图像识别的方法、装置、计算设备及介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像识别的方法。该方法包括：获取包含人像的原始图像；确定原始图像中的骨骼信息；根据骨骼信息，从原始图像中确定目标区域；以及识别目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置。本公开还提供了一种图像识别的装置、一种计算设备及一种介质。

【技术实现步骤摘要】
图像识别的方法、装置、计算设备及介质
本公开涉及计算机
，更具体地，涉及一种图像识别的方法、装置、计算设备及介质。
技术介绍
例如安全帽等的安全装置能够对人头部在受坠落物等伤害时起到防护作用，是施工作业时必须佩带的防护品。但很多施工人员由于疏忽或侥幸心理不佩戴安全帽，在事故中造成不必要的伤亡。通过安全帽佩带识别技术，能够及时发现没有佩戴安全帽的施工人员，从而提高施工过程中的管理效率。传统的安全帽佩戴识别方法一般先将待识别图像中人体的整体轮廓中检测出来，然后在整体轮廓中找出安全帽的位置，以判断图像中的人体是否佩戴安全帽。在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现上述方法在识别图像的过程中，至少存在识别效率较低、准确性不高的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提供了一种图像识别的方法、装置、计算设备及介质。本公开的一个方面提供了一种图像识别的方法，包括：获取包含人像的原始图像；确定原始图像中的骨骼信息；根据骨骼信息，从原始图像中确定目标区域；以及识别目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置。根据本公开的实施例，上述确定原始图像中的骨骼信息，包括：通过将原始图像输入预设的人体骨骼关键点检测模型，获取骨骼信息，骨骼信息包括脖子位置、左耳位置和右耳位置的坐标。根据本公开的实施例，上述根据骨骼信息，从原始图像中确定目标区域，包括：根据左耳位置的坐标和右耳位置的坐标，确定中心点；以中心点作为中心，确定矩形区域，矩形区域的长为中心点到脖子位置的距离，矩形的宽为长的1/2；以及在原始图像中，确定矩形区域作为目标区域。根据本公开的实施例，上述识别目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置，包括：通过将目标区域的图像输入预设的特征抽取模型，获取目标特征向量；获取正例特征库和负例特征库，正例特征库包括至少一个第一特征向量，负例特征库包括至少一个第二特征向量；通过将目标特征向量分别与正例特征库中的第一特征向量和负例特征库中的第二特征向量进行比对，确定第一距离度量值和第二距离度量值；以及若第一距离度量值小于第二距离度量值，则确定目标区域中的人像以预设方式佩戴安全帽；否则，确定目标区域中的人像没有以预设方式佩戴安全帽。根据本公开的实施例，上述通过将目标特征向量分别与正例特征库中的第一特征向量和负例特征库中的第二特征向量进行比对，确定第一距离度量值和第二距离度量值，包括：计算目标特征向量与所有第一特征向量之间的欧式距离，并确定目标特征向量与所有第一特征向量之间的欧式距离中最小的欧式距离作为第一距离度量值；以及计算目标特征向量与所有第二特征向量之间的欧式距离，并确定目标特征向量与所有第二特征向量之间的欧式距离中最小的欧式距离作为第二距离度量值。本公开的另一个方面提供了一种图像识别的装置，包括：第一获取模块，用于获取包含人像的原始图像；第一确定模块，用于确定原始图像中的骨骼信息；第二确定模块，用于根据骨骼信息，从原始图像中确定目标区域；以及识别模块，用于识别目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置。根据本公开的实施例，上述第一确定模块包括：第二获取子模块，用于通过将原始图像输入预设的人体骨骼关键点检测模型，获取骨骼信息，骨骼信息包括脖子位置、左耳位置和右耳位置的坐标。根据本公开的实施例，上述第二确定模块包括：第三确定子模块，用于根据左耳位置的坐标和右耳位置的坐标，确定中心点；第四确定子模块，用于以中心点作为中心，确定矩形区域，矩形区域的长为所述中心点到脖子位置的距离，矩形的宽为长的1/2；以及第五确定子模块，用于在原始图像中，确定矩形区域作为目标区域。根据本公开的实施例，上述识别模块包括：输入子模块，用于通过将目标区域的图像输入预设的特征抽取模型，获取目标特征向量；第三获取子模块，用于获取正例特征库和负例特征库，正例特征库包括至少一个第一特征向量，负例特征库包括至少一个第二特征向量；比对子模块，用于通过将目标特征向量分别与正例特征库中的第一特征向量和负例特征库中的第二特征向量进行比对，确定第一距离度量值和第二距离度量值；以及第五确定子模块，用于若第一距离度量值小于第二距离度量值，则确定目标区域中的人像以预设方式佩戴安全帽；否则，确定目标区域中的人像没有以预设方式佩戴安全帽。