[发明专利]一种基于监控视频的行人视力状况调查分析方法

权利要求书

1.一种基于监控视频的行人视力状况调查分析方法，其特征在于：

1).采用融合浅层信息与深层信息特征的思路改进跨连的卷积神经网络CCNN；

2).采用同一网络分别识别性别、戴眼镜与否这两种人脸属性；

3).采用Web端进行数据可视化；

该方法主要包括以下步骤：

(1)将浅层卷积层特征与最后卷积层特征输出进行融合，并将中间池化层信息与深层池化层信息进行融合，即为改进的CCNN网络；

(2)使用一种三阶级联架构方式的快速卷积神经网络算法MTCNN检测行人人脸，制作相应的数据集，使用改进的CCNN网络分别进行性别、戴眼镜与否两种人脸属性的识别；

(3)将步骤(2)中分析所得到的人脸属性数据进行量化并存储在数据库中，其中包括记录关注街道摄像头信息的数据信息表和记录当前摄像头数据经过处理量化后的相关信息的人脸属性信息表；数据信息表包含摄像头的id号、地理位置经纬度、街道名、关注街道的时间和所属地区，人脸属性信息表包含对应时间、对应时间的行人数量、对应时间的男性数量、对应时间的女性数量、对应时间的男性戴眼镜和未戴眼镜数量、对应时间的女性戴眼镜和未戴眼镜数量；

(4)取出数据库中的数据信息，在Web端分街道和区域进行数据可视化展示。

2.如权利要求1所述的基于监控视频的行人视力状况调查分析方法，其特征在于步骤(1)中采用融合的方式增强输入到全连接层的语义信息；需要说明的是，改进的CCNN网络包含3个卷积层，3个池化层，2个融合层以及2个全连接层。

3.如权利要求1所述的基于监控视频的行人视力状况调查分析方法，其特征在于步骤(2)中性别识别和戴眼镜识别使用改进的CCNN网络分开训练，得到两种不同的训练模型，用训练好的模型对性别、戴眼镜与否进行识别。