[发明专利]一种封闭空间人员数量计算方法

说明书

本发明公开了一种封闭空间人员数量计算方法，涉及计算机技术领域，技术方案为，包括带有传感器的房门，房门的入口位置靠把手侧设置有视频采集装置，视频采集装置的采集区域配有补光设备，传感器和视频采集装置通过网络和带有处理器和存储器的计算机相连。本发明的有益效果是：本发明通过视频采集、模型训练、行为识别等手段，结合识别的结果自动对封闭空间内的人员计数。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种封闭空间人员数量计算方法。

背景技术

流动人口尤其是网约房、酒店等经营场所的流动人口具有结构复杂化、行为短期化等特点，相对来说疫情的风险会更高，这对当前疫情管理工作带来了极大的挑战。而降低疫情风险的一大举措就是减少人员的聚集。

当前判断封闭空间内的人员数量主要是依赖于人工核查或者人脸识别计数。但是上门核查需要耗费大量的人力、物力，且效率低下。而人脸识别计数在人员普遍佩戴口罩的情况下不够准确。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种封闭空间人员数量计算方法。

其技术方案为，步骤一、使用Yolov5神经网络对存在人员归房及离开行为的照片进行训练，得到能够分类人员归房或外出行为的人员行为分类模型；

步骤二、在要监测的封闭空间入口处设置视频采集设备；

步骤三、通过对封闭空间入口的人员进出情况进行视频采集，结合所述步骤一中的模型，对人员的进出情况判定；

步骤四、通过步骤三的判定结果，对封闭空间内人员的数量进行增减调整，从而获得出人员总值。

优选为，所述人员行为分类模型的建立方法包括，

S1、准备训练数据集，数据集为人员打开房门归房和外出的训练用数据集；

S2、训练模型，通过神经网络结合S1采集到的训练数据集进行模型训练；

S3、观察损失函数，当训练数据集输出的损失函数值收敛到阈值以下或达到设置的最大迭代次数时停止训练，得到训练好的识别网络。

优选为，所述S1中准备训练数据集，具体为，

S1-1、通过视频采集装置，当房门被打开时由传感器触发视频采集装置记录开门时间点，然后以该时间点为中心，截取时间点前后一段时间的视频保存，用于作为人员行为分析模型训练用的视频数据，视频截取时间优选为房门打开前后各15秒，总计30秒；

S1-2、使用计算机设备，对S1-1获得视频数据做抽帧处理，隔帧截取一张图片并保存到计算机；

S1-3、人为从S1-2得到的图片中筛选出有人员进出行为的图片；

S1-4、使用LabelImg工具对S1-3筛选后图片中的人员进行标注，分别对图片中有归房行为的人员和外出行为的人员进行不同的标注；将图片中有归房行为的人员框选并标注为in，将图片中有外出行为的人员框选并标注为out；

S1-5、将S1-4标注后的图片按照一定的规则和格式制作成数据集，并随机将数据集按一定比例分为训练数据集和验证数据集；

具体为，将S1-4标注后的图片按照Pascal VOC数据集的格式将图片重新命名，并创建对应名为Annotations的文件夹用于存放xml数据集，创建名对应为 ImageSets的文件夹用于存放训练数据和验证数据，创建JPEGImages的文件夹用与存放图片集；

S1-6、将S1-5获得的数据集中的数据进行归一化后转换为神经网络所需要的txt文件，文件中包含图片标注的类别，标注框中心点坐标，标注框的长宽。

具体为，将VOC格式的xml文件转换成Yolov5神经网络需要的txt文件。