一种目标人员着装识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种目标人员着装识别方法及系统，包括：获取特定区域内人员着装图像集及其对应的工装区域标签；根据工装区域生成图像掩码标签；对带有图像掩码标签的人员着装图像采用预先构建的图像识别模型进行特征提取；预设第一下采样倍数和第二下采样倍数，对基于第一下采样倍数和第二下采样倍数提取的特征分别构建损失函数，基于两类损失函数得到图像识别模型的总损失函数，并以此对图像识别模型进行训练；对目标人员着装图像根据训练后的图像识别模型得到工装识别结果。同时提取浅层特征和深层特征，分别对浅层特征与深层特征进行损失计算，考虑人员着装图像的工装颜色、纹理特征等浅层特征，提升网络的识别精度以及泛化能力。力。力。

【技术实现步骤摘要】
一种目标人员着装识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种目标人员着装识别方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]在工业场景中，施工作业人员的着装安全与施工作业的安全风险有关，采用智能算法对施工作业人员的着装进行自动识别、检测时，卷积神经网络由于受限于有限训练样本以及样本域不统一的问题，那么在采用卷积神经网络进行分类或检测网络时会出现严重过拟合的现象。如中国专利CN112149514A提供一种施工作业人员的安全着装检测方法及系统，主要针对复杂施工环境下作业人员的安全着装管理，通过引入深度学习技术来实现自动化的检测及预警功能，大幅度地提高检测效率与检测精度；但是针对工业环境样本较少的情况下，往往会导致其泛化能力不足。中国专利CN110210338A公开一种对目标人员的着装信息进行检测识别的方法及系统，利用检测出来的人员与模板库的人员进行比对，若有人脸信息，便进行人脸识别，但是其没有对着装的纹理特征信息进行分析，工装颜色、纹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标人员着装识别方法，其特征在于，包括：获取特定区域内人员着装图像集及其对应的工装区域标签；根据工装区域生成图像掩码标签；对带有图像掩码标签的人员着装图像采用预先构建的图像识别模型进行特征提取；预设第一下采样倍数和第二下采样倍数，对基于第一下采样倍数和第二下采样倍数提取的特征分别构建损失函数，基于两类损失函数得到图像识别模型的总损失函数，并以此对图像识别模型进行训练；对目标人员着装图像根据训练后的图像识别模型得到工装识别结果。2.如权利要求1所述的一种目标人员着装识别方法，其特征在于，根据工装区域生成图像掩码标签的过程包括：若人员着装图像中对应位置属于工装区域，则掩码值为1，否则为0。3.如权利要求1所述的一种目标人员着装识别方法，其特征在于，所述第一下采样倍数大于第二下采样倍数。4.如权利要求1所述的一种目标人员着装识别方法，其特征在于，基于第一下采样倍数的采样之后提取的特征为深层特征，基于第二下采样倍数的采样之后提取的特征为浅层特征。5.如权利要求1所述的一种目标人员着装识别方法，其特征在于，对基于第一下采样倍数提取的特征构建损失函数的过程包括：基于第一下采样倍数的采样之后得到的深层特征f
d
，经分类器F
c
后得到的深层特征表示logits为：logits＝F
c
(f
d
)；根据深层特征表示和交叉熵损失构建损失函数。6.如权利要求1所述的一种目标人员着装识别方法，其特征在于，对基于第二下采样倍数提取的特征构建损失函数的过程包括：基于第二下采样倍数的采样之后得到的浅层特征f
s
，经分类器F
m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈英鹏，许野平，刘辰飞，张朝瑞，席道亮，高朋，
申请(专利权)人：神思电子技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：