[发明专利]抽烟行为识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种抽烟行为识别方法，其特征在于，包括：

接收深度相机获取的待检测区域的实时图像信息；所述实时图像信息中包括实时人体图像信息；

接收红外相机获取的待检测区域的实时红外图像信息；

根据实时人体图像信息和人体骨骼算法得到待检测区域的人体动作信息；

根据所述人体动作信息和实时红外图像信息识别所述待检测区域的抽烟行为；

根据所述实时人体图像信息得到所述待检测区域中所有人的脸部图像信息；

将所述脸部图像信息输入到预先训练的人员身份识别模型中，得到所述脸部图像信息对应的人员身份信息；

根据所述实时人体图像信息将所述抽烟行为和所述人员身份信息对应存储到数据库中；所述根据所述人体图像信息将所述抽烟行为和所述人员身份信息对应存储到数据库中，包括：根据所述人体图像信息将所述抽烟行为、所述抽烟行为发生的时间和所述人员的身份对应存储。

2.根据权利要求1所述的抽烟行为识别方法，其特征在于，还包括：

根据所述人员身份信息从所述数据库中提取所述人员身份信息对应的所有抽烟行为发生的时间；

根据所述所有抽烟行为发生的时间计算所述人员身份信息对应的人员的抽烟时长、间隔时间和频率；

将所述人员身份信息对应的人员的抽烟时长、间隔时间和频率对应存储到所述数据库中。

3.根据权利要求2所述的抽烟行为识别方法，其特征在于，还包括：

接收报表生成需求；

按照所述人员身份信息提取所述数据库中的所有信息；

根据预设统计方法和所述报表生成需求将所述所有信息统计为抽烟行为分析报表。

4.一种抽烟行为识别装置，其特征在于，包括：

第一接收模块，用于接收深度相机获取的待检测区域的实时图像信息；所述实时图像信息中包括实时人体图像信息；

第二接收模块，用于接收红外相机获取的待检测区域的实时红外图像信息；

第一处理模块，用于根据实时人体图像信息和人体骨骼算法得到待检测区域的人体动作信息；

判断识别模块，用于根据所述人体动作信息和实时红外图像信息识别所述待检测区域的抽烟行为；

第二处理模块，用于根据所述实时人体图像信息得到所述待检测区域中所有人的脸部图像信息；

身份识别模块，用于将所述脸部图像信息输入到预先训练的人员身份识别模型中，得到所述脸部图像信息对应的人员身份信息；

第一存储模块，用于根据所述人体图像信息将所述抽烟行为和所述人员身份信息对应存储到数据库中；所述第一存储模块包括：存储单元，用于根据所述人体图像信息将所述抽烟行为、所述抽烟行为发生的时间和所述人员的身份对应存储。

5.根据权利要求4所述的抽烟行为识别装置，其特征在于，还包括：

第一提取模块，用于根据所述人员身份信息从所述数据库中提取所述人员身份信息对应的所有抽烟行为发生的时间；

第三处理模块，用于根据所述所有抽烟行为发生的时间计算所述人员身份信息对应的人员的抽烟时长、间隔时间和频率；

第二存储模块，用于将所述人员身份信息对应的人员的抽烟时长、间隔时间和频率对应存储到所述数据库中；

第二提取模块，用于按照所述人员身份信息提取所述数据库中的所有信息；

统计模块，用于根据预设统计方法将所述所有信息统计为抽烟行为分析报表。

6.一种抽烟行为识别设备，其特征在于，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1～3任一项所述的抽烟行为识别方法；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。