根据本公开的实施例，上述比对子模块包括：第一计算子单元，用于计算目标特征向量与所有第一特征向量之间的欧式距离，并确定目标特征向量与所有第一特征向量之间的欧式距离中最小的欧式距离作为第一距离度量值；以及第二计算子单元，用于计算目标特征向量与所有第二特征向量之间的欧式距离，并确定目标特征向量与所有第二特征向量之间的欧式距离中最小的欧式距离作为第二距离度量值。本公开的另一个方面提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。根据本公开的实施例，确定原始图像中的骨骼信息，基于骨骼信息，可以较为准确地确定潜在包含安全帽的目标区域，从而缩小了后续图像识别的范围，因此可以实现提高图像识别效率和准确性的技术效果。附图说明通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像识别的方法的示例性系统架构；图2A示意性示出了根据本公开的实施例的图像识别的方法的流程图；图2B示意性示出了根据本公开另一实施例的根据骨骼信息，从原始图像中确定目标区域的流程图；图2C示意性示出了根据本公开另一实施例的识别目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置的流程图；图3示出了根据本公开的实施例的人体骨骼关键点的示意图；图4A示意性示出了根据本公开的实施例的图像识别的装置的框图；图4B示意性示出了根据本公开的实施例另一第一确定模块的框图；图4C示意性示出了根据本公开的实施例另一第二确定模块的框图；图4D示意性示出了根据本公开的实施例另一识别模块的框图；图4E示意性示出了根据本公开的实施例另一比对子模块的框图；以及图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统的方框图。具体实施方式以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。...

【技术保护点】
1.一种图像识别的方法，包括：/n获取包含人像的原始图像；/n确定所述原始图像中的骨骼信息；/n根据所述骨骼信息，从所述原始图像中确定目标区域；以及/n识别所述目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别的方法，包括：
获取包含人像的原始图像；
确定所述原始图像中的骨骼信息；
根据所述骨骼信息，从所述原始图像中确定目标区域；以及
识别所述目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述原始图像中的骨骼信息包括：
通过将所述原始图像输入预设的人体骨骼关键点检测模型，获取骨骼信息，所述骨骼信息包括脖子位置、左耳位置和右耳位置的坐标。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述骨骼信息，从所述原始图像中确定目标区域包括：
根据所述左耳位置的坐标和右耳位置的坐标，确定中心点；
以所述中心点作为中心，确定矩形区域，所述矩形区域的长为所述中心点到所述脖子位置的距离，所述矩形的宽为所述长的1/2；以及
在所述原始图像中，确定所述矩形区域作为所述目标区域。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述识别所述目标区域中的人像是否以预设方式佩戴安全装置，包括：
通过将所述目标区域的图像输入预设的特征抽取模型，获取目标特征向量；
获取正例特征库和负例特征库，所述正例特征库包括至少一个第一特征向量，所述负例特征库包括至少一个第二特征向量；
通过将所述目标特征向量分别与正例特征库中的第一特征向量和负例特征库中的第二特征向量进行比对，确定第一距离度量值和第二距离度量值；以及
若所述第一距离度量值小于所述第二距离度量值，则确定所述目标区域中的人像以预设方式佩戴安全帽；否则，确定所述目标区域中的人像没有以预设方式佩戴安全帽。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过将所述目标特征向量分别与正例特征库中的第一特征向量和负例特征库中的第二特征向量进行比对，确定第一距离度量值和第二距离度量值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：左鑫孟，赖荣凤，梅涛，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11