一种防脱岗睡岗检测方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种防脱岗睡岗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：利用人体区域检测样本训练YOLOv5x模型，输出人体区域框；从人体区域框提取人体关键点的坐标位置，以及根据图像帧序列中每个图像帧的人体关键点的坐标位置，得到睡岗骨架时空图；通过睡岗骨架时空图训练行为预测模型，得到训练好的行为预测模型；利用训练的YOLOv5x模型进行人体脱岗检测，若YOLOv5x模型输出人体区域框，则根据训练好的行为预测模型对人体进行睡岗行为检测。采用本方法能够对脱岗睡岗行为进行检测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
一种防脱岗睡岗检测方法及装置


[0001]本申请涉及智慧保卫
，特别是涉及一种防脱岗睡岗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网和人工智能的深入应用，营院工作、学习和生活逐渐走向智能化一体化，智慧营院以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和休闲生活进行充分融合。如何检测和禁止员工睡岗问题一直以来都是许多管理人员思考的问题，因为值班室往往需要员工时刻专注保持警惕，一旦因为睡岗造成疏忽极有可能造成巨大的安全隐患。
[0003]然而，目前的利用视频图像数据进行睡岗告警的方法较少，一般是通过传感器获取离线数据进行睡岗分类识别，睡岗告警方法较少，可供选择方法范围窄等问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供能够进行脱岗睡岗检测的一种防脱岗睡岗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种防脱岗睡岗检测方法，所述方法包括：
[0006]获取摄像头拍摄的脱岗睡岗视频；
[0007]将脱岗睡岗视频进行分解，得到图像帧序列；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种防脱岗睡岗检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取摄像头拍摄的脱岗睡岗视频；将所述脱岗睡岗视频进行分解，得到图像帧序列；对所述图像帧序列中图像帧的人体区域标注，得到人体区域检测样本，以及对所述图像帧序列中的睡岗行为进行标注，得到睡岗行为序列图像帧序列；利用所述人体区域检测样本训练YOLOv5x模型，输出人体区域框；从所述人体区域框提取人体关键点的坐标位置，以及根据所述睡岗行为图像帧序列中每个图像帧的人体关键点的坐标位置，得到睡岗骨架时空图；通过所述睡岗骨架时空图训练行为预测模型，得到训练好的行为预测模型；所述训练好的行为预测模型包括：图卷积层、时间卷积层、池化层、全连接层以及输出层；根据训练的YOLOv5x模型进行人体脱岗检测，若YOLOv5x模型输出人体区域框，则根据所述训练好的行为预测模型对人体进行睡岗行为检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用训练的YOLOv5x模型进行人体脱岗检测，若YOLOv5x模型未输出人体区域框，则判断人员脱岗。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述人体区域框提取人体关键点的坐标位置，包括：将所述人体区域框输入HigherHRNet网络，得到热力图；所述热力图的局部最大值为人体关键点的坐标位置。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述训练好的行为预测模型还包括注意力机制层。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图卷积层、时间卷积层以及注意力机制层组成睡岗行为检测网络。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述训练好的行为预测模型对人体进行睡岗行为检测，包括：通过训练好的行为预测模型中的图卷积层对睡岗骨架时空图进行时空骨架特征提取，并且依次经过时间卷积层、池化层、全连接层以及输出层，输出睡岗行为检测的检测结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过训练好...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢昌颐，李蕾，
申请(专利权)人：湖南中科助英智能科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：