[发明专利]一种佩戴口罩行为检测方法及装置

权利要求书

1.一种佩戴口罩行为检测方法，其特征在于，所述佩戴口罩行为检测方法，包括：

采用训练样本对构建的目标检测模型进行训练，在训练时，所述目标检测模型对深度残差网络的残差学习单元中残差模块输出的特征信号进行挤压和激活操作，得到特征信号对应的权重，并通过乘法运算将所述权重与残差模块输出的特征信号进行融合，然后将残差学习单元的输出通过特征金字塔网络获取特征图金字塔；最后对每层特征图金字塔分别进行目标分类和检测框位置回归；

采集待检测人员的单人脸区域图片，采用训练好的目标检测模型进行佩戴口罩行为检测，并通过软化非极大值抑制法来得到置信度最高的检测结果；

根据多次的检测结果及其置信度，判断待检测人员是否佩戴口罩。

2.根据权利要求1所述的佩戴口罩行为检测方法，其特征在于，所述根据多次的检测结果及其置信度，判断待检测人员是否佩戴口罩，包括：

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为是并置信度在第一阈值以上，则判定结果为该待检测人员已佩戴口罩，并为其放行；

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为否并置信度在第二阈值以上则继续检测第二张单人脸区域图片；如果第二张单人脸区域图片的检测结果为是并且置信度在第一阈值以上，则继续检测第三张单人脸区域图片；如果第三张单人脸区域图片的检测结果为是并且置信度在第一阈值以上，则判定结果为待检测人员已佩戴口罩，并为其放行；

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为否并置信度在第二阈值以上则继续检测第二张和第三张单人脸区域图片，如果第二张和第三张单人脸区域图片的检测结果均为否并且置信度均在第二阈值以上，则判定结果为该待检测人员未佩戴口罩，此时将不会为待检测人员放行并且启动预警。

3.根据权利要求1所述的佩戴口罩行为检测方法，其特征在于，所述挤压操作，包括通过全局平均池化将特征信号每个通道内所有的特征值相加再平均。

4.根据权利要求1所述的佩戴口罩行为检测方法，其特征在于，所述激活操作，包括第一全连接层、ReLU激活函数层、第二全连接层和Sigmoid激活函数层。

5.一种佩戴口罩行为检测装置，其特征在于，所述佩戴口罩行为检测装置，包括：

训练模块，用于采用训练样本对构建的目标检测模型进行训练，在训练时，所述目标检测模型对深度残差网络的残差学习单元中残差模块输出的特征信号进行挤压和激活操作，得到特征信号对应的权重，并通过乘法运算将所述权重与残差模块输出的特征信号进行融合，然后将残差学习单元的输出通过特征金字塔网络获取特征图金字塔；最后对每层特征图金字塔分别进行目标分类和检测框位置回归；

检测模块，用于采集待检测人员的单人脸区域图片，采用训练好的目标检测模型进行佩戴口罩行为检测，并通过软化非极大值抑制法来得到置信度最高的检测结果；

判定模块，用于根据多次的检测结果及其置信度，判断待检测人员是否佩戴口罩。

6.根据权利要求5所述的佩戴口罩行为检测装置，其特征在于，所述判定模块根据多次的检测结果及其置信度，判断待检测人员是否佩戴口罩，执行如下操作：

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为是并置信度在第一阈值以上，则判定结果为该待检测人员已佩戴口罩，并为其放行；

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为否并置信度在第二阈值以上则继续检测第二张单人脸区域图片；如果第二张单人脸区域图片的检测结果为是并且置信度在第一阈值以上，则继续检测第三张单人脸区域图片；如果第三张单人脸区域图片的检测结果为是并且置信度在第一阈值以上，则判定结果为待检测人员已佩戴口罩，并为其放行；

如果第一张单人脸区域图片的检测结果为否并置信度在第二阈值以上则继续检测第二张和第三张单人脸区域图片，如果第二张和第三张单人脸区域图片的检测结果均为否并且置信度均在第二阈值以上，则判定结果为该待检测人员未佩戴口罩，此时将不会为待检测人员放行并且启动预警。

7.根据权利要求5所述的佩戴口罩行为检测装置，其特征在于，所述训练模块在进行挤压操作时，通过全局平均池化将特征信号每个通道内所有的特征值相加再平均。

8.根据权利要求5所述的佩戴口罩行为检测装置，其特征在于，所述训练模块在进行激活操作时，所述激活操作包括第一全连接层、ReLU激活函数层、第二全连接层和Sigmoid激活函数层。