[发明专利]安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，具体为深度学习、云计算、计算机视觉。安全帽佩戴检测方法包括：获取摄像设备采集的第一图像，第一图像中包括至少一个人体图像；在第一图像中确定至少一个人体图像和至少一个头部图像；根据至少一个人体图像所在的区域和至少一个头部图像所在的区域，在至少一个人体图像中确定每个头部图像对应的人体图像；根据至少一个头部图像的类型，对至少一个头部图像对应的人体图像进行处理。提高安全帽佩戴检测方法的准确性，避免漏检或错检，节省人力劳动。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，具体为深度学习、云计算、计算机视觉，尤其涉及一种安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，在建筑工地中施工的工作人员通常需要佩戴安全帽，以减小建筑工地中高处坠物、或者物体打击对工作人员造成的伤害。

由于部分工作人员的安全意识较低，因此在建筑工地中设置的摄像机，通过摄像机采集施工视频图像，并由监控人员观察施工视频图像，以确定工作人员是否佩戴安全帽。在上述方法中，依靠监控人员观察施工视频图像确定工作人员是否佩戴安全帽，浪费监控人员的人力劳动，而且在监控人员观察施工视频图像的过程中，可能漏掉部分施工视频图像，导致施工监控的有效性差。

发明内容

本申请提供了一种用于安全帽佩戴检测方法、装置、设备及存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种安全帽佩戴检测方法，包括：

获取摄像设备采集的第一图像，第一图像中包括至少一个人体图像；

在第一图像中确定至少一个人体图像和至少一个头部图像；

根据至少一个人体图像所在的区域和至少一个头部图像所在的区域，在至少一个人体图像中确定每个头部图像对应的人体图像；

根据至少一个头部图像的类型，对至少一个头部图像对应的人体图像进行处理。

在一种可能的设计中，在第一图像中确定至少一个人体图像和至少一个头部图像，包括：

通过第一模型对第一图像进行处理，得到至少一个人体图像和至少一个头部图像，其中，第一模型为对多组样本进行学习得到的，每组样本包括样本图像、样本人体图像和样本头部图像。

在一种可能的设计中，通过第一模型对第一图像进行处理，得到至少一个人体图像和至少一个头部图像，包括：

通过第一模型对第一图像进行可变形卷积处理，得到图像特征信息；通过第一模型对图像特征信息进行处理，得到至少一个人体图像和至少一个头部图像。

在一种可能的设计中，根据至少一个人体图像所在的区域和至少一个头部图像所在的区域，在至少一个人体图像中确定每个头部图像对应的人体图像，包括：

获取至少一个头部图像所在的区域与每个人体图像所在的区域的匹配度；

根据每个头部图像对应的匹配度，在至少一个人体图像中确定每个头部图像对应的人体图像。

在一种可能的设计中，针对至少一个头部图像中的第一头部图像；根据第一头部图像对应的匹配度，在至少一个人体图像中确定第一头部图像对应的人体图像，包括：

在第一头部图像对应的匹配度中确定第一匹配度；

将第一匹配度对应的人体图像确定为第一头部图像对应的人体图像。

在一种可能的设计中，根据第一头部图像的类型，对第一头部图像对应的人体图像进行处理，包括：

根据第一头部图像的类型，在第一图像中增加标识，标识用于指示第一头部图像对应的人体图像；