用户信息的检测方法及系统、电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种用户信息的检测方法及系统、电子设备。其中，该方法包括：获取第一图像；将第一图像输入至第一检测模型，以确定在目标区域内活动用户的用户信息，其中，用户信息包括下述至少之一：用户年龄信息、用户性别信息、用户行为信息、用户表情信息、用户体型信息、用户服饰信息；基于用户信息输出检测结果。本发明专利技术解决了相关技术中通过红外传感器检测车辆内部区域的孩子状态，容易受到环境影响，造成设备失灵的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
用户信息的检测方法及系统、电子设备
本专利技术涉及信息处理
，具体而言，涉及一种用户信息的检测方法及系统、电子设备。
技术介绍
相关技术中，随着社会的进步，人们的生活水平得到极大的提高，私家车已经成为普通家庭出行最便捷的交通工具之一，比如工作日的上下班、接送孩子上下学、周末家庭出游等。然而，小孩被遗忘在车中这类的新闻屡见不鲜，如果不能及时的发现，小孩在车中可能会因缺氧而造成晕厥，甚至会危及生命，如果是在炎热的夏季，车内温度很高，很容易产生窒息的危险，这些都会对家庭造成无法挽回的伤害。当前的检测车内小孩的方式，大多是通过红外传感器，然后将信号通过数模转换传送给单片机的控制器来进行预警操作。然而传感器本身容易受各种热源，光源的干扰，同时传统能力差，人体的红外辐射容易被遮挡，不易被探头接收，当夏天的时候环境温度和人体温度接近时，探测和灵敏度明显下降，有时会造成失灵，这样就无法在小孩发生危险时进行及时救治，导致严重的后果；同时这种通过红外传感器检测的方式，对传感器的安装位置、灵敏度等也有较高的要求，需要花费很大的代价才能完成安装，而且预警本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户信息的检测方法，其特征在于，包括：/n获取第一图像；/n将所述第一图像输入至第一检测模型，以确定在目标区域内活动用户的用户信息，其中，所述用户信息包括下述至少之一：用户年龄信息、用户性别信息、用户行为信息、用户表情信息、用户体型信息、用户服饰信息；/n基于所述用户信息输出检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户信息的检测方法，其特征在于，包括：
获取第一图像；
将所述第一图像输入至第一检测模型，以确定在目标区域内活动用户的用户信息，其中，所述用户信息包括下述至少之一：用户年龄信息、用户性别信息、用户行为信息、用户表情信息、用户体型信息、用户服饰信息；
基于所述用户信息输出检测结果。


2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在获取第一图像之后，所述检测方法还包括：
提取所述第一图像中的图像信息，判断所述第一图像中是否存在第一检测对象，其中，第一检测对象包括下述至少之一：人脸、人头、躯干、四肢、人体；
若所述第一图像中不存在所述第一检测对象，删除所述第一图像；或者，
若所述第一图像中存在所述第一检测对象，截取所述第一图像中第一检测对象所在的感兴趣区域；
对所述第一图像中的感兴趣区域进行图像处理，得到包含合格的第一检测对象的第一检测图像。


3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，对所述第一图像中的感兴趣区域进行图像处理，得到包含合格的第一检测对象的第一检测图像包括：
对所述感兴趣区域进行初始质量评估，得到图像质量评估结果，其中，所述初始质量评估的评估内容包括下述至少之一：图像模糊评估、角度评估、位置评估、光照强度评估；
若所述图像质量评估结果指示所述第一检测对象的质量不合格，则停止检测所述第一图像；
若所述图像质量评估结果指示所述第一检测对象的质量合格，将所述感兴趣区域中所述第一检测对象所在的子区域作为所述第一检测图像。


4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，在将所述第一检测对象所在的子区域作为所述第一检测图像之后，所述检测方法还包括：
提取所述第一检测图像中多个特征点坐标；
确定所述特征点坐标中指示第一检测对象的中心点坐标；
基于所述第一检测对象的中心点坐标，将所述第一检测图像中的第一检测对象中心点映射至预设的第一标准图像中指示所述第一检测对象的中心点，以对齐所述第一检测图像和所述第一标准图像。


5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，将所述第一检测图像中的第一检测对象中心点映射至预设的第一标准图像中指示所述第一检测对象的中心点包括：
以所述第一标准图像的第一检测对象的中心点为基准，将所述第一检测图像移动至所述第一标准图像上方；
以所述第一检测对象的中心点为基准，按照所述第一标准图像的比例，缩小或扩大所述第一检测图像，以使所述第一检测图像与所述第一标准图像的大小一致；
若所述第一检测图像的检测对象与所述第一标准图像的检测对象朝向不一致，则旋转所述第一检测图像，使所述第一检测图像的检测对象和第一标准图像检测对象朝向一致；
在所述第一检测图像的检测对象和第一标准图像检测对象朝向一致后，确定将所述第一检测图像中的中心点映射至所述第一标准图像中指示所述第一检测对象的中心点。


6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在获取第一图像之前，所述检测方法还包括：
采集包含不同图像因素的多张用户图像，其中，所述图像因素包括下述至少之一：图像场景、光照度、分辨率、用户装饰；
过滤所述多张用户图像，得到对应不同用户类别的多份图像样本集，其中，每份所述图像样本集中的每张用户图像对应有第一检测对象的属性标签和用户所属类别的类别标识；
对所述多份图像样本集中的每张图像进行裁剪，得到多张第一标准图像；
将所述多份图像样本集的第一标准图像、每张所述第一标准图像上的第一检测对象的属性标签和类别标识输入至初始网络模型，以对所述初始网络模型进行训练，得到所述第一检测模型。


7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述初始网络模型至少包括：数据层、卷积层、池化层、激活层、全连接层和输出层。


8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，对所述初始网络模型进行训练，得到所述第一检测模型的步骤，包括：
将所述多份图像样本集的第一标准图像、每张所述第一标准图像上的第一检测对象的属性标签和类别标识通过所述初始网络模型的数据层输入至所述初始网络模型的训练网络中；
训练所述初始网络模型的卷积层，通过预先设置的卷积参数提取所述多份图像样本集的第一标准图像的数据特征，得到第一数据网络特征图，其中，所述卷积参数至少包括：第一提取步长、卷积核尺寸和卷积核个数；
训练所述初始网络模型的池化层，通过预先设置的池化参数对所述第一数据网络特征图进行下采样处理，得到第二数据网络特征图，其中，所述池化参数至少包括：第二提取步长、池化尺寸；
训练所述初始网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：方三勇，甄海洋，王进，
申请(专利权)人：虹软科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33