眼镜检测方法、系统、存储介质及计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种眼镜检测方法，包括步骤：获取待测图像数据；检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标；若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据；根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜。还提供了一种眼镜检测系统、用于存储执行所述方法的计算机程序的存储介质以及计算机设备。借此，本发明专利技术能够有效聚焦人体头部区域，降低因为眼镜目标尺寸小导致的模型漏检问题。小导致的模型漏检问题。小导致的模型漏检问题。

【技术实现步骤摘要】
眼镜检测方法、系统、存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及停车场
，尤其涉及一种眼镜检测方法、系统、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]随着技术的进步，图像检测技术在现实生活中得到更广泛的应用，通过基于神经网络的图像检测识别，能够高效地识别出监控画面中的目标对象。
[0003]现有的基于神经网络的护目镜检测，主要采用以下方案：将从摄像头获取的原始数据，直接送入护目镜检测模型，然后输出检测结果。这种方案要求护目镜检测模型的输入尺寸，需要尽量与原始的从摄像头获取的图片大致一致，才能保证图像中尺寸较小的护目镜的特征不会被明显压缩损失。如果护目镜检测模型的输入尺寸过大，会导致推理时间很长，不能很好的应用到使用场景中；并且在复杂场景中也有可能因为护目镜模型的泛化能力不足或者护目镜目标过小，产生误检和漏检。
[0004]综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。

技术实现思路

[0005]针对上述的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种眼镜检测方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够有效聚焦人体头部区域，降低因为眼镜目标尺寸小导致的模型漏检问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供一种眼镜检测方法，包括步骤：
[0007]获取待测图像数据；
[0008]检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标；
[0009]若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据；
[0010]根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜。
[0011]可选的，所述待测图像数据包括有预设数张连续帧图像；
[0012]所述根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜的步骤包括：
[0013]根据所述眼镜检测模型分别对应所述连续帧图像的所述检测结果，确定所述人脸目标是否佩戴眼镜。
[0014]可选的，所述根据所述眼镜检测模型分别对应所述连续帧图像的所述检测结果，确定所述人脸目标是否佩戴眼镜的步骤具体包括：
[0015]若所述连续帧图像分别对应的所述检测结果均为佩戴眼镜，则确定所述人脸目标佩戴眼镜。
[0016]可选的，所述检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标的步骤具体包括：
[0017]将所述待测图像数据输入至预设的人脸检测模型，所述人脸检测模型基于对人体
肩部以上人脸特征的识别，检测所述待测图像数据是否存在所述人脸目标。
[0018]可选的，所述若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据的步骤具体包括：
[0019]获取所述人脸目标在待测图像数据中的相对位置信息；
[0020]根据所述相对位置信息，从所述待测图像数据中剪切出对应所述人脸目标的区域图像；
[0021]将所述区域图像输入至预设的所述眼镜检测模型。
[0022]可选的，所述根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜的步骤之后还包括：
[0023]若确定所述人脸目标未佩戴眼镜，则生成警报信息。
[0024]可选的，所述眼镜检测模型为护目镜检测模型。
[0025]还提供了一种眼镜检测系统，包括有：
[0026]获取单元，用于获取待测图像数据；
[0027]人脸检测单元，用于检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标；
[0028]提取输入单元，用于若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据；
[0029]眼镜检测单元，用于根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜。
[0030]另外，还提供了一种存储介质和计算机设备，所述存储介质用于存储一种用于执行上述眼镜检测方法的计算机程序。
[0031]所述计算机设备包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的眼镜检测方法。
[0032]本专利技术所述的眼镜检测方法及其系统，通过对待测图像数据进行人脸检测，识别所述待测图像数据是否存在人脸目标；当存在人脸目标时，提取该人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据；进而根据该眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜。因此，本专利技术能够有效聚焦人体头部区域，降低因为眼镜目标尺寸小导致的模型漏检问题。
附图说明
[0033]图1为本专利技术一实施例提供的眼镜检测方法的步骤流程图；
[0034]图2为本专利技术一实施例提供的眼镜检测方法用于人脸目标区域提取可选的步骤流程图；
[0035]图3为本专利技术所述眼镜检测方法一种应用场景的具体步骤流程图；
[0036]图4为本专利技术一实施例提供的眼镜检测系统的结构示意框图；
[0037]图5为本专利技术一实施例提供的眼镜检测系统的所述提取输入单元可选的结构示意框图。
具体实施方式
[0038]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0039]需要说明的，本说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但是不是每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这样的表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，不管有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
[0040]此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，所属领域中具有通常知识者应可理解，制造商可以用不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的权利要求书中所提及的“包括”和“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。以外，“连接”一词在此系包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
[0041]图1示出本专利技术一实施例提供的眼镜检测方法，所述眼镜包括但不限于近视眼镜、太阳眼镜、护目镜或泳镜等；包括步骤如下：
[0042]S101：获取待测图像数据。本实施例从视频监控设备中获取所述待测图像数据；具体实施时，从监控摄像机获取原始图像数据，所述待测图像数据为监控视频流的帧图像。
[0043]本实施例以护目镜的检测进行示例说明，其应用场景可为护目镜相应的应用场景，例如需要佩戴护目镜的生产本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种眼镜检测方法，其特征在于，包括步骤：获取待测图像数据；检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标；若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检测模型的输入数据；根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜。2.根据权利要求1所述的眼镜检测方法，其特征在于，所述待测图像数据包括有预设数张连续帧图像；所述根据所述眼镜检测模型对应输出的检测结果，确定所述区域图像上的所述人脸目标是否佩戴眼镜的步骤包括：根据所述眼镜检测模型分别对应所述连续帧图像的所述检测结果，确定所述人脸目标是否佩戴眼镜。3.根据权利要求2所述的眼镜检测方法，其特征在于，所述根据所述眼镜检测模型分别对应所述连续帧图像的所述检测结果，确定所述人脸目标是否佩戴眼镜的步骤具体包括：若所述连续帧图像分别对应的所述检测结果均为佩戴眼镜，则确定所述人脸目标佩戴眼镜。4.根据权利要求1所述的眼镜检测方法，其特征在于，所述检测所述待测图像数据上是否存在人脸目标的步骤具体包括：将所述待测图像数据输入至预设的人脸检测模型，所述人脸检测模型基于对人体肩部以上人脸特征的识别，检测所述待测图像数据是否存在所述人脸目标。5.根据权利要求1所述的眼镜检测方法，其特征在于，所述若存在所述人脸目标，则提取所述人脸目标对应的区域图像作为预设的眼镜检...

【专利技术属性】
技术研发人员：李克亮，贾东风，程力行，袁振华，
申请(专利权)人：奇酷软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：