【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种抽烟检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、油气站、油库等场景属于易燃易爆场景，在上述场景下存放的汽油、柴油等液体和气体属于易燃易爆品，具有较大的火灾危险性，一旦发生火灾，往往危害大、影响大和扑救困难，所以在上述易燃易爆场景下，对于抽烟行为的检测十分重要。
2、由于在上述场景下的背景比较复杂，包括各种物体、设备和人员的活动，通过安全员巡检、视频监控系统等检测方法检测上述场景下的抽烟行为，会直接增加抽烟检测的误报率。
3、因此，本申请提供一种抽烟检测方法以提高上述场景下的抽烟行为检测的准确性。
技术实现思路
1、本申请提供一种抽烟检测方法、装置、设备及介质，以解决相关技术不能准确检测出易燃易爆场景下抽烟行为的问题。
2、在本申请实施例第一方面提供一种抽烟检测方法，所述方法包括：
3、基于目标视频，获取连续多帧的行人图像；
4、采用第一检测模型对所述连续多帧的行人图像进行姿态检测，得到每帧的姿态图像；
5、在目标帧图像为第一姿态的情况下，基于时序信息获取所述目标帧图像在所述目标视频中前后预设帧数的多张姿态图像，作为多张待检测图像，所述第一姿态为手持烟的姿态；
6、确定每张待检测图像的姿态，对处于所述第一姿态的待检测图像赋予第一权重，对处于第二姿态的待检测图像赋予第二权重，所述第一权重小于所述第二权重，所述第二姿态为嘴叼烟的姿态；
7、基于所述第一权重和所
8、在所述第一最终置信度大于或等于第一阈值的情况下，得到第一检测结果为所述目标视频中存在抽烟行为。
9、在本申请可选地一实施例中，在得到每帧的姿态图像之后，所述方法还包括：
10、在所述目标帧图像为所述第二姿态的情况下，采用第二检测模型对所述目标帧图像进行姿态检测，得到第二最终置信度；
11、在检测到所述目标帧图像中存在第三姿态，且所述第二最终置信度大于或等于第二阈值的情况下，得到第二检测结果为所述目标视频中存在抽烟行为，所述第三姿态为吸烟姿态。
12、在本申请可选地一实施例中，所述方法还包括：
13、在存在所述第一检测结果和所述第二检测结果的至少一种情况下，得到最终检测结果为所述目标视频中存在抽烟行为，并进行预警；
14、在所述第一最终置信度小于所述第一阈值的情况下，得到第三检测结果为所述目标视频中不存在抽烟行为；
15、在检测到所述目标帧图像中存在所述第三姿态，且所述第二最终置信度小于所述第二阈值的情况下，得到第四检测结果为所述目标视频中不存在抽烟行为；
16、在存在所述第三检测结果和所述第四检测结果的至少一种情况下，得到所述最终检测结果为所述目标视频中不存在抽烟行为，不进行预警操作。
17、在本申请可选地一实施例中，其特征在于，所述基于目标视频，获取连续多帧的行人图像，包括：
18、获取目标布防区域中所述目标视频的任一视频帧作为待识别图像；
19、将所述待识别图像输入至行人检测模型中，得到多个行人检测框；
20、基于多个所述行人检测框对所述待识别图像中每个行人对应的图像区域进行裁剪，得到多个目标图像；
21、基于预设图像尺寸，对每个所述目标图像进行图像增强处理，得到所述行人图像。
22、在本申请可选地一实施例中，基于预设图像尺寸，对每个所述目标图像进行图像增强处理，得到所述行人图像，包括：
23、确定每张所述目标图像的尺寸；
24、基于所述预设图像尺寸和所述每张目标图像的尺寸，将每张所述目标图像分为第一尺寸图像和第二尺寸图像，所述第一尺寸图像的尺寸大于所述预设图像尺寸的图像，所述第二尺寸图像为小于或等于所述预设图像尺寸的图像；
25、以所述预设图像的尺寸为基准，对每张所述第一尺寸图像进行缩放处理，得到缩放图像；
26、将所述第二尺寸图像以及所述缩放图像作为所述目标图像。
27、在本申请可选地一实施例中，所述在目标帧图像为第一姿态的情况下，基于时序信息获取所述目标帧图像在所述目标视频中前后预设帧数的多张姿态图像，作为多张待检测图像，包括：
28、采用所述第一检测模型对所述行人图像中的烟、手进行检测，当检测到所述行人图像中存在所述第一姿态时，得到第一检测框，所述第一检测框为包含手持烟姿态的图像区域；
29、采用所述第一检测模型对所述行人图像中的嘴、烟进行检测，当检测到所述行人图像中存在所述第二姿态时，得到第二检测框，所述第二检测框为包含嘴叼烟姿态的图像区域；
