[发明专利]行人质量评估方法及系统

权利要求书

1.一种行人质量评估方法，其特征在于，包括：

输入行人图像，根据人体骨骼关键点和遮挡物品对所述行人图像进行合成，得到遮挡图像；

对所述行人图像和所述遮挡图像进行标注，得到有遮挡图像和无遮挡图像；

将所述有遮挡图像和所述无遮挡图像构成遮挡二分类任务数据集；将所述有遮挡图像和所述无遮挡图像划分为人体五分类任务数据集，所述人体五分类任务数据集包括上半身图像、下半身图像、左半身图像、右半身图像和全身图像；

将所述遮挡二分类任务数据集和所述人体五分类任务数据集投入到卷积神经网络模型进行多任务训练，得到行人质量评估模型；

根据所述行人质量评估模型对行人质量进行评估；

所述卷积神经网络模型为改进后的MobileNetV2网络，将所述MobileNetV2网络的最后一个下采样块改进成两个下采样分支，一个所述下采样分支用于训练所述遮挡二分类任务数据集，另一个所述下采样分支用于训练所述人体五分类任务数据集；

所述人体五分类任务数据集采用softmax交叉熵损失函数进行训练，所述遮挡二分类任务数据集采用sigmiod交叉熵损失函数进行训练，则所述MobileNetV2网络的损失函数为：

其中，y_n1i表示样本n1的第i个标签，y_n2j表示样本n2的第j个标签，i＝1,2,3,4,5分别表示所述人体五分类任务数据集中上半身图像、下半身图像、左半身图像、右半身图像、全身图像的标签，j＝1,2分别表示所述遮挡二分类任务数据集中的有遮挡图像、无遮挡图像的标签，N₁表示所述人体五分类任务数据集中的总样本数，N₂表示所述遮挡二分类任务数据集中的总样本数，x_i、z_j分别表示各自对应模型的输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据人体骨骼关键点和遮挡物品对所述行人图像进行合成，得到遮挡图像，包括：

分别选择不同的人体骨骼关键点为遮挡区域的中心点[x,y]，遮挡区域则为[x,y,w,h]；其中，w∈[0.2*width,0.5*width],h∈[0.2*height,0.5*height],width与height分别表示所述行人图像的宽度与高度；

将所述遮挡物品覆盖在所述遮挡区域内，得到所述遮挡图像；其中，所述遮挡物品筛选为coco数据集中的物品图片。