本发明专利技术实施例提供了一种人体穿戴违规行为的确定方法及装置、存储介质、电子装置，该方法包括：获取待处理图像，其中，待处理图像中包括位于目标区域内的第一对象；提取第一对象的特征信息，其中，第一对象的特征信息中包括与第一对象关联的待识别物品的物品轮廓特征和物品属性特征；在基于物品轮廓特征确定待识别物品是目标物品的情况下，基于物品轮廓特征和物品属性特征，确定第一对象的穿戴是否异常，其中，异常包括对象在目标区域内佩戴目标物品。通过本发明专利技术，解决了相关技术中识别对象的问题，达到准确识别对象的效果。达到准确识别对象的效果。达到准确识别对象的效果。
【技术实现步骤摘要】
人体穿戴违规行为的确定方法及装置、存储介质、电子装置
[0001]本专利技术实施例涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种人体穿戴违规行为的确定方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
[0002]现有技术中，对人体穿戴的检测通常是人工识别。在数据量庞大的情况下，只能靠人工去一条条的查找，不但麻烦还浪费了许多时间，效率也比较低。
[0003]针对上述技术问题，相关技术中尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种人体穿戴违规行为的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中识别对象的问题。
[0005]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种人体穿戴违规行为的确定方法，包括：获取待处理图像，其中，上述待处理图像中包括位于目标区域内的第一对象；提取上述第一对象的特征信息，其中，上述第一对象的特征信息中包括与上述第一对象关联的待识别物品的物品轮廓特征和物品属性特征；在基于上述物品轮廓特征确定上述待识别物品是目标物品的情况下，基于上述物品轮廓特征和上述物品属性特征，确定上述第一对象的穿戴是否异常，其中，上述异常包括对象在上述目标区域内佩戴上述目标物品。
[0006]根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种人体穿戴违规行为的确定装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理图像，其中，上述待处理图像中包括位于目标区域内的第一对象；第一提取模块，用于提取上述第一对象的特征信息，其中，上述第一对象的特征信息中包括与上述第一对象关联的待识别物品的物品轮廓特征和物品属性特征；第一确定模块，用于在基于上述物品轮廓特征确定上述待识别物品是目标物品的情况下，基于上述物品轮廓特征和上述物品属性特征，确定上述第一对象的穿戴是否异常，其中，上述异常包括对象在上述目标区域内佩戴上述目标物品。
[0007]在一个示例性实施例中，上述第一确定模块，包括：第一确定单元，用于基于上述物品轮廓信息和上述物品属性信息，确定上述待识别物品对应的物品类型；第二确定单元，用于若确定上述待识别物品对应的物品类型为上述目标物品的类型，则确定上述第一对象的穿戴存在异常。
[0008]在一个示例性实施例中，上述物品属性特征包括以下至少之一：上述待识别物品在上述待处理图像中的位置信息，其中，上述位置信息与上述第一对象相关联；上述待识别物品的材料信息的灰度值。
[0009]在一个示例性实施例中，上述第一获取模块，包括：第一获取单元，用于通过毫米波成像设备获取上述待处理图像。
[0010]在一个示例性实施例中，上述第一对象包括人体，上述第一对象的特征信息还包括以下至少之一：上述第一对象的发型特征；上述第一对象的衣着特征。
[0011]在一个示例性实施例中，上述第一确定模块包括：第三确定单元，用于上述第一对象的特征信息还包括上述发型特征，在基于上述物品轮廓特征和上述物品属性特征确定上述第一对象佩戴上述目标物品，且基于上述发型特征确定上述第一对象的发型为上述目标区域关联的异常发型的情况下，确定上述第一对象的穿戴异常；或，第四确定单元，用于上述第一对象的特征信息还包括上述衣着特征，在基于上述物品轮廓特征和上述物品属性特征确定上述第一对象佩戴上述目标物品，且基于上述衣着特征确定上述第一对象的衣着是上述目标区域关联的异常服装的情况下，确定上述第一对象的穿戴异常；或，第五确定单元，用于上述第一对象的特征信息还包括上述发型特征和上述衣着特征，在基于上述物品轮廓特征和上述物品属性特征确定上述第一对象佩戴上述目标物品，且基于上述发型特征确定上述第一对象的发型为上述目标区域关联的异常发型，基于上述衣着特征确定上述第一对象的衣着是上述目标区域关联的异常服装的情况下，确定上述第一对象的穿戴异常。
[0012]在一个示例性实施例中，上述第一对象的特征信息还包括上述衣着特征，上述装置还包括：第一分割模块，用于从上述待处理图像中分割出上述第一对象的衣着区域；第二提取模块，用于对上述第一对象的衣着区域中的衣着颜色、衣着纹理以及衣着轮廓进行特征提取，得到上述衣着特征。
