基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法及系统技术方案

本发明专利技术属于状态监测领域，具体是指一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法及系统，方法包括图像捕获、阴影标记、筛选最佳光源组、三维重建、困倦识别、闭眼检测和提醒警报。本方案采用基于光源选择的三维重建方法，减轻阴影效应对三维重建的影响；采用无边缘主动轮廓模型，分割面部图像的阴影区域，调整分割线的位置和形状；采用未标定光度立体技术，通过在不同的光照条件下捕捉多个图像，解决GBR歧义，在三维重建过程中估计并推断人脸表面的几何和法线信息，而不需要准确的光源和相机参数，更加适用于非标定工况下的消防监控人员状态检测；根据人眼的对称性，判断单边人眼状态，有效降低人眼状态检测算法的复杂度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及状态监测领域，具体是指一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法及系统。

技术介绍

1、消防监控人员的工作环境复杂多变，工作任务繁重，人为失误和事故风险较高。传统的人脸三维建模因为阴影区域存在扭曲表面法向量的问题；一般的阴影标记去除方法存在三个缺点，一是通常根据图像的亮度来选择可见区的方法，并不能排除阴影的存在，二是传统的阴影去除方法从三维重建过程中会排除掉大部分区域在阴影下的图像，三是传统模型只能定位具有明确定义边缘的物体；传统的光度立体技术存在需要准确地标定光源的位置方向和相机的内参外参，以便精确地恢复物体表面的几何结构，但在实际应用中，参数可能很难获得，且不能确保所有时段的物体相对于光源和相机的位置是静态，这会导致光照方向不准确，从而直接影响三维重建的的结果的问题；传统的人眼的状态检测存在检测复杂度高，对环境光线、姿势、遮挡等因素较为敏感，容易受到外界干扰，导致检测结果不稳定的问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于人工智能的消防监控人员在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述阴影标记，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：在步骤S3中，所述筛选最佳光源组，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：在步骤S4中，所述三维重建，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：在步骤s2中，所述阴影标记，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征在于：在步骤s3中，所述筛选最佳光源组，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的消防监控人员在岗状态分析方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯国萃，
申请(专利权)人：斯坦德徐州云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：