防占座方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种防占座方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息，根据所述用户的身份信息记录所述座位的已使用状态；当检测到所述用户离开所述座位、且所述座位被物品占据时，根据用户的身份信息获取所述用户的离开位置和离开时长，并根据所述离开位置和所述离开时长记录所述座位的状态；其中，所述状态的类型包括：未使用状态；所述已使用状态；已过期状态；响应于针对所述座位的查询请求，根据所述座位的实时的状态响应所述查询请求。通过本发明专利技术，能够有效杜绝无效占座的情况，从而提高座位的利用率。

【技术实现步骤摘要】
防占座方法及装置
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种防占座方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
图书馆一直都是人们学习的必选之地，但是图书馆的自习室空间有限，因此，其所设置的座位数量通常难以满足所有用户的需求。例如，对于学校里的图书馆来说，特别是临近考试的时候，图书馆自习室中的座位更是会被一抢而空，供不应求。而为了能够在图书馆的自习室学习，一些学生会求助同学将课本、水杯等物品放置在空座位上以此来占座，从而避免本人晚到图书馆却无法找到空座的情况。但是占座这种行为对于其他学生来说是非常不公平的，并且会大大降低了图书馆自习室中座位的利用率，不能充分地利用好图书馆的座位资源，同时也会给图书馆的管理工作带来很大的麻烦。针对上述问题，相关技术提供了采用物理传感器的方式检测座位是否有人使用，再通过无线模块将座位状态上传至中心节点，进而判断是否有人占座，然而，此方案成本较高，且改造复杂；或者是仅仅通过设置计时器来判断用户是否暂离，超时则座位过期，然而，此方案不够灵活，存在无效占座的情况，无法满足实际需求，座位利用率也得不到保证。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种防占座方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够杜绝无效占座的情况，从而有效提高座位的利用率。本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供一种防占座方法，包括：从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息，根据所述用户的身份信息记录所述座位的已使用状态；当检测到所述用户离开所述座位、且所述座位被物品占据时，根据所述用户的身份信息获取所述用户的离开位置和离开时长，并根据所述离开位置和所述离开时长记录所述座位的状态；其中，所述状态的类型包括：未使用状态；所述已使用状态；已过期状态；响应于针对所述座位的查询请求，根据所述座位的实时的状态响应所述查询请求。本专利技术实施例提供一种防占座装置，包括：识别模块，用于从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息；记录模块，用于根据所述用户的身份信息记录所述座位的已使用状态；获取模块，用于当检测到所述用户离开所述座位、且所述座位被物品占据时，根据所述用户的身份信息获取所述用户的离开位置和离开时长；所述记录模块，还用于根据所述离开位置和所述离开时长记录所述座位的状态；其中，所述状态的类型包括：未使用状态；所述已使用状态；已过期状态；响应模块，用于响应于针对所述座位的查询请求，根据所述座位的实时的状态响应所述查询请求。上述方案中，所述装置还包括检测模块，用于检测所述目标场所中处于已使用状态的座位；所述识别模块，还用于从座位图像中识别出所述处于已使用状态的座位中所述用户的人脸特征，根据所述人脸特征检索对应的身份信息；或者从座位图像中识别出所述处于已使用状态的座位中所述用户的人体特征，在多个人脸特征中确定与识别出的所述人体特征属于同一用户的人脸特征，查询与所述属于同一用户的人脸特征绑定的身份信息；其中，所述多个人脸特征是在所述目标场所的出入区域进行识别得到，与所述多个人脸绑定的身份信息是基于每个所述人脸特征进行检索得到。上述方案中，所述识别模块，还用于调用第一神经网络模型执行以下处理：将识别出的所述人体特征与每个所述人脸特征进行匹配，得到识别出的所述人体特征属于不同用户的概率；确定最大概率对应的人脸特征与识别出的所述人体特征属于同一用户；其中，所述第一神经网络模型是以不同样本用户的人脸抠图和人体抠图为训练集训练得到。上述方案中，所述检测模块，还用于周期性检测所述目标场所中的每个座位，当第n次检测到所述座位坐有用户，第n-1次检测到所述座位未坐有用户，则确定所述座位处于已使用状态；其中，n为正整数；当第m次检测到所述座位未坐有用户，第m-1次检测到所述座位未坐有用户，且第m次检测有物品占据所述座位时，确定所述座位处于被占座状态；其中，m为正整数；当第t次检测所述座位未坐有用户，第t-1次检测到所述座位坐有用户，且第t次检测没有物品占据所述座位时，确定所述座位处于未使用状态；其中，t为正整数。上述方案中，所述检测模块，还用于通过第二神经网络模型执行以下处理：针对座位图像中的多个候选框，预测每个所述候选框中包括T个类型中任一类型物品的位置的置信度、以及每个所述候选框中包括所述任一类型物品的条件概率；将所述任一类型物品的置信度和对应的条件概率的乘积作为得分，将得分最高的类型以及位置对应作为占据所述座位的物品类型和位置；其中，所述第二神经网络模型是以不同样本座位图像、所述样本座位图像中物品的抠图、以及所述样本座位图像是否被物品占据的标注作为训练集训练得到。上述方案中，所述获取模块，还用于当检测到所述用户离开所述座位时，以所述用户的身份信息为索引并开始计时，得到所述用户的离开时长；根据所述用户的身份信息，从监控系统查询所述用户在所述目标场所所属的区域中的位置。