一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法技术

本发明专利技术属于模式识别和人工智能技术领域，具体公开了一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，包括以下步骤，采集图像数据并标注，构建人体关键点检测数据集；使用构建的人体关键点检测数据集训练通用人体关键点检测算法；采集图像数据并标注，构建人员打电话行为检测数据集；使用构建的人员打电话行为检测数据集训练人员打电话行为检测算法；通过训练好的人体关键点检测算法处理图像数据，得到人员的关键点位置信息，并得到人员上半身区域图像块，通过上半身区域图像块，判断人员是否存在打电话行为。本发明专利技术的有益效果在于：解决传统人工巡检方式难以及时有效的发现工程作业人员打电话行为的问题，降低作业过程中的安全风险。中的安全风险。中的安全风险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法


[0001]本专利技术属于模式识别和人工智能
，具体涉及一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法。

技术介绍

[0002]工程作业人员在进行作业时如果存在打电话行为可能产生一定的安全隐患。在工程作业时打电话容易使得作业人员产生分心，往往会出现诸如操作失误、无法及时应对紧急情况以及无法关注到作业途中是否存在人员安全隐患，严重的甚至会造成重大安全事故。
[0003]为了避免由于分心打电话而导致的安全事故的发生，在作业时禁止工程作业人员打电话是尤为重要的，因此实时识别并保证人员没有打电话行为是具有重要意义的。
[0004]近年来，随着计算机视觉成为众多学者们的研究热点，计算机视觉技术在交通、门禁、巡检等众多领域都得到了广泛的应用。而计算机视觉技术的发展也使得实现人员打电话行为识别成为了现实。
[0005]为了把控作业过程中由于工程作业人员打电话这种人为因素而产生的安全风险。
[0006]因此，基于上述问题，本专利技术提供一种基于目标检测和关键点检测的打电话本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤，采集图像数据并标注，构建人体关键点检测数据集；使用构建的人体关键点检测数据集训练通用人体关键点检测算法；采集图像数据并标注，构建人员打电话行为检测数据集；使用构建的人员打电话行为检测数据集训练人员打电话行为检测算法；通过训练好的人体关键点检测算法处理图像数据，得到人员的关键点位置信息；基于人员关键点位置信息，得到人员上半身区域图像块；通过训练好的人员打电话行为检测算法处理人员上半身区域图像块，判断人员是否存在打电话行为。2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，其特征在于：所述的采集图像数据并标注，构建人体关键点检测数据集，首先，采集相应的图像数据；然后，手工标注出作业人员的人体关键点；最后，将标注好的数据集根据具体需要按照一定比例随机划分为训练集和测试集，构建人体关键点检测数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，其特征在于：所述的使用构建的人体关键点检测数据集训练通用人体关键点检测算法，训练时通过选取的损失函数并根据预测值与真实值计算出其损失值，采用反向传播算法将损失值反向传播至神经网络每层的神经元中，根据具体需求选取合适的优化器，之后根据传入的损失值利用优化器完成参数的迭代更新，最后完成算法训练。4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，其特征在于：所述的采集图像数据并标注，构建人员打电话行为检测数据集，首先，采集相应的图像数据；然后，手工标注出人员的打电话行为与正常行为的检测框标签；最后，将标注好的数据集根据具体需要按照一定比例随机划分为训练集和测试集，构建人员打电话行为检测数据集。5.根据权利要求1所述的一种基于目标检测和关键点检测的打电话行为识别方法，其特征在于：所述的使用构建的人员打电话行为检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成军，王龙，周超，王泓博，赵海月，
申请(专利权)人：南京南自信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：