一种基于上下文辅助的视频口罩检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于上下文辅助的监控视频口罩检测方法，包括以下步骤：S1通过摄像头采集视频图像信息；S2标注数据；S3按8:2拆分数据集为训练集和验证集；S4数据增强和归一化训练集；S5计算训练集的RGB平均值和方差；S6训练和验证模型；S7导出模型；S8使用模型进行实时在线口罩检测。本发明专利技术通过结合图片中口罩的上下文口罩信息，实现口罩识别，本发明专利技术在口罩作为小目标时表现良好。为小目标时表现良好。为小目标时表现良好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于上下文辅助的视频口罩检测方法


[0001]本专利技术提供一种基于上下文辅助的监控视频口罩检测方法，属于深度学习
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机器视觉技术范畴。

技术介绍

[0002]食品卫生安全是影响公众健康和社会福祉的重要因素，食品卫生安全成为人们茶余饭后谈论的焦点问题，虽然人们的关注逐年提升，但每年由于食用不卫生的食物引起的腹泻等疾病的卫生事故还是源源不断的发生，并且逐年攀升。食品卫生安全监测工作中的检测项目众多，需要的监管和检测人员比较多。随着先进的管理理念和信息技术不断发展，食品安全监督管理和厨房视频监控系统建设为食品监督管理部门和相关机构提供食品卫生安全监督的相对透明化、智能化的信息基础数据，使食品卫生安全监督管理达到新的高度。
[0003]在对厨房人员卫生情况智能监控检测的过程中，必然会遇到工作人员脸部口罩遮挡的问题，而怎样解决有遮挡的口罩识别问题则是本研究的关键。口罩遮挡造成的问题不仅仅是某些面部上的器官被不明物体遮挡，最重要的是它会使口罩关键性特征无法完整而精确的提取出来，导致图像信息的丢失。
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技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于上下文辅助的监控视频口罩检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1通过摄像头采集视频图像信息；S2标注数据，其格式为x、y、w、h、label，x表示标注框的横坐标、y表示标注框的纵坐标、w表示标注框的框宽、h表示标注框的框高、label表示框标签；S3按8:2拆分数据集为训练集和验证集；S4数据增强和归一化训练集；S5计算训练集的RGB平均值和方差；S6训练和验证模型；S7导出模型；S8使用模型进行实时在线口罩检测。2.如权利要求1所述的一种基于上下文辅助的监控视频口罩检测方法，其特征在于，所述模型采用VGG16卷积神经网络，卷积的填充宽度等于卷积核的大小除以2取整，池化采用最大池化，全连接层替换为全卷积层。3.如权利要求1所述的一种基于上下文辅助的监控视频口罩检测方法，其特征在于，所述模型采用第三模型提取图像高层次的上下文的特征和低层次的纹理的特征信息，以语境辅助的形式检测具有相关语义的近似标签；通过第一模型从中间层开始进行自上而下的融合，将高层级特征整合到高分辨率的低层级特征上；通过第二模型结构提高预测网络的表达能力；通过数据增强精细化描述样本，将所有的图片都会被缩放到640x640的尺寸，训练时对图片进行数据增强，包括随机扰动、翻转、裁剪，增加了尺度变换，随机将图片尺度变换到预设范围的尺度。4.如权利要求3所述的一种基于上下文辅...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙德亮，
申请(专利权)人：中再云图技术有限公司，
类型：发明
国别省市：