本发明专利技术涉及图像处理技术领域，解决了现有技术中陪伴婴幼儿睡眠时婴幼儿的人脸特征不明显导致对婴幼儿识别不准的问题，提供了一种伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法、装置及设备。该方法包括：获取伴睡婴幼儿场景下实时视频流分解得出的多帧图像，识别所述多帧图像中的多个头部目标，依据预设的标记规则，赋予各所述头部目标对应的标签信息；将具有标签信息的头部目标对应的各第一目标图像输入预设的分类训练模型中，得到基于不同标签的分类器；选取多帧第二目标图像并识别其中的脸部信息，并依据所述脸部信息，更新所述分类器，完成对婴幼儿头部的识别。本发明专利技术避免了陪伴婴幼儿睡眠时婴幼儿的人脸特征不明显而导致的识别不准的问题。不准的问题。不准的问题。
【技术实现步骤摘要】
伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着城市化进程，采用AI设备进行婴幼儿看护逐渐被年轻父母认可。在使用AI设备对婴幼儿进行看护的过程中，实时地判断当前看护画面中出现的是婴幼儿还是非婴幼儿对后续的看护具有重要的意义。
[0003]现有技术中，对婴幼儿和非婴幼儿的识别一般是通过深度学习的神经网络算法来提取图像中的人脸特征，再通过对人脸特征的识别，从而完成婴幼儿和非婴幼儿的区分，然而，在夜间监护设备获取的视频画面较为模糊的情况之下，婴幼儿的人脸特征不明显会导致识别错误，看护设备由于误识别发生虚报，影响用户休息。
[0004]为此，如何在陪伴婴幼儿睡眠时由于光线较暗婴幼儿的人脸特征不明显时，提高婴幼儿的识别准确度是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供了伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法、装置及设备，用以解决现有技术中陪伴婴幼儿睡眠时由于光线较暗婴幼儿的人脸特征不明显而导致的识别不准的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：
[0007]S1：获取伴睡婴幼儿场景下的实时视频流，将所述实时视频流分解为多帧图像，识别所述多帧图像中的多个头部目标；
[0008]S2：对各所述头部目标进行跟踪，并依据预设的标记规则，赋予各所述头部目标对应的标签信息；
[0009]S3：将具有标签信息的头部目标对应的各第一目标图像输入预设的分类训练模型中，得到基于不同标签的分类器；
[0010]S4：分别在各所述第一目标图像中选取多帧第二目标图像，识别各所述第二目标图像中的脸部信息，并依据所述脸部信息，更新所述基于不同标签的分类器，完成对婴幼儿的识别。
[0011]优选地，所述S1包括：
[0012]S11：将实时视频流得出的多帧图像转换为对应的多帧灰度图像；
[0013]S12：将各所述灰度图像输入预设的头部检测模型中，识别出各所述灰度图像中的多个头部目标。
[0014]优选地，所述S2包括：
[0015]S21：确定各所述灰度图像中的初始帧灰度图像；
[0016]S22：获取所述初始帧灰度图像，赋予所述初始帧灰度图像中识别出的多个第一头部目标对应的第一标签信息，并对各所述第一头部目标分别设置第一图像存储器；
[0017]S23：获取所述第一标签信息，并依据预设的标记规则，进一步赋予剩余的灰度图像中各头部目标对应的标签信息。
[0018]优选地，所述S23包括：
[0019]S231：确定各所述灰度图像中的第二帧灰度图像，并获取第二帧灰度图像中识别出的多个第二头部目标；
[0020]S232：依据预设的距离计算规则，计算各所述第一头部目标与各所述第二头部目标之间的欧式距离，并依据所述欧式距离，对各所述第一头部目标与各所述第二头部目标进行匹配，输出匹配结果；
[0021]S233：若匹配成功，则将所述第一标签信息赋予所述第二头部目标，并将所述第二帧灰度图像保存至所述第一图像存储器中；
[0022]S234：若匹配不成功，则赋予所述第二头部目标新的第二标签信息，并对所述第二头部目标设置第二图像存储器；
[0023]S235：获取各所述灰度图像中的剩余灰度图像，并对所述剩余灰度图像重复步骤S231至S235，直至确定各所述灰度图像中所有头部目标对应的标签信息和图像存储器中的图像数量。
[0024]优选地，所述S3包括：
[0025]S31：获取各所述头部目标对应图像存储器中的图像数量；
[0026]S32：当出现头部目标的对应图像存储器中的图像数量大于预设的数量阈值时，将所述图像存储器对应的头部目标上的标签信息作为SVM分类器的标签信息；
[0027]S33：当出现其他头部目标的对应图像存储器中的图像数量也大于预设的数量阈值时，将其他头部目标的图像存储器中保存的图像送入具有标签信息的SVM分类器，并依据无法正确分类的其他头部目标对应的图像存储器中保存的图像，更新所述具有标签信息的SVM分类器；
[0028]S34：对所有的各所述头部目标重复进行步骤S31至S33，直至得出基于多个标签信息的SVM分类器。
[0029]优选地，所述S4包括：
[0030]S41：获取各所述图像存储器中保存的图像并输入预设的人脸检测模型中，将识别存在脸部信息的多帧第三目标图像提取出来；
[0031]S42：将各所述第三目标图像输入预设的分类模型中，输出分类结果；
