[发明专利]一种基于表观特征的异常着装检测方法以及装置

说明书

本发明公开了一种基于表观特征的异常着装检测方法，涉及图像处理领域。其中，所述方法包括：基于表观特征的异常着装检测方法，包括：确定目标人员图像的所有关键检测区域；提取所述所有关键检测区域的图像特征；根据所述图像特征，确定所述所有关键检测区域的目标特征向量；将所述所有关键检测区域的目标特征向量进行加权求和，得到所述目标人员的最终表观特征,其中，各加权参数范围为0～1，各加权参数之和为1；判断所述最终表观特征与标准着装人员最终表观特征的相关性，若相关性低于预设阈值，则说明所述目标人员着装异常，否则，所述目标人员着装正常。本方法能够准确检测到不同场景下的人员着装是否符合要求。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及视频监控场景下一种基于表观特征的异常着装检测方法。

背景技术

在一些特定的环境中对着装的要求极高。譬如在对学生身着统一校服有严格规定的校园，学生穿统一校服利于培养学生的平等观念，也便于学校的管理。另外，譬如发电厂，现场作业人员不可避免的需要和电力设备相接触，若作业人员未按照要求进行安全着装，则作业过程中将存在巨大安全隐患，一旦事故发生将造成严重后果。譬如在无尘制造车间，若作业人员未按要求进行着装，则将给车间带来肉眼无法分辨的大量灰尘，为车间的正常运作埋下隐患。因此，有必要对一些特定的场合进行全程监控，遏制着装违规现象的发生。其中采用图像处理技术能实时对监控人员进行着装检测，避免相应违规现象的发生。

针对着装检测的问题，人们常用的方法是先进行行人检测，基于检测的目标再进行后处理。目前行人检测中常用的特征算子包括HOG及ACF，分类器有SVM和级联分类器，为了提高检测率甚至可以采用神经网络进行检测。

以上这种检测方法有一定的缺陷，行人检测只能检测出目标人员在图像中的坐标位置，却无法定位出目标人员相应的关键肢体部位，而判断着装是否异常则需要基于相应的肢体位置，如上半身、手臂或小腿等，因此该检测方法的检测结果具有一定的不确定性。

发明内容

为了克服如上所述的技术问题，本发明提出一种基于表观特征的异常着装检测方法以及装置，能够准确检测到不同场景下的人员着装是否符合要求。本发明所采用的技术方案如下：

第一方面，提出一种基于表观特征的异常着装检测方法，包括：

确定目标人员图像的所有关键检测区域；

提取所述所有关键检测区域的图像特征；

根据所述图像特征，确定所述所有关键检测区域的目标特征向量；

将所述所有关键检测区域的目标特征向量进行加权求和，得到所述目标人员的最终表观特征，其中，各加权参数范围为0～1，各加权参数之和为1；

判断所述最终表观特征与标准着装人员最终表观特征的相关性，若相关性低于预设阈值，则说明所述目标人员着装异常，否则，所述目标人员着装正常。

进一步地，所述图像特征包括边缘特征HOG，纹理特征LBP和颜色特征。

进一步地，根据实际检测场景的不同着装要求，标准着装人员的最终表观特征也不同，其中，标准着装人员的最终表观特征确定方法与所述目标人员的最终表观特征的确定方法相同。

第二方面，提出一种用于基于表观特征的异常着装检测的计算机装置，所述计算机装置包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如第一方面所述的基于表观特征的异常着装检测方法。

第三方面，提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如第一方面任一所述的基于表观特征的异常着装检测方法。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：