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申请/专利权人：成都睿沿科技有限公司

摘要：本发明公开了基于图像识别的持刀检测方法，属于安防技术领域，其主要包括训练出行人检测模型和注意力持刀分类模型，接着将监控视频解码为图片，通过行人检测模型获得图片上的人形的位置信息并对位置进行扩展，然后根据扩展的位置截取图片，得到采样图片；将采样图片送入注意力持刀分类模型，以识别当前行人有无持刀，若有则报警。本发明经过行人检测模型检测到单人以后，再以单个人为输入，剔除了环境的干扰，使得输入注意力持刀分类模型的无效信息大大减少，从而提升了分类的准确性，并基于注意力持刀分类模型中加入的feature提取模块与attentionmodule模块，增强了图片上关键部位的特征，使得模型专注于重要的特征，大大提升了分类的准确性。

主权项：1.基于图像识别的持刀检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.通过深度学习神经网络构训练出用于识别人形的行人检测模型；S2.通过深度学习神经网络构训练出用于识别持刀行为的注意力持刀分类模型；S3.将监控摄像头实时拍摄的视频回传给后台服务器；S4.后台服务器对回传的视频流数据进行解码为图片；S5.将步骤S4中得到的图片输入行人检测模型，行人检测模型获取图片中的人形位置：用矩形框将人形标注出来，根据标注人形的矩形框在图片中的位置以及尺寸信息，获取每个人形的位置信息x,y,w,h，其中x、y为人形所在矩形框左上角坐标，w，h为人形矩形框的宽和高；S6.根据步骤S5中获取的位置信息x,y,w,h对矩形框进行扩展后得到新的矩形框，然后根据新的矩形框截取图片，得到采样图片；S7.将采样图片送入注意力持刀分类模型，注意力持刀分类模型对输入的人形图像提取特征，基于这些特征识别当前行人有无持刀，若有则报警；所述S1具体包括如下步骤：a、数据准备：拍摄视频和或搜集各种与行人相关的公开视频；b、标注：将视频解码为图片，用打标签软件将图中人形通过矩形框标注出来，并根据标注获得此矩形框坐标x,y,w,h，此坐标为图像中人形的位置；c.训练：采用纯yolov3全网络或者采用efficient-bo框架做backbone后面接yolov3轻量化检测头作为行人检测模型的网络结构，接着将步骤b中标注好的图片作为此网络结构的输入，网络结构获输出预测的人形位置信息x1,y1,w1,h1，以图片中的人形位置作为预测目标，计算预测结果和真实值差异，用反向传播算法更新网络权重，最终训练出计算预测结果和真实值基本匹配的用于识别人形的行人检测模型；所述S2具体包括如下步骤：A、数据准备：拍摄人持刀图片和或搜集各种与行人持刀相关的公开图片；B、机器预处理：对步骤A获取的图片用矩形框，将人形的区域从原图中截取出来，获得以人为主体的图片；C、标注：标注人员标注出步骤B中获得的图片中人是否持刀进行分类，持刀为正样本，没有持刀为负样本；D、训练：采用基于InceptionV3网络结构进行改进修改后得到的结构框架作为注意力持刀分类模型的网络结构，以步骤C获得的正、负样本作为网络结构的输入，将其输入网络结构中，网络结构预测是否为持刀的正样本，计算预测结果和真实结果的差异，利用反向传播算法更新网络权重，最终训练出计算预测结果和真实值基本匹配的用于识别持刀行为的注意力持刀分类模型。

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