析所述目标图像中是否有与所述目标模型相对应的结果，进而可确定所述目标检测项目(即A类人员所对应的X个检测项目)的检测结果，也即可从所述目标图像中确定出不同类目标对象所对应的检测项目的检测结果。
通过上述实施例，实现了不需要采用人工检测手段即可高效检测目标检测项目的效果。
在一个可选的实施例中，获取图像采集设备采集的目标图像包括：获取位于车间外的所述图像采集设备采集的待进入所述车间的人员的所述目标图像，其中，所述目标对象包括所述人员；在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在确定所述检测结果用于指示所述人员满足目标条件的情况下，开启用于进入所述车间的闸机。在本实施例中，可通过位于车间外的图像采集设备采集待进入车间的人员(例如，车间工人、管理人员或其他人员等)的所述目标图像；在得到所述目标对象(包括前述人员)的所述目标检测项目的检测结果之后，例如，在得到车间工人甲的所述目标检测项目的检测结果之后，当确定所述检测结果满足目标条件(例如车间制定的工人穿戴标准要求，或其它要求)时，即可开启闸机对车间工人甲放行通过，当然，在实际应用中，对于非车间人员，当检测结果不满足目标条件的情况下，所述闸机将禁止放行，实现了对目标对象的自动检测及对进入人员的高效管理。
在一个可选的实施例中，在基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目之前，所述方法还包括：配置对象与检测项目之间的所述对应关系，其中，所述对应关系包括如下至少之一：在确定所述对象为第一类对象的情况下，配置与所述第一类对象对应的检测项目为第一类检测项目，其中，所述第一类检测项目中不包括检测项目；在确定所述对象为除所述第一类对象之外的其他类对象的情况下，配置与所述其他类对象对应的检测项目为第二类检测项目，其中，所述第二类检测项目中包括有与所述对象的类型对应的检测项目。在本实施例中，在确定与所述目标对象对应的目标检测项目之前，配置对象与检测项目之间的所述对应关系，其中，所述对应关系包括如下至少之一：在确定所述对象为第一类对象的情况下，配置与所述第一类对象对应的检测项目为第一类检测项目，其中，所述第一类检测项目中不包括检测项目；在确定所述对象为除所述第一类对象之外的其他类对象的情况下，配置与所述其他类对象对应的检测项目为第二类检测项目，其中，所述第二类检测项目中包括有与所述对象的类型对应的检测项目；例如，在生产车间的ESD门禁检测系统中，对进入车间的人员进行防静电穿戴检测，其中，对于某类人员(对应前述第一类对象)可按其权限将检测项目设置为免检类型，如车间主任、其他高层领导，或其他根据岗位工作性质无需接触设备、产品等人员等，而对于生产人员(对应前述其他类对象，如生产工人、质检人员、工艺人员或其他)需要配置相应的防静电穿戴检测项目(对应前述第二类检测项目)，所述防静电穿戴检测项目可包括防静电服、防静电帽、长发外露、围巾外露、兜帽外露、静电鞋、静电手环等或其它，可选地，在实际应用中，可根据生产人员的工作性质不同灵活配置相应的检测项目，如对于某些生产人员(如D类)可设置相应的检测项目为上述防静电穿戴检测项目中包括的M个项目，而对于另外一些生产人员(如E类)可设置相应的检测项目为上述防静电穿戴检测项目中包括的N个项目。实现了针对不同对象可灵活配置相应的检测项目。
在一个可选的实施例中，在利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之前，所述方法还包括：获取训练集，其中，所述训练集中包括有标注了所述目标检测项目的检测结果的图像；利用所述训练集中包括的标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对所述初始模型进行训练，以得到所述目标模型。在本实施例中，在利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之前，先获取训练集，例如，在准备足够的数据(如与各检测项目相关的照片)的基础上，利用相关标注工具对所述数据进行标注并保存，所述训练集中包括有标注了所述目标检测项目的检测结果的图像；再利用所述训练集中包括的标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对所述初始模型进行训练，以得到所述目标模型，例如，yolov3需要的数据集标注简单，标注速度快，模型训练收敛时间快，利用yolov3可以短时间训练出优异的模型。
在一个可选的实施例中，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示。在本实施例中，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，若基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，会发出告警提示，例如，某车间根据某生产人员(如张三)的工作性质为其配置的对应检测项目为前述防静电穿戴检测项目中的4项(如防静电服、防静电帽、静电鞋、静电手环)，该生产人员(张三)通过ESD门禁检测系统时，若检测出张三对应的4项检测项目中缺少任一项，或者其中任一项不规范的情况下，所述检测系统会发出告警提示，如进行声光报警或其它形式的提示。
