[发明专利]一种用于警务督察睡觉行为识别方法

权利要求书

1.一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集视频数据，实时采集审讯室内的视频数据；

S2：解码视频为序列图片，将视频数据解码为序列图片进行睡觉行为状态检测；

S3：检测睡觉行为，检测手臂，桌面，头部各自区域结果；

S4：判断睡觉行为，通过分析检测区域结果与指定阈值大小，判断是否存在趴着睡觉行为；

S5：图像报警提醒，当存在趴着睡觉行为，进行报警处理；

S6：人工审核，通过人工审核确认趴着睡觉行为；

所述的步骤S3，还包括以下子步骤：

S301：检测桌面矩形区域；

S302：检测头部矩形区域；

S303：检测手臂矩形区域；

所述的步骤S4，还包括以下子步骤：

S401：判断步骤S301和步骤S302所得距离结果是否小于第一阈值；

S402：判断步骤S302和步骤S303所得距离结果是否小于第二阈值。

2.根据权利要求1所述的一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，所述的步骤S4，还包括当步骤S401和步骤S402中所得距离结果同时小于相应阈值，则判定为“趴着睡觉”状态，并执行步骤S5和步骤S6。

3.根据权利要求1所述的一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，所述的步骤S301，还包括以下子步骤：

S3011：提前获取不同审讯室、不同角度、不同时段的图像数据；

S3012：挑选出所有含有桌面的图像数据；

S3013：将上述数据制作标签数据；

S3014：选用CenterNet目标检测算法训练数据得到桌面检测模型；

S3015：在图像中运用训练好的CenterNet目标检测算法预测得到桌面的矩形区域BBboxA(x,y,w,h)，其中x、y为矩形中心点坐标，w、h为该矩形区域的宽和高，并在矩形框上方叠加字符“桌面”。

4.根据权利要求1所述的一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，所述的步骤S302，还包括以下子步骤：

S3021：提前获取不同审讯室、不同角度、不同时段的图像数据；

S3022：挑选出所有含有头部的图像数据；

S3023：将上述数据制作标签数据；

S3024：选用CenterNet目标检测算法训练数据得到头部检测模型；

S3025：在图像中运用训练好的CenterNet目标检测算法预测得到头部的矩形区域BBboxB(x,y,w,h)，其中x、y为矩形中心点坐标，w、h为该矩形区域的宽和高，并在矩形框上方叠加字符“头部”。

5.根据权利要求1所述的一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，所述的步骤S303，还包括以下子步骤：

S3031：提前获取不同审讯室、不同角度、不同时段的图像数据；

S3032：挑选出所有含有手臂的图像数据；

S3033：将上述数据制作标签数据；

S3034：选用CenterNet目标检测算法训练数据得到手臂检测模型；

S3035：在图像中运用训练好的CenterNet目标检测算法预测，分别得到左手臂的矩形区域BBboxCL(x,y,w,h)和右手臂BBboxCR(x,y,w,h)，其中x、y为矩形中心点坐标，w、h为该矩形区域的宽和高，并在矩形框上方叠加字符“左手臂”和“右手臂”。

6.根据权利要求5所述的一种用于警务督察睡觉行为识别方法，其特征在于，所述的步骤S3035，通过将靠近图像左侧检测出的手臂定为左手臂和高进图像右侧检测出的手臂定为右手臂，区分左手臂和右手臂。