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申请/专利权人：斯坦德(徐州)云科技有限公司
摘要：本发明属于状态监测领域，具体是指一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法及系统，方法包括图像捕获、阴影标记、筛选最佳光源组、三维重建、困倦识别、闭眼检测和提醒警报。本方案采用基于光源选择的三维重建方法，减轻阴影效应对三维重建的影响；采用无边缘主动轮廓模型，分割面部图像的阴影区域，调整分割线的位置和形状；采用未标定光度立体技术，通过在不同的光照条件下捕捉多个图像，解决GBR歧义，在三维重建过程中估计并推断人脸表面的几何和法线信息，而不需要准确的光源和相机参数，更加适用于非标定工况下的消防监控人员状态检测；根据人眼的对称性，判断单边人眼状态，有效降低人眼状态检测算法的复杂度。
主权项：1.一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：图像捕获，采用光束立体装置在不同光源下对消防监控人员的面部进行图像捕获，获取面部图像；步骤S2：阴影标记，对面部图像的阴影区域进行分割；步骤S3：筛选最佳光源组；步骤S4：三维重建，估计表面性质，对消防监控人员的面部进行三维重建，生成三维深度图；步骤S5：困倦识别，选用CNN作为困倦检测模型，将三维深度图输入到困倦检测模型中，困倦检测模型输出困倦概率；步骤S6：闭眼检测，如果困倦概率小于95%，则重复步骤S1，如果困倦概率大于等于95%，则对消防监控人员的闭眼时间进行计数；步骤S7：提醒警报，如果闭眼时间大于等于300ms，则认为消防监控人员处在困倦状态，发出警报并提醒消防监控人员，如果闭眼时间小于300ms，则重复步骤S1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 斯坦德(徐州)云科技有限公司 基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法及系统
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