在一个可选的实施例中，所述目标检测项目包括以下至少之一：防静电服穿戴检测；防静电帽穿戴检测；长发外露检测；围巾佩戴检测；兜帽佩戴检测；在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示包括以下至少之一：在所述目标检测项目包括所述防静电服穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电服或者未按照第一穿戴方式穿戴所述防静电服的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述防静电帽穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电帽或者未按照第二穿戴方式穿戴所述防静电帽的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述长发外露检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象存在长发外露且外露面积超过第一阈值的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述围巾佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了围巾且围巾外露面积超过第二阈值的情况下，发出所述告警提示；在所述目标检测项目包括所述兜帽佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了兜帽且兜帽外露面积超过第三阈值的情况下，发出所述告警提示。在本实施例中，所述目标检测项目包括以下至少之一：防静电服穿戴检测；防静电帽穿戴检测；长发外露检测；围巾佩戴检测；兜帽佩戴检测；在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示。
示例1，若对象1对应的目标检测项目中包括防静电服穿戴检测，当检测结果确定所述对象1未穿戴所述防静电服或者未按照第一穿戴方式穿戴所述防静电服(如防静电服拉链未合、扣子未系等穿戴不规范)的情况下，发出告警提示；示例2，若对象2对应的目标检测项目中包括防静电帽穿戴检测，当检测结果确定所述对象2未穿戴所述防静电帽或者未按照第二穿戴方式穿戴所述防静电帽(如防静电帽自身破损、变形等不符合标准或其它穿戴不规范)的情况下，发出告警提示；示例3，若对象3对应的目标检测项目中包括长发外露检测，当检测结果确定所述对象3存在长发外露且外露面积超过第一阈值(如50cm2、25cm2，或对象3的图像面积的百分比，例如5％，2％，8％等，或者整体图像面积的百分比，例如1％，3％等)的情况下，发出告警提示；示例4，若对象4对应的目标检测项目中包括围巾佩戴检测，当检测结果确定所述对象4佩戴了围巾且围巾外露面积超过第二阈值(如60cm2、20cm2，或对象4的图像面积的百分比，例如8％，5％，3％等，或者整体图像面积的百分比，例如1％，3％等)的情况下，发出告警提示；示例5，若对象5对应的目标检测项目中包括兜帽佩戴检测，当检测结果确定所述对象5佩戴了兜帽且兜帽外露面积超过第三阈值(如50cm2、15cm2，或对象5的图像面积的百分比，例如10％，3％，4％等，或者整体图像面积的百分比，例如1％，2％等)的情况下，发出告警提示；可选地，在实际应用中，所述第一阈值、所述第二阈值及所述第三阈值通常设置较小。
通过上述实施例，基于对目标对象的防静电穿戴检测项目的检测，能及时发现未按要求穿戴或穿戴不规范等目标对象并发出告警提示，这样可尽早消除静电的隐患，以最大程度地降低静电对人员、设备及生产产品的危害。另外，在实际应用中，上述实施例不仅可用于ESD门禁检测系统中，还可用于生产车间中，当在生产过程中发现有相关人员的防静电穿戴不合格或不规范时，能及时发出告警提示以提醒相关人员及时进行处理。
在一个可选的实施例中，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，存储所述目标图像。在本实施例中，在得到目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，且在确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，存储所述目标图像，在实际应用中，可将未满足所述目标条件的所述目标图像存储起来，并在相关图像显示设备上进行展示，例如，某员工需要检测4个防静电穿戴检测项目，在获取的目标图像中检测出其中一个项目(如防静电帽)不规范，将所述目标图像进行存储并在ESD门禁检测系统上方的屏幕上显示出来，并发出声光告警提示，所述员工可根据图像及时发现穿戴不合格之处并进行处理。
显然，上述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。
下面结合实施例对本发明进行具体说明：
图3是根据本发明实施例的优选的检测方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
S302，进行人脸识别(相当于前述图像采集设备采集目标图像)；
S304，查找该人员是否有此车间的门禁权限，在确定所述人员没有该车间的门禁权限的情况下，及时进行相关反馈，并回到步骤S302(即进行下一个对象的人脸识别)；
S306，在确定所述人员具有该车间的门禁权限的情况下，按所述人员信息匹配防静电检测内容(相当于前述预先配置的对象与检测项目之间的关系)，并下发到ESD检测仪，所述ESD检测仪依据前述目标模型对所述防静电检测内容进行检测；
S308，判断所述人员是否免检(免检对应于前述对象为第一类对象的情况)；
S310，在判断所述人员为免检人员的情况下，闸机打开通过，即不需要检测任何防静电检测项目即可通过闸机；
S312，在判断所述人员不是免检人员的情况下，根据上述步骤S306中下发的检测项检测静电服、静电帽、长发外露、围巾佩戴、兜帽佩戴等的穿戴检测情况，检测是否通过，该步骤S312相当于前述基于所述检测结果确定所述目标对象是否满足目标条件；
S314，在上述步骤S312的检测结果为通过的情况下(即相当于满足前述目标条件)，将检测的人员信息及测试结果进行反馈，在人脸闸机上显示测试结果；
在执行完步骤S314后(即检测结果通过并将所述检测结果在所述人脸闸机上显示之后)，闸机打开通过；
S316，在上述步骤S312的检测结果为不通过的情况下(即相当于不满足前述目标条件)，将检测的人员信息及检测结果进行反馈，在人脸闸机上显示测试，显示检测失败，并现场声光告警及语言提醒检测失败项；
