[发明专利]一种基于深度学习的视频中安全帽佩戴的检测方法及装置在审
| 申请号： | 201810411342.0 | 申请日： | 2018-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN108647619A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 胡传锐;李腾;王妍 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/254;G06T7/90 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 丁瑞瑞 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频中安全帽佩戴的检测方法及装置，方法包括：从搜集的视频数据中取M张图片；将M张中的N张图片进行标注，对M张图片进行标注获取行人正样本数据、行人负样本数据、安全帽正样本数据、安全帽负样本数据；使用行人正样本数据和行人负样本数据训练行人检测网络，使用安全帽正样本数据和安全帽负样本数据训练安全帽检测网络；获取待检测图片，通过背景差分法获取待检测区域；将待检测区域输入到训练后的行人检测网络，判断待检测区域中是否存在行人；若是，执行将所述存在行人的待检测区域中的预设区域输入到训练后的安全帽检测网络中进行检测；若未检测到，发出警报。应用本发明实施例，可以提高检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 安全帽 检测 待检测区域 负样本 正样本 数据训练 行人检测 标注 网络 佩戴 视频 视频数据 预设区域 图片 差分法 警报 搜集 学习 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视频中安全帽佩戴的检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：从搜集的视频数据中抽取M张图片；步骤2：将所述M张图片中的N张图片进行标注，将标注后的N张含有行人的图片作为行人正样本数据；将M‑N张不含有行人的图片作为行人负样本数据；将标注后的所述N张图片中的带有安全帽的区域标注为安全帽正样本数据；将所述安全帽正样本数据中的各个安全帽遮盖，作为安全帽负样本数据；且M、N均为正整数；步骤3：使用行人正样本数据和行人负样本数据训练行人检测网络，使用安全帽正样本数据和安全帽负样本数据训练安全帽检测网络；步骤4：获取待检测图片，并通过背景差分法获取所述待检测图片中的待检测区域；步骤5：将所述待检测区域输入到训练后的行人检测网络，判断所述待检测区域中是否存在行人；若是，执行步骤6；步骤6：将所述存在行人的待检测区域中的预设区域输入到训练后的安全帽检测网络中进行检测，若检测到安全帽，通过HSV颜色空间判断安全帽的类型；若未检测到，发出警报。
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