30、基于所述第一检测框和所述第二检测框分别对相应的所述行人图像进行裁剪，得到包含第一姿态和第二姿态的图像作为多张所述待检测图像。
31、在本申请可选地一实施例中，所述基于所述第一权重和所述第二权重，获取所述目标视频对应的第一最终置信度，包括：
32、获取所述每张待检测图像的第一置信度，所述第一置信度用于表征所述每张待检测图像中的姿态概率；
33、将所述多帧待检测图像按照所述第一权重和所述第二权重分为第一类图像和第二类图像；
34、以所述第一权重作为所述第一类图像的第一置信度权重值，以所述第二权重作为所述第二类图像的第一置信度权重值，对所述第一置信度进行加权处理，得到所述第一最终置信度。
35、在本申请实施例第二方面提供一种抽烟检测装置，所述装置包括：
36、获取模块，用于基于目标视频，获取连续多帧的行人图像；
37、姿态检测模块，用于采用第一检测模型对所述连续多帧的行人图像进行姿态检测，得到每帧的姿态图像；
38、待检测图像获取模块，用于在目标帧图像为第一姿态的情况下，基于时序信息获取所述目标帧图像在所述目标视频中前后预设帧数的多张姿态图像，作为多张待检测图像，所述第一姿态为手持烟的姿态图像；
39、权重赋予模块，用于确定每张待检测图像的姿态，对处于所述第一姿态的待检测图像赋予第一权重，对处于第二姿态的待检测图像赋予第二权重，所述第一权重小于所述第二权重，所述第二姿态为嘴叼烟的姿态图像；
40、第一最终置信度获取模块，用于基于所述第一权重和所述第二权重，获取所述目标视频对应的第一最终置信度；
41、第一检测结果获取模块，用于在所述第一最终置信度大于或等于第一阈值的情况下，得到第一检测结果为所述目标视频中存在抽烟行为。
42、在本申请可选地一实施例中，所述装置还包括：
43、第二最终置信度获取模块，用于在所述目标帧图像为所述第二姿态的情况下，采用第二检测模型对所述目标帧图像进行姿态检测，得到第二最终置信度；
44、第二检测结果获取模块，用于在检测到所述目标帧图像中存在第三姿态，且所述第二最本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种抽烟检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，在得到每帧的姿态图像之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述基于目标视频，获取连续多帧的行人图像，包括：
5.根据权利要求4所述的抽烟检测方法，其特征在于，基于预设图像尺寸，对每个所述目标图像进行图像增强处理，得到所述行人图像，包括：
6.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述在目标帧图像为第一姿态的情况下，基于时序信息获取所述目标帧图像在所述目标视频中前后预设帧数的多张姿态图像，作为多张待检测图像，包括：
7.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述基于所述第一权重和所述第二权重，获取所述目标视频对应的第一最终置信度，包括：
8.一种抽烟检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存
...【技术特征摘要】
1.一种抽烟检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，在得到每帧的姿态图像之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在于，所述基于目标视频，获取连续多帧的行人图像，包括：
5.根据权利要求4所述的抽烟检测方法，其特征在于，基于预设图像尺寸，对每个所述目标图像进行图像增强处理，得到所述行人图像，包括：
6.根据权利要求1所述的抽烟检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈友明，陈思竹，郭莉莉，
申请(专利权)人：四川弘和数智集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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