[0013]在一个示例性实施例中，上述第一对象的特征信息还包括上述发型特征，上述装置还包括：第三提取模块，用于对上述待处理图像中上述第一对象的发型轮廓、上述第一对象的头发相对于五官部位的长度以及上述第一对象的头发颜色中的至少一个信息，进行特征提取，得到上述发型特征。
[0014]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0015]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0016]通过本专利技术，通过获取待处理图像，其中，待处理图像中包括位于目标区域内的第一对象；提取第一对象的特征信息，其中，第一对象的特征信息中包括与第一对象关联的待识别物品的物品轮廓特征和物品属性特征；在基于物品轮廓特征确定待识别物品是目标物品的情况下，基于物品轮廓特征和物品属性特征，确定第一对象的穿戴是否异常，其中，异常包括对象在目标区域内佩戴目标物品。实现了从不同角度识别对象的目的。因此，可以解决相关技术中识别对象的问题，达到准确识别对象的效果。
附图说明
[0017]图1是本专利技术实施例的一种人体穿戴违规行为的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
[0018]图2是根据本专利技术实施例的人体穿戴违规行为的确定方法的流程图；
[0019]图3是根据本专利技术实施例的对人脸进行识别的流程图；
[0020]图4是根据本专利技术实施例的对校服进行识别的流程图；
[0021]图5是根据本专利技术实施例的对发型进行识别的流程图；
[0022]图6是根据本专利技术实施例的对首饰进行识别的流程图；
[0023]图7是根据本专利技术实施例的对对象身份进行识别的流程图；
[0024]图8是根据本专利技术实施例的人体穿戴违规行为的确定装置的结构框图。
具体实施方式
[0025]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术的实施例。
[0026]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0027]本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本专利技术实施例的一种人体穿戴违规行为的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人体穿戴违规行为的确定方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像中包括位于目标区域内的第一对象；提取所述第一对象的特征信息，其中，所述第一对象的特征信息中包括与所述第一对象关联的待识别物品的物品轮廓特征和物品属性特征；在基于所述物品轮廓特征确定所述待识别物品是目标物品的情况下，基于所述物品轮廓特征和所述物品属性特征，确定所述第一对象的穿戴是否异常，其中，所述异常包括对象在所述目标区域内佩戴所述目标物品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在基于所述物品轮廓特征确定所述待识别物品是目标物品的情况下，基于所述物品轮廓特征和所述物品属性特征，确定所述第一对象的穿戴是否异常，包括：基于所述物品轮廓信息和所述物品属性信息，确定所述待识别物品对应的物品类型；若确定所述待识别物品对应的物品类型为所述目标物品的类型，则确定所述第一对象的穿戴存在异常。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物品属性特征包括以下至少之一：所述待识别物品在所述待处理图像中的位置信息，其中，所述位置信息与所述第一对象相关联；所述待识别物品的材料信息的灰度值。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，获取待处理图像，包括：通过毫米波成像设备获取所述待处理图像。5.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一对象包括人体，所述第一对象的特征信息还包括以下至少之一：所述第一对象的发型特征；所述第一对象的衣着特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述物品轮廓特征和所述物品属性特征，确定所述第一对象的穿戴是否异常，方法还包括：所述第一对象的特征信息还包括所述发型特征，在基于所述物品轮廓特征和所述物品属性特征确定所述第一对象佩戴所述目标物品，且基于所述发型特征确定所述第一对象的发型为所述目标区域关联的异常发型的情况下，确定所述第一对象的穿戴异常；或所述第一对象的特征信息还包括所述衣着特征，在基于所述物品轮廓特征和所述物品属性特征确定所述第一对象...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐桢，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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