[发明专利]一种可识别分析作业人员行为的方法、智能终端及装置

说明书

本发明提供一种可识别分析作业人员行为的方法、智能终端及装置，该方法包括读取视频图像；对读取的视频图像进行图像识别；对图像识别后的图像判断是否有人；对判断后的图像进行图像分析；对图像分析后的图像判断是否违规；对不符合规定的图像发出警报，从而提升了识别速度和识别精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种可识别分析作业人员行为的方法、智能终端及装置。

背景技术

在从图像中识别人体动作的过程中，对图像质量、图像大小以及图像光感质量等因素的要求大致相同，但对各个因素的具体要求却往往是矛盾的。在已有的传统图像识别方式中，常常会出现提高了图像质量，却增加了图像中的噪声或丢失了部分图像特征，加重了图像的识别难度，或集中在不同环境中图像质量的不同，而很难通过图像识别出人体动作的情况。基于已有的图像识别技术，可识别特定物体及人体骨骼结构，同时可根据整体图像结构，包括固定场景，图像目标的色彩，轮廓的图像结构进行多约束多目标的动作识别，但由于固定场景，目标图像的色彩，图像轮廓在不同角度，距离以及光感的变化往往会造成无法有效进行动作的识别的问题，同时还会导致无法有效快速调整现有识别模型的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可识别分析作业人员行为的方法、智能终端及装置，以解决由于图像中的背景环境的影响所导致识别结果精度不高的问题。

第一方面，本发明提供的一种可识别分析作业人员行为的方法，包括：

对读取的视频图像进行图像识别；

对图像识别后的图像进行判断是否有人；

对判断后的图像进行图像分析；

对图像分析后的图像判断是否违规；

对不符合规定的图像发出警报。

进一步的，读取视频图像，包括：

对视频图像进行采集；

对采集后的视频图像进行读取。

进一步的，对读取的视频图像进行图像识别，包括：

对图像进行灰度处理；

采用局部特征点算法进行图像识别，图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等，局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰。

进一步的，对图像识别后的图像进行判断是否有人，包括：

对所述处理识别的图像进行判定，若有人则输出1并进行下一步，若无人则输出2并返回起点。

进一步的，对判断后的图像进行图像分析，包括：

预先输入违规动作图像，如吸烟，喝酒，睡觉，打架；

将判断后的图像进行图像分割，得到人像部分。

进一步的，对图像分析后的图像进行行动是否违规的判定，包括：

将所述人像部分与所述违规动作图像进行对照，若不符合则输出1结束，若相符合则输出2，发出警报。

进一步的，对不符合规定的图像发出警报，包括：

警报单元接收到信号发出警报。

第二方面，一种可识别分析作业人员行为的装置，包括：

读取单元，用于读取视频图像；

识别单元，用于对读取的视频图像进行图像识别；

第一判断单元，用于对图像识别后的图像进行判断是否有人；

分析单元，用于对判断后的图像进行图像分析；