[发明专利]一种基于监控视频的行人视力状况调查分析方法

摘要

本发明提供了一种监控视频中的行人视力状况调查分析方法。该方法包括：获取的监控视频通过卷积神经网络的检测技术，实现行人人脸检测；根据所检测人脸，制作相应的数据集，其中包括性别数据集、戴眼镜与否数据集；进而采用改进的跨连卷积神经网络进行性别、戴眼镜与否这两种人脸属性的识别；最后将人脸属性信息进行量化并在Web端进行可视化展示。本发明充分发挥了深度学习的优越性，减轻了研究人员在群体健康调查中的巨大工作量，并为相关研究提供了数据支撑。

主权项

1.一种基于监控视频的行人视力状况调查分析方法，其特征在于：1).采用融合浅层信息与深层信息特征的思路改进跨连的卷积神经网络CCNN；2).采用同一网络分别识别性别、戴眼镜与否这两种人脸属性；3).采用Web端进行数据可视化；该方法主要包括以下步骤：(1)将浅层卷积层特征与最后卷积层特征输出进行融合，并将中间池化层信息与深层池化层信息进行融合，即为改进的CCNN网络；(2)使用一种三阶级联架构方式的快速卷积神经网络算法MTCNN检测行人人脸，制作相应的数据集，使用改进的CCNN网络分别进行性别、戴眼镜与否两种人脸属性的识别；(3)将步骤(2)中分析所得到的人脸属性数据进行量化并存储在数据库中，其中包含数据信息表和人脸属性信息表；(4)取出数据库中的数据信息，在Web端分街道和区域进行数据可视化展示。