[发明专利]一种口罩佩戴监测方法、电子设备和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种口罩佩戴监测方法、电子设备和可读存储介质，包括：依次对摄像头采集的每一帧图像，将其输入到预训练好的人体目标检测模型中，提取出图像中的人体目标区域，得到目标图像；分别将各目标图像输入到预训练好的口罩佩戴检测模型中，对各目标图像中的口罩佩戴情况进行检测；对所述摄像头采集的每一帧图像中的所有未佩戴口罩和未正确佩戴口罩的人体目标分别采用DSST算法进行追踪，直至该人体目标正确佩戴口罩；本发明在对口罩佩戴情况进行检测的过程中避免了公共场景中复杂背景的影响，大大提高了检测的精确度；同时将大的帧图像转换成小的目标图像进行分层处理，检测速度较快。

技术领域

本发明属于公共安全防控领域，更具体地，涉及一种口罩佩戴监测方法、电子设备和可读存储介质。

背景技术

目前的研究表明，新型冠状病毒的传染途径主要为飞沫呼吸道传染、粪-口消化道传染、黏膜接触传染等几种方式。我们发现，口罩可以在一定程度上减少飞沫的传播，在公共场所佩戴口罩可以有效降低疾病的传染率。但是目前大部分口罩佩戴的监管工作均由人工完成，需要管理人员在人流密集场所实时检查提醒，自动化程度不高、工作量大效率较低，容易造成遗漏、不及时的问题，故研究一种口罩佩戴自动监测方法及系统具有重要的意义。

公共场所往往人流量大，场景相对比较复杂，传统的目标监测方法常使用帧间差分法、背景差分法等确定运动对象，通过相邻两帧图像的差值计算或当前图像与背景图像的差分来检测运动区域，获得运动目标轮廓，对于多目标监测对象的面部监测达不到理想的准确率与及时度。而现有的基于机器学习的目标监测方法在进行面部识别时，往往针对照片或非运动状态下的摄像头返回的画面，场景较为简单，在人流密集的公共场所，视频监控所传回的图像中目标区域密集，无法快速、实时准确的对目标进行检测。因此，目前尚无非常有效的口罩佩戴监测技术，急需高效准确的方法解决公共场所口罩佩戴的监测问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种口罩佩戴监测方法、电子设备和可读存储介质，其目的在于由此现有技术无法对公共场所中人员的口罩佩戴情况进行快速实时准确的监测的技术问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种口罩佩戴监测方法，包括：

依次对摄像头采集的每一帧图像，将其输入到预训练好的人体目标检测模型中，提取出图像中的人体目标区域，得到目标图像；分别将各目标图像输入到预训练好的口罩佩戴检测模型中，对各目标图像中的口罩佩戴情况进行检测；

对摄像头采集的每一帧图像中的所有未佩戴口罩和未正确佩戴口罩的人体目标分别采用DSST算法进行追踪，直至该人体目标正确佩戴口罩；

其中，人体目标检测模型为yolo-v3模型，用于检测图像中的人体目标区域；口罩佩戴检测模型为机器学习模型，用于判断目标图像中的人体是否正确佩戴口罩。

进一步优选地，分别对检测到的未佩戴口罩和未正确佩戴口罩的人体目标发出指示信息进行提醒，直至其正确佩戴口罩。

进一步优选地，基于第i帧图像中人体目标区域的位置和尺度信息，采用DSST算法对该人体目标区域在第i+1帧图像中的位置和尺度信息进行预测，以对其进行追踪。

进一步优选地，人体目标检测模型的训练方法包括：收集公共场所中摄像头拍摄的图像，对其中的人体目标区域进行标注，得到人体目标检测训练集；将人体目标检测训练集输入到yolo-v3模型中进行训练，得到预训练好的人体目标检测模型；其中，人体目标检测训练集中的图像中包括未佩戴口罩的人体目标图像、未正确佩戴口罩的人体目标图像以及正确佩戴口罩的人体目标图像。

进一步优选地，口罩佩戴检测模型的训练方法包括：截取上述人体目标检测训练集各图像中人体目标所在的区域，得到人体目标图像，对人体目标图像的口罩佩戴情况进行标记，得到口罩佩戴检测训练集；将口罩佩戴检测训练集输入到机器学习模型中进行训练，得到预训练好的口罩佩戴检测模型。