闸机逃票检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了闸机逃票检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取摄像头拍摄的视频，并对视频进行处理，以得到待检测图片；将待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图；将关键点预测图以及人体掩膜预测图输入至跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；根据跟踪结果生成掩膜姿态关键点序列视频；将掩膜姿态关键点序列视频输入至行为识别模型内进行逃票行为检测，以得到检测结果；当检测结果是逃票行为时，生成警告信息，并发送所述警告信息至终端。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现实时对逃票行为检测，无需红外成像技术进行目标定位，节省大量成本，识别准确率高。识别准确率高。识别准确率高。

【技术实现步骤摘要】
闸机逃票检测方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及逃票检测方法，更具体地说是指闸机逃票检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前，地铁等轨道交通作为一种重要而便捷的交通方式，被越来越多的人所青睐。一般情况下，人们在乘坐地铁前需要购票，在进站时需要通过闸机进行检票，但每天都有很多乘客逃票，例如通过跨越闸机等方式进行逃票，给地铁公司带来了很大经济损失。
[0003]中国专利CN201910010440.8公开了一种基于红外热成像的地铁逃票行为检测方法及系统，包括如下步骤：检测行人是否进入闸机图像行人检测范围；利用自动更新背景进行红外热成像图像背景差分,提取行人红外热成像俯视图图像；对提取到的行人红外热成像俯视图图像进行形态学处理,得到基于自动更新合适的阈值的二值化行人通过闸机口的俯视图图像；对二值化的行人俯视图图像进行并行感兴趣子区域提取，设置ROI区域与闸机口个数(N)相同,获得N个相互独立的二值化闸机通道行人俯视图；对N个相互独立的二值化闸机通道行人俯视图二值图像分别进行连通区域标记，获取行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.闸机逃票检测方法，其特征在于，包括：获取摄像头拍摄的视频，并对所述视频进行处理，以得到待检测图片；将所述待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图；将关键点预测图以及人体掩膜预测图输入至跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；根据所述跟踪结果生成掩膜姿态关键点序列视频；将所述掩膜姿态关键点序列视频输入至行为识别模型内进行逃票行为检测，以得到检测结果；当所述检测结果是逃票行为时，生成警告信息，并发送所述警告信息至终端。2.根据权利要求1所述的闸机逃票检测方法，其特征在于，所述图片模型是基于yolov5模型添加mask分支形成的，且对于目标检测采用CIOU损失函数，目标分类采用focalloss损失函数，对于语义分割采用dice损失函数，对于关键点检测采用Adaloss损失函数。3.根据权利要求2所述的闸机逃票检测方法，其特征在于，所述将所述待检测图片输入图片模型内进行人体实例分割以及关键点检测，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图，包括：将所述待检测图片输入图片模型内，由图片模型的yolov5模型中选取PANet网络的N3、N4以及N5层的输出信息通过mask分支进行人体关键点预测图的预测，并生成人体掩膜，以得到关键点预测图以及人体掩膜预测图。4.根据权利要求1所述的闸机逃票检测方法，其特征在于，所述跟踪模型通过若干个带有目标检测框标签的人体掩膜预测图训练SimMask
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Transformer网络所得的。5.根据权利要求1所述的闸机逃票检测方法，其特征在于，所述根据所述跟踪结果生成掩膜姿态关键点序列视频，包括：将所述跟踪结果中的关...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡懋成，王秋阳，汪玉冰，郑博超，凤阳，
申请(专利权)人：深圳市赛为智能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：