[发明专利]一种基于目标检测的闸机通过逃票行为检测方法

说明书

本发明涉及一种基于目标检测的闸机通过逃票行为检测方法，用于对通过闸机的行人进行逃票行为判别，所述闸机上方设有摄像头，所述方法包括以下步骤：S1：利用行人刷卡进入所述闸机的脉冲信号驱动所述摄像头，对准所述闸机进行拍摄；S2：基于所述摄像头拍摄的图像，利用预训练好的目标检测网络对进入所述闸机的人数进行异常检测；S3：基于预建立的闸机异常行为判别法则，对闸机逃票行为进行判定。与现有技术相比，本发明可自动分析判断行人的逃票情况，降低人力成本，具有检测准确率高、实时性好等优点。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种基于目标检测的闸机通过逃票行为检测方法。

背景技术

随着我国经济的快速发展，城市化进程逐渐加快，地铁、高铁等轨道交通出行方式越来越受到欢迎，热门景区出入口人数也逐渐增多，为保证有序出行，越来越多的闸机系统用于实现自动化检票，以保证快速有序出行。但随之带来的是仍有相当数量的低素质人群逃票行为发生。为减少逃票行为的发生，为每一个闸机配备一个工作人员，这种方法需要消耗大量的人力成本，因此极其有必要完善地铁监控系统以杜绝逃票事件发生，避免国家财产损失。而基于目标检测的方法能够在行人进入闸机的时候进行检测，通过检测瞬时进入闸机的人数判断是否有人逃票，该智能算法的提出能够为解决实际工程问题提供了理论方法保障。

针对现有的闸机通过检票过程种并没有解决逃票行为检测这一问题，因此设计一种监控闸机通过逃票行为检测判别的方法是十分必要的。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于目标检测的闸机通过逃票行为检测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于目标检测的闸机通过逃票行为检测方法，用于对通过闸机的行人进行逃票行为判别，所述闸机上方设有摄像头，所述方法包括以下步骤：

S1：利用行人刷卡进入所述闸机的脉冲信号驱动所述摄像头，对准所述闸机进行拍摄；

S2：基于所述摄像头拍摄的图像，利用预训练好的目标检测网络对进入所述闸机的人数进行异常检测；

S3：基于预建立的闸机异常行为判别法则，对闸机逃票行为进行判定。

进一步地，步骤S1中，所述利用行人刷卡进入所述闸机的脉冲信号驱动所述摄像头具体为，当行人进行刷卡之后，所述闸机检测到刷卡信息，将开门信号传送到主板上，由主板发送控制信号，打开所述闸机，允许行人通行；与此同时，主板再发送一个信号，驱动所述闸机上方的摄像头进行拍摄。

进一步地，所述步骤S1还包括，当所述摄像头未接受到所述脉冲信号时，采用定期拍摄的方式，利用所述摄像头对准所述闸机进行抓拍。

进一步地，所述目标检测网络为Yolo V3网络，该Yolo V3网络的输出包括三个尺度：y1，用于检测身躯高大的人；y2，用于检测中等身材的人；y3，用于检测小孩。

进一步地，在进行目标检测之前要对该网络进行训练，以对目标检测算法软件设置最优的参数，并注入摄像头前端系统。在对行人进行检测时直接使用该参数能够准确快速的检测通过闸机的行人；步骤S2中，所述目标检测模型的预训练过程包括以下步骤：

S201：获取人群图像，组成训练数据集；

S202：对训练数据集中每个所述人群图像中的人进行标注，并生成标注文件，该标注文件包括标注框的中心坐标点和标注框的宽高；

S203：基于所述标注框的宽高，对所述训练数据集进行聚类，获取所述Yolo V3网络三种输出尺度的预设框；

S204：利用预设框对训练数据集中的人群图像进行检测，通过损失函数和梯度下降训练参数以优化所述Yolo V3网络。