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摘要：本发明实施例公开了闸机逃票检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取摄像头拍摄的视频，并对视频进行处理，以得到待检测图片；将待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图；将关键点预测图以及人体掩膜预测图输入至跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；根据跟踪结果生成掩膜姿态关键点序列视频；将掩膜姿态关键点序列视频输入至行为识别模型内进行逃票行为检测，以得到检测结果；当检测结果是逃票行为时，生成警告信息，并发送所述警告信息至终端。通过实施本发明实施例的方法可实现实时对逃票行为检测，无需红外成像技术进行目标定位，节省大量成本，识别准确率高。
主权项：1.闸机逃票检测方法，其特征在于，包括：获取摄像头拍摄的视频，并对所述视频进行处理，以得到待检测图片；将所述待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图；将关键点预测图以及人体掩膜预测图输入至跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；根据所述跟踪结果生成掩膜姿态关键点序列视频；将所述掩膜姿态关键点序列视频输入至行为识别模型内进行逃票行为检测，以得到检测结果；当所述检测结果是逃票行为时，生成警告信息，并发送所述警告信息至终端；所述图片模型是基于yolov5模型添加mask分支形成的，且对于目标检测采用CIOU损失函数，目标分类采用focalloss损失函数，对于语义分割采用dice损失函数，对于关键点检测采用Adaloss损失函数；所述将所述待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图，包括：将所述待检测图片输入图片模型内，由图片模型的yolov5模型中选取PANet网络的N3、N4以及N5层的输出信息通过mask分支进行人体关键点预测图的预测，并生成人体掩膜，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图。
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