[发明专利]基于目标检测的使用手机行为的检测方法

权利要求书

1.一种基于目标检测的使用手机行为的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、人手检测：将待检测的使用手机行为的视频或图像输入至人手目标检测模型，然后检测其中是否有人手，将有人手的图片保存至人手图片数据集，并输出至手机分类器模型；

步骤2、构建手机分类器模型，进行手机识别：获取步骤1输入的人手图片，利用训练好的HOG+SVM模型作为手机分类器模型对人手图片进行二分类，判断是否是带有手机的人手图片，并通过显示结果视频，保存结果视频和保存结果图片三种输出方式进行输出；

步骤3、人手图片数据集处理：对采集到的人手图片数据集中的图片进行人工标注，删除无关数据集，重命名数据集并生成配置文件；

步骤4、训练人手分类器模型：通过处理后的人手数据集及配置文件训练测试HOG+SVM分类器模型，实现对使用手机行为的检测。

2.根据权利要求1所述的基于目标检测的使用手机行为的检测方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：

通过图像检测和视频检测两种输入方式将待检测的视频传入训练好的SSD目标检测模型；SSD目标检测模型对视频逐帧进行多尺度特征检测，得到所有候选框的坐标和相似度；用所有候选框的相似度与人手二分类阈值对比判断，若有相似度大于人手二分类阈值的候选框，则判断出该帧图片中有人手，保存该帧图片至人手图片数据集，并将该帧图片传入手机分类器模型。

3.根据权利要求2所述的基于目标检测的使用手机行为的检测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

接收到人手检测步骤传入的人手图片后，调用训练好的HOG+SVM模型对人手图片进行分类，利用滑动窗口技术对图片的每个候选框进行HOG特征值的计算形成特征矩阵，利用SVM分类器模型的预测函数对特征矩阵进行计算，获取手机二分类预测值，若手机二分类预测值大于设定的手机二分类阈值则说明窗口中带有手机部分，用检测框框住带有手机的部分，并通过显示结果视频，保存结果视频和保存结果图片三种输出方式输出保存。

4.根据权利要求3所述的基于目标检测的使用手机行为的检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：

使用标注软件，对人手图片数据集中的图片数据进行标注，用标注框框出手机部分，并打上相应的分类标签，生成注释文件，并保存注释文件至人手图片数据集路径；经过人工标注后剩下的没有进行标注的图片数据是无用的，删除人手数据集中未标注的图片数据；并对人手数据集中已标注的图片和注释文件的文件名根据标准格式进行重命名；最后，建立一个配置文件，记录人手数据集中已标注的图片和注释文件的对应关系和文件路径。

5.根据权利要求2所述的基于目标检测的使用手机行为的检测方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：

通过人手图片数据集中的配置文件获取数据集中已标注的图片数据和注释文件路径；调整图片至固定大小，根据注释文件获取图片中标注框的坐标，计算HOG特征值作为正样本数据；对数据集中已标注的图片中标注框部分加上遮掩，遮掩后的图片形成测试集；然后利用滑动窗口技术计算测试集中图片每个窗口的HOG特征值作为负样本，生成新的SVM分类器模型；通过新的SVM分类器模型进行困难负样本挖掘操作，将测试集中被预测为正样本的负样本添加到负样本中，去除出现误报的负样本，生成最终的SVM分类器模型；用最终的SVM分类器模型替代步骤2中的SVM分类器模型进行是否有手机的二分类，实现对使用手机行为的检测。