上述方案中，所述记录模块，还用于当所述用户未离开所述目标场所时，记录所述座位处于暂时离开状态；当所述用户离开所述目标场所，在第一预设时长内出现在所述目标场所所属区域的第一子区域内，且在第二预设时长内返回所述目标场所时，记录所述座位处于暂时离开状态；当所述用户离开所述目标场所所属区域，或进入所述目标场所所属区域的第二子区域，且在第三预设时长内未返回所述目标场所时，记录所述座位处于已过期状态；设置第四预设时长的计时器，当在所述计时器的时间已经到达，且未检测到所述用户返回所述目标场所时，记录所述座位处于已过期状态。上述方案中，所述装置还包括设置模块，用于在所述座位中设置图形码或指示灯；并针对所述图形码：引导所述查询请求跳转到座位详情页，在所述座位详情页中显示所述座位的已使用状态或已过期状态；以及针对所述指示灯：控制所述指示灯指示所述座位的已使用状态或已过期状态。本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本专利技术实施例提供的防占座方法。本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本专利技术实施例提供的防占座方法。本专利技术实施例具有以下有益效果：通过综合用户的离开位置和离开时长来记录该用户所绑定的座位的状态，如此，既可以满足用户在离开目标场所前往其他区域(例如食堂就餐、或者去休息区休息)等较长离开时间的需求，又避免了用户离开目标场所所属区域(例如离开学校)时造成座位的浪费，从而大大提高了座位的利用率。附图说明图1是本专利技术实施例提供的防占座系统的一个可选的架构示意图；图2是本专利技术实施例提供的服务器的一个可选的结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的防占座方法的一个可选的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的防占座方法的另一个可选的流程示意图；图5是本专利技术实施例提供的针对视频帧图像进行处理的一个可选的流程示意图；图6是本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种防占座方法，其特征在于，所述方法包括：/n从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息，根据所述用户的身份信息记录所述座位的已使用状态；/n当检测到所述用户离开所述座位、且所述座位被物品占据时，根据所述用户的身份信息获取所述用户的离开位置和离开时长，并/n根据所述离开位置和所述离开时长记录所述座位的状态；/n其中，所述状态的类型包括：未使用状态；所述已使用状态；已过期状态；/n响应于针对所述座位的查询请求，根据所述座位的实时的状态响应所述查询请求。/n

【技术特征摘要】
1.一种防占座方法，其特征在于，所述方法包括：
从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息，根据所述用户的身份信息记录所述座位的已使用状态；
当检测到所述用户离开所述座位、且所述座位被物品占据时，根据所述用户的身份信息获取所述用户的离开位置和离开时长，并
根据所述离开位置和所述离开时长记录所述座位的状态；
其中，所述状态的类型包括：未使用状态；所述已使用状态；已过期状态；
响应于针对所述座位的查询请求，根据所述座位的实时的状态响应所述查询请求。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标场所中识别被占用的座位中用户的身份信息，包括：
检测所述目标场所中处于已使用状态的座位；
从座位图像中识别出所述处于已使用状态的座位中所述用户的人脸特征，根据所述人脸特征检索对应的身份信息；或者
从座位图像中识别出所述处于已使用状态的座位中所述用户的人体特征，在多个人脸特征中确定与识别出的所述人体特征属于同一用户的人脸特征，查询与所述属于同一用户的人脸特征绑定的身份信息；
其中，所述多个人脸特征是在所述目标场所的出入区域进行识别得到，与所述多个人脸绑定的身份信息是基于每个所述人脸特征进行检索得到。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述在多个人脸特征中确定与识别出的所述人体特征属于同一用户的人脸特征，包括：
调用第一神经网络模型执行以下处理：
将识别出的所述人体特征与每个所述人脸特征进行匹配，得到识别出的所述人体特征属于不同用户的概率；
确定最大概率对应的人脸特征与识别出的所述人体特征属于同一用户；
其中，所述第一神经网络模型是以不同样本用户的人脸抠图和人体抠图为训练集训练得到。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述目标场所中处于已使用状态的座位，包括：
周期性检测所述目标场所中的每个座位，当第n次检测到所述座位坐有用户，第n-1次检测到所述座位未坐有用户，则确定所述座位处于已使用状态；其中，n为正整数；
所述方法还包括：
当第m次检测到所述座位未坐有用户，第m-1次检测到所述座位未坐有用户，且第m次检测有物品占据所述座位时，确定所述座位处于被占座状态；其中，m为正整数；
当第t次检测所述座位未坐有用户，第t-1次检测到所述座位坐有用户，且第t次检测没有物品占据所述座位时，确定所述座位处于未使用状态；其中，t为正整数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
通过第二神经网络模型执行以下处理：
针对座位图像中的多个候选框，预测每个所述候选框中包括T个类型中任一类型物品的位置的置信度、以及每个所述候选框中包括所述任一类型物品的条件概率；
将所述任一类型物品的置信度和对应的条件概率的乘积作为得分，将得分最高的类型以及位置对应作为占据所述座位的物品类型和位置；
其中，所述第二神经网络模型是以不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖文星，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44