[0032]S43：依据所述分类结果，更新所述基于多个标签信息的SVM分类器。
[0033]优选地，所述S43包括：
[0034]S431：若所述第三目标图像分类为婴幼儿，则更新SVM分类器中的标签信息为婴幼儿；
[0035]S432：若所述第三目标图像分类为非婴幼儿，则更新SVM分类器中的标签信息为非婴幼儿。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供了一种伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别装置，所述装置包括：
[0037]头部识别模块，用于获取伴睡婴幼儿场景下的实时视频流，将所述实时视频流分解为多帧图像，识别所述多帧图像中的多个头部目标；
[0038]标记模块，用于对各所述头部目标进行跟踪，并依据预设的标记规则，赋予各所述头部目标对应的标签信息；
[0039]分类器获取模块，用于将具有标签信息的头部目标对应的各第一目标图像输入预设的分类训练模型中，得到基于不同标签的分类器；
[0040]分类器更新模块，用于分别在各所述第一目标图像中选取多帧第二目标图像，识别各所述第二目标图像中的脸部信息，并依据所述脸部信息，更新所述基于不同标签的分类器，完成对婴幼儿的识别。
[0041]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
[0042]第四方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
[0043]综上所述，本专利技术的有益效果如下：
[0044]本专利技术实施例提供的伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法、装置及设备，所述方法包括：获取伴睡婴幼儿场景下的实时视频流，将所述实时视频流分解为多帧图像，识别所述多帧图像中的多个头部目标；对各所述头部目标进行跟踪，并依据预设的标记规则，赋予各所述头部目标对应的标签信息；将具有标签信息的头部目标对应的各第一目标图像输入预设的分类训练模型中，得到基于不同标签的分类器；分别在各所述第一目标图像中选取多帧第二目标图像，识别各所述第二目标图像中的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取伴睡婴幼儿场景下的实时视频流，将所述实时视频流分解为多帧图像，识别所述多帧图像中的多个头部目标；S2：对各所述头部目标进行跟踪，并依据预设的标记规则，赋予各所述头部目标对应的标签信息；S3：将具有标签信息的头部目标对应的各第一目标图像输入预设的分类训练模型中，得到基于不同标签的分类器；S4：分别在各所述第一目标图像中选取多帧第二目标图像，识别各所述第二目标图像中的脸部信息，并依据所述脸部信息，更新所述基于不同标签的分类器，完成对婴幼儿的识别。2.根据权利要求1所述的伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述S1包括：S11：将实时视频流得出的多帧图像转换为对应的多帧灰度图像；S12：将各所述灰度图像输入预设的头部检测模型中，识别出各所述灰度图像中的多个头部目标。3.根据权利要求2所述的伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述S2包括：S21：确定各所述灰度图像中的初始帧灰度图像；S22：获取所述初始帧灰度图像，赋予所述初始帧灰度图像中识别出的多个第一头部目标对应的第一标签信息，并对各所述第一头部目标分别设置第一图像存储器；S23：获取所述第一标签信息，并依据预设的标记规则，进一步赋予剩余的灰度图像中各头部目标对应的标签信息。4.根据权利要求3所述的伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述S23包括：S231：确定各所述灰度图像中的第二帧灰度图像，并获取第二帧灰度图像中识别出的多个第二头部目标；S232：依据预设的距离计算规则，计算各所述第一头部目标与各所述第二头部目标之间的欧式距离，并依据所述欧式距离，对各所述第一头部目标与各所述第二头部目标进行匹配，输出匹配结果；S233：若匹配成功，则将所述第一标签信息赋予所述第二头部目标，并将所述第二帧灰度图像保存至所述第一图像存储器中；S234：若匹配不成功，则赋予所述第二头部目标新的第二标签信息，并对所述第二头部目标设置第二图像存储器；S235：获取各所述灰度图像中的剩余灰度图像，并对所述剩余灰度图像重复步骤S231至S235，直至确定各所述灰度图像中所有头部目标对应的标签信息和图像存储器中的图像数量。5.根据权利要求4所述的伴睡婴幼儿时婴幼儿头部智能识别方法，其特征在于，所述S3包括：S31：获取各所述头部目标对应图像存储器中的图像数量；
【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，熊章，张智，张青军，杜沛力，
申请(专利权)人：宁波星巡智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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