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基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法 

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申请/专利权人:东华大学

摘要:本发明涉及一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法,包括以下步骤:1对于待检测的地铁行为图像,通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征,包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征;2根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集;3采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别,进而判断是否出现违规行为。与现有技术相比,本发明具有准确识别、区分人像、有效识别躺卧和不戴口罩行为等优点。

主权项:1.一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法,其特征在于,包括以下步骤:1对于待检测的地铁行为图像,通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征,包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征;2根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集;3采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别,进而判断是否出现违规行为;所述的步骤1中,对于在夜晚的地铁车厢中出现地铁窗口镜子反射人影的情况,采用双阈值法判断是否为现实中的人,并剔除反射的人影;所述的双阈值法通过各关节点之间的连线判断否是反射人影,具体包括以下步骤:11将图像中人形或反射的人影对应的n个关节点I1,I2,I3,...In进行连线形成n条连线,则有: 其中,Sb为设定的长度阈值,若相邻关节点距离之和c1大于该长度阈值,则判定为现实中的人,若小于该长度阈值,则判定为反射人影;12在步骤11的判定结果上进一步进行判断,具体为:Wx=maxI1x,I2x,I3x...Inx-minI1x,I2x,I3x...InxWy=maxI1y,I2y,I3y...Iny-minI1y,I2y,I3y...InyS=wx*wy其中,wx,wy分别为所有关节点连线的横向和纵向的距离,I1x表示所有关节点连线的横向距离,I1y表示所有关节点连线的纵向距离,S为所有关节点连线求和面积,当所有关节点连线求和面积均大于设定阈值时,判断人体关节特征对应的目标为现实中的人;HigherHRNet模型在关节点回归时,通过减小判断两个关节点a和b相互生成的向量ab和向量ba之间的重合度阈值,使得HigherHRNet模型进行躺卧姿态的识别。

全文数据:

权利要求:

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