[发明专利]头盔佩戴检测方法和装置

权利要求书

1.一种头盔佩戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集交通视频，并提取和处理所述交通视频中的多个图像；

获取每个所述图像中一个或多个人员头部信息并进行相应标注，得到训练用数据集，其中，所述人员头部信息包括佩戴头盔的人员头部信息和未佩戴头盔的人员头部信息；

构建头盔佩戴检测网络，并通过所述训练用数据集对所述头盔佩戴检测网络进行训练，得到头盔佩戴检测模型；

获取待检测图像，并通过所述头盔佩戴检测模型对所述待检测图像进行检测，得到佩戴头盔或未佩戴头盔的检测结果；

对检测结果为未佩戴头盔的图像中的人脸进行识别，得到未佩戴头盔的人员身份信息。

2.根据权利要求1所述的头盔佩戴检测方法，其特征在于，还包括：

存储未佩戴头盔的检测结果及对应的图像、人员身份信息。

3.根据权利要求1或2所述的头盔佩戴检测方法，其特征在于，所述交通视频为交通监控系统中通过监控摄像头拍摄得到的视频，其中，提取和处理所述交通视频中的多个图像，具体包括：

将所述交通视频按照预设帧率进行跳帧处理以提取出多个图像；

清洗掉所述多个图像中不包含人员头部的图像；

对清洗后的图像进行去重处理，

获取每个所述图像中一个或多个人员头部信息并进行相应标注，具体包括：

标注出去重处理后的图像中佩戴头盔的类别及人员头部坐标或未佩戴头盔的类别及人员头部坐标。

4.根据权利要求3所述的头盔佩戴检测方法，其特征在于，构建头盔佩戴检测网络，并通过所述训练用数据集对所述头盔佩戴检测网络进行训练，具体包括：

基于Pytorch框架构建头盔佩戴检测网络结构；

将所述训练用数据集划分为验证集和训练集；

通过所述验证集和所述训练集对所述头盔佩戴检测网络进行训练。

5.根据权利要求4所述的头盔佩戴检测方法，其特征在于，所述检测结果包括是否佩戴头盔及人员头部坐标。

6.根据权利要求5所述的头盔佩戴检测方法，其特征在于，对检测结果为未佩戴头盔的图像中的人脸进行识别，具体包括：

根据所述检测结果中的人员头部坐标对检测结果为未佩戴头盔的图像进行裁剪，得到一个或多个人员头部区域；

通过人脸识别算法对所述人员头部区域进行人脸识别。

7.一种头盔佩戴检测装置，其特征在于，包括：

采集模块，所述采集模块用于采集交通视频，并提取和处理所述交通视频中的多个图像；

获取模块，所述获取模块用于获取每个所述图像中一个或多个人员头部信息并进行相应标注，得到训练用数据集，其中，所述人员头部信息包括佩戴头盔的人员头部信息和未佩戴头盔的人员头部信息；

训练模块，所述训练模块用于构建头盔佩戴检测网络，并通过所述训练用数据集对所述头盔佩戴检测网络进行训练，得到头盔佩戴检测模型；

检测模块，所述检测模块用于获取待检测图像，并通过所述头盔佩戴检测模型对所述待检测图像进行检测，得到佩戴头盔或未佩戴头盔的检测结果；

识别模块，所述识别模块用于对检测结果为未佩戴头盔的图像中的人脸进行识别，得到未佩戴头盔的人员身份信息。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1-6中任一项所述的头盔佩戴检测方法。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的头盔佩戴检测方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行根据权利要求1-6中任一项所述的头盔佩戴检测方法。