S318，在执行完上述步骤S310(即闸机打开通过)或步骤S316(即检测结果不通过，在所述人脸闸机上显示检测失败，并现场进行声光告警及语言提醒检测失败项)之后，检测设备(或系统)将生成检测日志，以记录人员检测通过或不通过的情况。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种检测装置，图4是根据本发明实施例的检测装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：
第一获取模块402，用于获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；
确定模块404，用于基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；
分析模块406，用于在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
在一个可选的实施例中，所述第一获取模块402包括：获取单元，用于获取位于车间外的所述图像采集设备采集的待进入所述车间的人员的所述目标图像，其中，所述目标对象包括所述人员；所述装置还包括：开启模块，用于在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，且在确定所述检测结果用于指示所述人员满足目标条件的情况下，开启用于进入所述车间的闸机。
在一个可选的实施例中，所述装置还包括：配置模块，用于在基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目之前，配置对象与检测项目之间的所述对应关系，其中，所述对应关系包括如下至少之一：在确定所述对象为第一类对象的情况下，配置与所述第一类对象对应的检测项目为第一类检测项目，其中，所述第一类检测项目中不包括检测项目；在确定所述对象为除所述第一类对象之外的其他类对象的情况下，配置与所述其他类对象对应的检测项目为第二类检测项目，其中，所述第二类检测项目中包括有与所述对象的类型对应的检测项目。
在一个可选的实施例中，所述装置还包括：第二获取模块，用于在利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之前，获取训练集，其中，所述训练集中包括有标注了所述目标检测项目的检测结果的图像；训练模块，用于利用所述训练集中包括的标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对所述初始模型进行训练，以得到所述目标模型。
在一个可选的实施例中，所述装置还包括：发送模块，用于在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示。
在一个可选的实施例中，所述目标检测项目包括以下至少之一：防静电服穿戴检测；防静电帽穿戴检测；长发外露检测；围巾佩戴检测；兜帽佩戴检测；上述发送模块包括：第一发送单元，用于在所述目标检测项目包括所述防静电服穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电服或者未按照第一穿戴方式穿戴所述防静电服的情况下，发出所述告警提示；第二发送单元，用于在所述目标检测项目包括所述防静电帽穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电帽或者未按照第二穿戴方式穿戴所述防静电帽的情况下，发出所述告警提示；第三发送单元，用于在所述目标检测项目包括所述长发外露检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象存在长发外露且外露面积超过第一阈值的情况下，发出所述告警提示；第四发送单元，用于在所述目标检测项目包括所述围巾佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了围巾且围巾外露面积超过第二阈值的情况下，发出所述告警提示；第五发送单元，用于在所述目标检测项目包括所述兜帽佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了兜帽且兜帽外露面积超过第三阈值的情况下，发出所述告警提示。
在一个可选的实施例中，所述装置还包括：存储模块，用于在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，存储所述目标图像。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
在本实施例中还提供了一种检测系统，图5是根据本发明实施例的检测系统架构图，如图5所示，该系统包括：
上述检测装置502；
所述图像采集设备504，与上述检测装置连接，用于采集目标图像；
ESD闸机506，与上述检测装置连接，用于基于上述检测装置的检测结果控制闸机执行相关操作。
图6是根据本发明实施例的一种检测系统方案拓扑图，该系统包括：
声光警戒摄像机：由于需要联动进行声光报警，在门禁闸机通道上方安装智能声光警戒摄像机(摄像机相当于前述图像采集设备)，实现高清视频数据采集；
智能分析服务器：后端智能分析服务器(相当于上述检测装置中的所述分析模块)按权限匹配人员需要检测的穿戴项目(静电服、静电帽、包括长发外露、围巾外露、兜帽外露等)，并推送匹配相应检测项的算法模型，采用智能分析服务器对实时视频进行存储，实现存储系统的高可靠、高可用性；
管理平台：平台功能模块化部署，具备视频监控系统管理模块，对前端摄像机设备进行统一管理，支持录像操作、回放等功能；具备AI(Artificial Intelligence，人工智能)算法模型加载模块，支持多种定制AI模型；具备配置模块，配置第三方平台对接；具备语音自定义模块，自定义配置报警提醒语音；
上述智能分析服务器的智能分析过程涉及到五个检测项，包括静电服检测，静电帽检测，长发检测、围巾检测、兜帽检测。其中静电服检测包含有无两种状态、静电帽检测包含有无两种状态、长发检测包含有无两种状态，围巾检测包含有无两种状态，兜帽检测包含有无两种状态；
