[发明专利]一种银行柜台人员举手识别方法及系统

权利要求书

1.一种银行柜台人员举手识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：获取图像数据，利用图像采集装置分别采集银行柜台处工作人员的工作视频和图片，并分别对采集到工作视频和图片进行预处理；

步骤二，行为识别推理，将预处理后的工作视频和图片输入到目标检测模型中进行行为分析识别和推理，输出工作视频和图片中工作人员的位置和工作人员举手时手部的位置；

步骤三：行为比较判定，设定举手重合度阈值，计算工作视频和图片中每个工作人员的位置框和工作人员手部的举手重合度，并将计算出的举手重合度与设定的举手重合度阈值进行比较；若计算出的举手重合度大于设定举手重合度阈值则认为该工作人员有举手行为，否则认定该工作人员没有举手行为。

2.根据权利要求1所述的一种银行柜台人员举手识别方法，其特征在于，所述步骤二具体包括以下子步骤：

S201，先通过监控设备获取银行工作人员的工作视频和图片并进行预处理，将预处理后的工作视频和图片输入到CNN-backbone主干网络提取特征图中；

S202，CNN-backbone主干网络提取特征图通过PANet结构加快特征信息间的流通，使用类似YOLOV3-Head检测头生成三个不同尺度的检测结果特征图；

S203，通过自适ASFF模块对检测结果特征图进行空间滤波，滤除冲突信息，把检测结果特征图进行转化和拼接输出工作视频和图片中工作人员身体位置和工作人员举手时的手部位置。

3.根据权利要求1所述的一种银行柜台人员举手识别方法，其特征在于，所述步骤一中的对采集到工作视频和图片进行预处理过程具体包括：

S101， 输入图像自适应图片缩放，先根据输入模型的长宽尺度，计算长宽各自的缩放系数；然后选择缩放系数较小的那个作为整体缩放系数，原始长宽乘以缩放系数得到缩放后的尺寸；然后对高进行黑边填充，将图片的宽的尺寸填充到32的倍数，且与放缩后的尺寸差值最小；计算差值后，对图片的上下进行黑边补充；

S102，图片像素点除以255进行归一化后, 交换通道得到输入模型的特征值。

4.一种银行柜台人员举手识别系统，其特征在于，包括图像预处理模块、目标检测模块、中心计算模块、比对模块和报警模块；

图像预处理模块用于实时采集并获取银行柜台工作人员的工作视频和图片，并对获取的工作视频和图片进行预处理；

目标检测模块用于对预处理后的工作视频和图片进行推理和分析处理，输出工作视频和图片中工作人员身体位置和工作人员举手时的手部位置；

中心计算模块用于计算工作视频和图片中计算监控图像中每个工作人员的位置框和每个工作人员举手动作的重合度；

比对模块用于根据预先设定的工作人员举手重合度阈值，并将计算出的每个工作人员举手动作的重合度与设定的重合度阈值进行比较，最后输出比较结果。