一种基于计算机视觉的吸烟行为识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，属于计算机视觉技术领域。首先对输入的视频检测人体关键点，定义了判断人是否存在吸烟行为的特征。然后根据关键点的特征对是否存在疑似吸烟姿态进行判断，对视频中符合疑似吸烟姿态的视频帧进行提取，达到吸烟行为识别的初检。在初步筛查出疑似吸烟姿态帧后，定义吸烟感兴趣区域，基于RetinaFace人脸检测算法识别人脸和人脸关键点，并利用人脸检测结果建立吸烟感兴趣区域提取方法。在上述提取到的吸烟感兴趣区域的基础上，采用YOLOv5对感兴趣区域的烟支进行检测，达到吸烟行为识别的目的。本发明专利技术兼顾了现有吸烟识别方法的优点，避免了单一利用烟支检测实现吸烟识别时由于烟支太小导致准确率低的问题。支太小导致准确率低的问题。支太小导致准确率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的吸烟行为识别方法


[0001]本专利技术涉及一种基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，属于计算机视觉


技术介绍

[0002]目前吸烟识别的方法可以分为两类,一类是非视觉的方式，另一类是利用计算机视觉的方式进行检测。非视觉的方式包括烟雾探测器、基于WiFi信号的吸烟识别和基于穿戴设备的吸烟行为识别。视觉的方式包括基于吸烟烟雾识别、基于姿态与动作识别和基于烟支目标检测识别。
[0003]烟雾探测器通过检测吸烟所产生的烟雾来达到吸烟识别的目的，当烟雾经过烟雾探测器时即可检测到烟雾。但烟雾探测器检测吸烟有以下缺点：对于空旷场景，烟雾易飘散稀释，难以被烟雾探测器检测到，并且空气中有许多其他粒子，容易引起烟雾探测器的误判。基于穿戴设备上的传感器的吸烟识别的原理一般为通过个人佩戴的手环等设备采集人手部的活动数据，对人手部的活动数据如加速度，移动方向，距离等进行分析，判断人物是否存在抽烟行为，但这种方法难以适用于一般场景下的大众吸烟行为识别，因为该方法需要人佩戴设备才能检测，所以该方法只适用于实验室环境进行吸烟行为识别。基于W本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，其特征在于：Step1：对时序视频序列进行处理，检测人体骨架，定义吸烟姿态特征，设计吸烟姿态判断标准，筛选出其中的疑似吸烟姿态帧；Step2：在初步筛查出疑似吸烟姿态帧后，定义吸烟感兴趣区域，基于人脸检测算法识别人脸和人脸关键点，并利用人脸检测结果对吸烟感兴趣区域进行提取；Step3：在上述提取到的吸烟感兴趣区域的基础上，对感兴趣区域用YOLOv5进行烟支目标检测，实现吸烟行为识别。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述Step1具体为：Step1.1：对时序视频序列进行处理，提取视频的每一帧图像并用OpenPose检测人体骨架；Step1.2：定义吸烟姿态特征，将手腕关键点到鼻子关键点的距离与脖子关键点到胯部关键点之间距离的比例定义为判断人是否存在疑似抽烟姿态的比例指标r，将大臂与小臂的夹角定义为判断人是否存在疑似抽烟姿态的角度指标α；Step1.3：设计吸烟姿态判断标准对是否存在疑似抽烟姿态进行判断，并将满足疑似吸烟姿态的帧进行提取。3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述比例指标r的定义过程具体为：求得左胯到脖子关键点的距离求得右胯到脖子关键点的距离求得左手腕到鼻子关键点的距离求得右手腕到鼻子关键点的距离其中，(x1,y1)为左胯关键点坐标，(x2,y2)为右胯关键点坐标，(x3,y3)为左手腕关键点坐标，(x4,y4)为右手腕关键点坐标，(x5,y5)为鼻子关键点坐标，(x
10
,y
10
)为脖子关键点坐标，l1与l2的平均值定义分别判断人左边和右边是否存在吸烟姿态的比例指标和4.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的吸烟行为识别方法，其特征在于，所述角度指标α的定义过程具体为：求得从左侧肘部到左侧肩部的方向向量为d1＝(x7‑
x6，y7‑
y6)；求得从左侧肘部到左侧手腕部的方向向量为d2＝(x3‑
x6，y3‑
y6)；求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云伟，邸昱卿，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：