[发明专利]一种基于CNN两阶段人体检测的区域防范方法、系统以及终端在审
| 申请号： | 201811480634.6 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109583396A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 宋建斌;张青;方思军;吴冬冬;吴武勋;叶海青;霍炼楚 | 申请（专利权）人： | 广东亿迅科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 李巍 |
| 地址： | 510000 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN两阶段人体检测的区域防范方法及装置，涉及计算机视觉应用技术领域。本发明基于卷积神经网络对监控视频流中的图片进行区域防范，包括在图片中构建检测区域以及识别人体，并判断人体是否在构建的检测区域内，若人体在检测区域内，则执行报警操作。本发明提供的技术方案可实现在设定的防范区域进行人体进入的实时检测和报警，在实际生产环境中检测准确率高于85％，大大减轻了监管人员的工作强度，提高了自动化管理水平。 | ||
| 搜索关键词： | 检测区域 人体检测 防范 两阶段 构建 计算机视觉应用 自动化管理水平 卷积神经网络 监控视频流 报警操作 生产环境 实时检测 准确率 报警 终端 检测 图片 监管 | ||
【主权项】：
1.一种基于人体检测的区域防范方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，选取图片，在所述图片中构建检测区域，所述检测区域包含防范区域；S2，在所述图片的卷积特征层上利用k个不同的矩形框进行区域提名，筛选出人体候选区域，其中，k为正整数；S3，利用卷积神经网络自动对所述候选区域进行特征提取；S4，利用人体分类器模型对所述提取的特征进行分类、回归，识别所述图片是否存在人体。S5，若存在，则判断人体是否在构建的检测区域内；S6，若是，则执行报警操作。
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