[发明专利]智能教室人数的自动计数方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能教室人数的自动计数方法，其特征在于，所述智能教室人数的自动计数方法包括以下步骤：

采集智能教室的人数图像信息，提取所述人数图像信息的特征图像信息；

获取预设图像分割算法，根据所述预设图像分割算法对所述特征图像信息对应图像进行分割，得到对应的人数图像分割块；

获取预设单次检测算法模型，根据所述预设单次检测算法模型对所述人数图像分割块进行检测；

在检测后的人数图像分割块满足目标终止分割条件时，根据所述检测后的人数图像分割块得到所述智能教室的人数数量；

所述获取预设单次检测算法模型，根据所述预设单次检测算法模型对所述人数图像分割块进行检测，包括：

获取预设单次检测算法模型，根据所述预设单次检测算法模型对所述人数图像分割块进行分类；

提取所述预设单次检测算法模型的卷积核信息；

提取不同类别的人数图像分割块的人脸特征信息和胳膊特征信息；

根据所述人脸特征信息确定对应的人脸权重；

根据所述胳膊特征信息确定对应的胳膊权重；

获取第一损失函数，根据所述第一损失函数分别对所述人脸权重和胳膊权重进行计算，得到人脸特征损失值和胳膊特征损失值；

根据所述卷积核信息、人脸特征损失值以及胳膊特征损失值对不同类别的人数图像分割块进行检测。

2.如权利要求1所述的智能教室人数的自动计数方法，其特征在于，所述获取预设图像分割算法，根据所述预设图像分割算法对所述特征图像信息对应图像进行分割，得到对应的人数图像分割块，包括：

提取所述特征图像信息中的人头尺度信息和身体尺度信息；

获取预设图像分割算法，根据所述预设图像分割算法对所述人头尺度信息和身体尺度信息进行分割，得到对应的人数图像分割块。

3.如权利要求2所述的智能教室人数的自动计数方法，其特征在于，所述获取预设图像分割算法，根据所述预设图像分割算法对所述人头尺度信息和身体尺度信息进行分割，得到对应的人数图像分割块，包括：

分别对所述人头尺度信息和身体尺度信息进行边缘化处理，得到人头边缘信息和身体边缘信息；

获取预设图像分割算法，根据所述预设图像分割算法对所述人头边缘信息和身体边缘信息进行匹配；

根据匹配成功的人头边缘信息和身体边缘信息生成对应的人数图像分割块。

4.如权利要求1所述的智能教室人数的自动计数方法，其特征在于，所述获取第一损失函数，根据所述第一损失函数分别对所述人脸权重和胳膊权重进行计算，得到人脸特征损失值和胳膊特征损失值，包括：

获取人脸边框图像信息和胳膊边框图像信息；

根据所述人脸边框图像信息得到第一定位误差值和第一置信度损失；

根据所述胳膊边框图像信息得到第二定位误差值和第二置信度损失；

获取第一损失函数，根据所述第一损失函数、第一定位误差值和第一置信度损失得到人脸权重；

根据所述第一损失函数、第二定位误差值和第二置信度损失得到胳膊权重；

获取第二损失函数，根据所述第二损失函数分别对所述人脸权重和胳膊权重进行计算，得到人脸特征损失值和胳膊特征损失值。

5.如权利要求1至4中任一项所述的智能教室人数的自动计数方法，其特征在于，所述获取预设单次检测算法模型，根据所述预设单次检测算法模型对所述人数图像分割块进行检测之后，还包括：

在检测后的人数图像分割块不满足目标终止分割条件时，根据预设图像分割算法对所述检测后的人数图像分割块进行分割；

通过预设单次检测算法模型对分割后的人数图像分割块进行检测，直至在检测结果中人数图像分割块满足目标终止分割条件。