【技术实现步骤摘要】
一种人员着装规范识别方法及系统
[0001]本专利技术是关于生物特征识别领域，特别是关于一种人员着装规范识别方法及系统。
技术介绍
[0002]着装规范广泛存在于各行各业的日常生产经营活动中，不仅能够树立公司形象，更对保障生产秩序和劳工生命安全有着重要意义，特别在机械、化工、医药、精密电子等产业中，环境条件要求严苛，稍有疏忽可能造成重大生命财产损失。为此，有必要对人员的着装规范进行检查。
[0003]长久以来，着装检查主要通过人工进行，如多人作业时互相穿戴、互相检查，或独自作业时通过闭路电视远程检查。这种方式简单可靠，能够发现细节问题并及时纠正，是当前各行业的主流。不过，完全依赖人工也存在风险，如检查只在作业前执行一次，忽视了作业过程中的可能意外，且长期重复的检查流程易使人产生松懈或厌烦，进而疏忽着装，引发危险。
[0004]因此，寻找一种能够通过计算机视觉和人工智能根据特定场景判断人体是否符合着装规范、且有较高识别准确性的识别方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
[0005]
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人员着装规范识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取实时原始图像；S2：对所述原始图像进行目标检测，得到人体目标的位置集合；S3：根据所述人体目标位置将原始图像进行第一特征处理，得到人体图像并对所述人体图像进行人体属性分类；S4：根据所述人体属性分类得到每张所述人体图像的属性概率；S5：根据所述属性概率判断人员着装是否规范。2.如权利要求1所述的一种人员着装规范识别方法，其特征在于，所述目标检测采用CenterNet模型对原始图像进行识别，得到所述人体目标的位置集合，所述人体位置目标的位置集合包括人体目标矩形框的左上角的横坐标和纵坐标以及右下点的横坐标和纵坐标。3.如权利要求2所述的一种人员着装规范识别方法，其特征在于，所述目标检测的具体包括：采用第一卷积主干网络对所述原始图像进行检测；所述第一卷积主干网络使用ResNet
‑
50残差网络；检测后的图像分别采用位置回归、偏移回归以及尺寸回归预测目标的类激活图、中心点位置偏移和长度，经过非极大值抑制后得到所述人体目标的位置集合。4.如权利要求1所述的一种人员着装规范识别方法，其特征在于，所述第一特征处理包括：根据所述人体目标的位置将原始图像中含有人体的子区域提取出来并进行裁切；将裁切的人体子区域缩放并进行对齐处理。5.如权利要求1所述的一种人员着装规范识别方法，其特征在于，所述人体属性分类采用MCAR多标签分类框架对所述人体图像进行识别。6.如权利要求5所述的一种人员着装规范识别方法，其特征在于，人体属性分类具体包括以下步骤：采用第二主干网络提取所述人体图像中的全局特征；所述第二主干网络使用ResNet
‑
1...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤红，张子路，陈兴委，
申请(专利权)人：深圳华付技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。