另外，通过检测项与实际给定阈值进行判断，判断条件如下：1、若静电服、静电帽检测到无的状态，则报警提示；2、若长发检测到有的状态，漏出面积大于给定阈值(相当于前述第一阈值，例如对象A的长发外露面积超过对象A的图像面积的5％或更小)，则报警警示；3、若围巾检测到有的状态，漏出面积大于给定阈值(相当于前述第二阈值，例如对象B的围巾外露面积超过对象B的图像面积的10％或更小)，则报警提示；4、若兜帽检测到有的状态，漏出面积大于给定阈值(相当于前述第三阈值，例如对象C的兜帽外露面积超过对象C的图像面积的8％或更小)，则报警提示。
上述检测系统可实现在传统门禁闸机的基础上进一步进行人员穿戴检测，并与闸机进行联动开门放行。
本发明的实施例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中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，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 (11)

1.一种检测方法，其特征在于，包括：
获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；
基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；
在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
获取图像采集设备采集的目标图像包括：获取位于车间外的所述图像采集设备采集的待进入所述车间的人员的所述目标图像，其中，所述目标对象包括所述人员；
在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：在确定所述检测结果用于指示所述人员满足目标条件的情况下，开启用于进入所述车间的闸机。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目之前，所述方法还包括：
配置对象与检测项目之间的所述对应关系，其中，所述对应关系包括如下至少之一：
在确定所述对象为第一类对象的情况下，配置与所述第一类对象对应的检测项目为第一类检测项目，其中，所述第一类检测项目中不包括检测项目；
在确定所述对象为除所述第一类对象之外的其他类对象的情况下，配置与所述其他类对象对应的检测项目为第二类检测项目，其中，所述第二类检测项目中包括有与所述对象的类型对应的检测项目。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之前，所述方法还包括：
获取训练集，其中，所述训练集中包括有标注了所述目标检测项目的检测结果的图像；
利用所述训练集中包括的标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对所述初始模型进行训练，以得到所述目标模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：
在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述目标检测项目包括以下至少之一：防静电服穿戴检测；防静电帽穿戴检测；长发外露检测；围巾佩戴检测；兜帽佩戴检测；
在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，发出告警提示包括以下至少之一：
在所述目标检测项目包括所述防静电服穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电服或者未按照第一穿戴方式穿戴所述防静电服的情况下，发出所述告警提示；
在所述目标检测项目包括所述防静电帽穿戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象未穿戴所述防静电帽或者未按照第二穿戴方式穿戴所述防静电帽的情况下，发出所述告警提示；
在所述目标检测项目包括所述长发外露检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象存在长发外露且外露面积超过第一阈值的情况下，发出所述告警提示；
在所述目标检测项目包括所述围巾佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了围巾且围巾外露面积超过第二阈值的情况下，发出所述告警提示；
在所述目标检测项目包括所述兜帽佩戴检测，且在基于所述检测结果确定所述目标对象佩戴了兜帽且兜帽外露面积超过第三阈值的情况下，发出所述告警提示。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果之后，所述方法还包括：
在基于所述检测结果确定所述目标对象未满足目标条件的情况下，存储所述目标图像。
8.一种检测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取图像采集设备采集的目标图像，其中，所述目标图像中包括目标对象的图像；
确定模块，用于基于预先配置的对象与检测项目之间的对应关系确定与所述目标对象对应的目标检测项目；
分析模块，用于在确定所述目标检测项目中包括至少一项检测项目的情况下，确定具备对所述目标检测项目进行检测的能力的目标模型，并利用所述目标模型对所述目标图像进行分析，以得到所述目标对象的所述目标检测项目的检测结果，其中，所述目标模型是使用标注了所述目标检测项目的检测结果的图像对初始模型进行训练得到的。
9.一种检测系统，其特征在于，包括：
静电放电ESD闸机、权利要求8所述的检测装置以及所述图像采集设备；
其中，所述检测装置与所述ESD闸机以及所述图像采集设备连接。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。
11.一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。
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