[发明专利]行人吸烟识别模型构建、识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例涉及一种行人吸烟识别模型构建、识别方法、装置及电子设备，包括：收集行人图像，对行人对应的部分图像进行标记，获取第一标记信息，将行人图像和第一标记信息，构成第一数据集；收集吸烟行为图像，对吸烟行为的动作图像进行标记，获取第二标记信息，将吸烟行为图像和第二标记信息构成第二数据集；收集香烟图像，对香烟图像进行图像处理后，与背景信息生成新的图像；对新的图像中香烟图像进行标记，获取第三标记信息，将新的图像和第三标记信息，构成第三数据集；利用第一数据集对第一目标检测模型进行训练；利用第二数据集第三数据集，对第二目标检测模型进行训练；根据行人检测模型和吸烟检测模型，构建行人吸烟识别模型。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行人吸烟识别模型构建、识别方法、装置及电子设备。

背景技术

吸烟不但危害身体健康，而且在某些区域吸烟会带来严重消防隐患。随着计算机技术的不断发展，使得通过结合视频监控和计算机视觉技术进行行人吸烟识别、告警成为可能。

目前的行人吸烟识别技术主要有以下几种：

第一种，通过可见光摄像头采集图像，通过卷积神经网络，直接检测是否含有香烟，或者检测人和烟两个类别，根据人和烟检测框相交情况判断是否吸烟。由于香烟在整个图像占比非常小，特别容易漏检和误检，导致该方法准确率不高。

第二种，通过可见光摄像头采集行人目标轨迹，与数据库中吸烟行人轨迹进行比对，判断是否有吸烟行为。该方案需要采集大量连续吸烟行为，在现实中是非常困难的，而且吸烟的动作非常多样化，很难考虑到各种情况。

第三种，通过可见光摄像头采集图像，进行人脸检测，然后将人脸区域输入分类器，分为有烟、无烟两个类别。同样，香烟在整个人脸区域占比非常小，使用分类器很难提取到烟的特征，分类效果不佳。

第四种，通过红外摄像头采集图像，通过阈值分割方法分割高温区域，进一步和香烟燃烧边界进行特征匹配。该方法依赖红外摄像头，无法应用于广泛使用的可见光摄像头，分割阈值随着不同环境有所变化不易确定，香烟燃烧区域小、边界不规则，实施难度大，且不能检测未点燃的香烟，不能提前预警。

综上可知，已有行人吸烟识别技术，存在准确率低、训练数据不易收集，不易实施，对硬件要求高等缺点。

发明内容

本申请提供了一种行人吸烟识别模型构建、识别方法、装置及电子设备，以解决现有技术中的行人吸烟识别技术存在准确率低、训练数据不易收集，不易实施，对硬件要求高等的问题。

第一方面，本申请提供了一种行人吸烟识别模型构建方法，该方法包括：

收集行人图像，对行人图像中行人对应的部分图像进行标记，获取第一标记信息，将行人图像和第一标记信息，构成第一数据集；

收集吸烟行为图像，对用以指示吸烟行为的动作图像进行标记，获取第二标记信息，将吸烟行为图像和第二标记信息构成第二数据集；

收集携带有背景信息的香烟图像，对香烟图像进行图像处理后，与背景信息生成新的图像；

对新的图像中香烟图像进行标记，获取第三标记信息，将新的图像和第三标记信息，构成第三数据集；

利用第一数据集对第一目标检测模型进行训练，得到行人检测模型；

利用第二数据集第三数据集，对第二目标检测模型进行训练，得到吸烟检测模型；

根据行人检测模型和吸烟检测模型，构建行人吸烟识别模型。

第三方面，本申请提供了一种行人吸烟识别装置，该装置包括：

收集模块，用于收集行人图像；

标记模块，用于对行人图像中行人对应的部分图像进行标记，获取第一标记信息；