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申请/专利权人：广州敏视数码科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多模型的驾驶员抽烟检测方法，包括获取驾驶员抽烟检测区域图像，将驾驶员抽烟检测区域图像输入至抽烟手势识别模型和香烟区域识别模型获取抽烟手势识别的概率图和香烟识别的概率图，对抽烟手势识别的概率图和香烟识别的概率图的结果进行分析，当同时识别到抽烟手势以及香烟时，则检测出驾驶员在抽烟。本发明所述的基于多模型的驾驶员抽烟检测方法，通过检测抽烟手势以及检测香烟，能降低抽烟检测的误报率，且香烟检测是采用实例分割，对于香烟这种细长目标情况，实例分割避免背景像素带来的影响，从而提高最终检测的稳定性。
主权项：1.一种基于多模型的驾驶员抽烟检测方法，其特征在于，包括：通过摄像设备获取图像，对图像进行全图人脸检测，获得人脸的区域，计算各个人脸区域的面积，提取面积最大的人脸图像，将人脸图像输入人脸对齐模型，提取到一系列具有人脸特征点的人脸图像，根据具有人脸特征点的人脸图像，提取驾驶员嘴巴周围区域图像，根据提取到的驾驶员嘴巴周围区域图像获取驾驶员抽烟检测区域图像，将驾驶员抽烟检测区域图像输入至抽烟手势识别模型和香烟区域识别模型获取抽烟手势识别的概率图和香烟识别的概率图，对抽烟手势识别的概率图和香烟识别的概率图的结果进行分析，当同时识别到抽烟手势以及香烟时，则检测出驾驶员在抽烟；将驾驶员抽烟检测区域图像输入至抽烟手势识别模型和香烟区域识别模型获取抽烟手势识别的概率图和香烟识别的概率图具体为：抽烟手势识别模型由卷积模块、MobileNetV2模块以及全连接模块构成，抽烟检测的小区域图像，首先进行缩放；接着，经过一系列卷积模块、MobileNetV2模块、全连接模块和softmax操作，最后得到抽烟手势识别的概率图；香烟区域识别模型由卷积模块、MobileNetV2模块、MobileNetV2漏斗模块构成，抽烟检测的大区域图像，首先进行缩放；接着经过一系列卷积模块、MobileNetV2模块、MobileNetV2漏斗模块的计算操作，最后得到香烟识别的概率图。
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百度查询： 广州敏视数码科技有限公司 一种基于多模型的驾驶员抽烟检测方法
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