一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质，所述核酸检测点防疫检测方法包括：创建人脸特征底库以及白名单库；获取目标区域的目标检测图像；采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别；在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息。本发明专利技术提供的一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质，通过创建人脸特征底库以及白名单库，并获取目标区域的目标检测图像，然后采用深度学习方法对目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别，在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息，实用性强且效率高，可节约大量人力资源，降低病毒传播风险。降低病毒传播风险。降低病毒传播风险。

【技术实现步骤摘要】
一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着物联网、互联网、云计算等新一代信息技术的快速发展，多功能智能杆已成为建设智慧城市必不可少的产物。构建智慧城市系统平台复杂，城市路灯数量众多，是城市最密集的基础设施，便于信息的采集管理和发布，多功能智能杆是最佳的一个落脚点。同时为加强区域疫情防控工作，街区核酸检测点人员监控已发展成为智能杆AI应用场景的一大部分内容。而传统的核酸检测点人员监控方法有以下不足：
[0003]1)高峰期排队做核酸检测的人员队伍冗长，同时核酸检测点的工作人员有限，部分未正确佩戴口罩的群众并未能被及时提醒，存在一定的防疫安全隐患。
[0004]2)核酸检测点扫码验码都是采取人工核验的方式，消耗大量人力资源，同时工作人员进行检查时存在不可把控性(如：在高峰期工作人员并未核对做核酸人员信息与扫码信息是否匹配以及工作人员偷懒、漏检等)。
[0005]3)现有采用机器进行核酸检测点人员监控的方案，只针对部分核酸检测点设立，方案鲁棒性不够。
[0006]因此，需要寻找一种实用性强且效率高的核酸检测点防疫检测方法。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质，实用性强且效率高，可节约大量人力资源，降低病毒传播风险。
[0008]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0009]第一方面，本专利技术实施例提供了一种核酸检测点防疫检测方法，所述核酸检测点防疫检测方法包括：
[0010]创建人脸特征底库以及白名单库；
[0011]获取目标区域的目标检测图像；
[0012]采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别；
[0013]在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息。
[0014]作为其中一种实施方式，所述创建人脸特征底库以及白名单库，包括：
[0015]在所述白名单库中添加过滤告警人员的人脸特征信息。
[0016]作为其中一种实施方式，所述采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别，包括：
[0017]获取预设的基于深度学习方法的人脸检测模型；
[0018]输入所述目标检测图像，采用预设的目标检测算法调用所述人脸检测模型，对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别。
[0019]作为其中一种实施方式，所述获取预设的基于深度学习方法的人脸检测模型之前，包括：
[0020]获取预设数量的图像样本信息；
[0021]对所述图像样本信息进行切割，获取所述图像样本信息中的感兴趣区域；
[0022]采用预设的训练框架对所述图像样本信息中的感兴趣区域进行训练，生成所述人脸检测模型。
[0023]作为其中一种实施方式，所述输入所述目标检测图像，采用预设的目标检测算法调用所述人脸检测模型，对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别，包括：
[0024]将识别出的人脸特征信息加入所述人脸特征底库。
[0025]作为其中一种实施方式，所述将识别出的人脸特征信息加入所述人脸特征底库，包括：
[0026]将所述人脸特征底库中的人脸特征信息按照预设清空周期进行清空。
[0027]作为其中一种实施方式，所述在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息，包括：
[0028]若检测到未佩戴口罩人脸信息，则输出所述告警信息。
[0029]作为其中一种实施方式，所述在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息，还包括：
[0030]若识别出的人脸特征信息在所述人脸特征底库中，则判断所述人脸特征信息是否在所述白名单库中；
[0031]若所述人脸特征信息不在所述白名单库中，则输出所述告警信息。
[0032]第二方面，本专利技术实施例提供了一种核酸检测点防疫检测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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如第一方面所述核酸检测点防疫检测方法的步骤。
[0033]第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述核酸检测点防疫检测方法的步骤。
[0034]本专利技术实施例提供的一种核酸检测点防疫检测方法、装置及计算机存储介质，所述核酸检测点防疫检测方法包括：创建人脸特征底库以及白名单库；获取目标区域的目标检测图像；采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别；在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息。如此，通过创建人脸特征底库以及白名单库，并获取目标区域的目标检测图像，然后采用深度学习方法对目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别，在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息，实用性强且效率高，可节约大量人力资源，降低病毒传播风险。
附图说明
[0035]图1为本专利技术实施例提供的一种核酸检测点防疫检测方法的流程示意图；
[0036]图2为本专利技术实施例提供的一种核酸检测点防疫检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0037]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本专利技术不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
[0038]应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核酸检测点防疫检测方法，其特征在于，所述核酸检测点防疫检测方法包括：创建人脸特征底库以及白名单库；获取目标区域的目标检测图像；采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别；在人脸检测结果或人脸识别结果满足预设条件时，输出告警信息。2.根据权利要求1所述的核酸检测点防疫检测方法，其特征在于，所述创建人脸特征底库以及白名单库，包括：在所述白名单库中添加过滤告警人员的人脸特征信息。3.根据权利要求1所述的核酸检测点防疫检测方法，其特征在于，所述采用深度学习方法对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别，包括：获取预设的基于深度学习方法的人脸检测模型；输入所述目标检测图像，采用预设的目标检测算法调用所述人脸检测模型，对所述目标检测图像进行人脸检测以及人脸识别。4.根据权利要求3所述的核酸检测点防疫检测方法，其特征在于，所述获取预设的基于深度学习方法的人脸检测模型之前，包括：获取预设数量的图像样本信息；对所述图像样本信息进行切割，获取所述图像样本信息中的感兴趣区域；采用预设的训练框架对所述图像样本信息中的感兴趣区域进行训练，生成所述人脸检测模型。5.根据权利要求3所述的核酸检测点防疫检测方法，其特征在于，所述输入所述目标检测图像，采用预设的目标检测算法调用所述人脸检测模型，对所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅东生，王连民，胡渝麟，
申请(专利权)人：深圳奇迹智慧网络有限公司，
类型：发明
国别省市：