[发明专利]工帽佩戴检测方法、系统、存储介质及计算机设备

说明书

本发明提供了一种工帽佩戴检测方法，包括步骤：获取待测图像；对所述待测图像进行人体特征检测，确定所述待测图像中对应人体特征的第一ROI区域；对所述第一ROI区域进行人体头部检测，确定所述待测图像中对应人头特征的第二ROI区域；将所述第二ROI区域输入至预制的工帽分类模型，获取所述工帽分类模型输出的分类识别结果；根据所述分类识别结果，生成所述待测图像对应的检测结果信息。还提供了一种工帽佩戴检测系统、用于存储执行所述方法的计算机程序的存储介质以及计算机设备。借此，本发明能够解决生产工作中的工帽佩戴漏检测和误检测的问题，提升工帽的检测识别率。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种工帽佩戴检测方法、系统、存储介质及计算机设备。

背景技术

在现有生产工作的一些环境中往往需要工作人员佩戴特定的工帽进行工作，例如特定车间要求工作人员佩戴静电帽或者高危工作环境中需要工作人员佩戴安全帽等。为此，需要检测处于特定区域内的工作人员是否有佩戴相应的工帽。

现有技术提出了基于神经网络的工帽佩戴检测技术，然而该技术是针对原图的One-model-stage(单模态)检测过程；由于在一些特定的工作环境中，工帽相对人体的特征较小，而摄像头获取的图像相对偏大，在将图像传入神经网络时，常常会被压缩，从而导致工帽的特征被严重丢失，神经网络不能很好的学习工帽的特征值；因此，在实际场景中，One-model-stage检测算法很难得到对工帽佩戴检测较高的准确率。

综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种工帽佩戴检测方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够解决生产工作中的工帽佩戴漏检测和误检测的问题，提升工帽的检测识别率。

为了实现上述目的，本发明提供一种工帽佩戴检测方法，包括步骤：

获取待测图像；

对所述待测图像进行人体特征检测，确定所述待测图像中对应所述人体特征的第一ROI(region of interest，感兴趣区域)区域；

对所述第一ROI区域进行人体头部检测，确定所述待测图像中对应人头特征的第二ROI区域；

将所述第二ROI区域输入至预制的工帽分类模型，获取所述工帽分类模型输出的分类识别结果；

根据所述分类识别结果，生成所述待测图像对应的检测结果信息。

可选的，所述对所述待测图像进行人体特征检测，确定所述待测图像中对应所述人体特征的第一ROI区域的步骤之前还包括：

根据预设的训练集对人体检测模型、人头检测模型以及所述工帽分类模型进行训练；其中，所述训练集包括有佩戴工帽特征的第一图像样本和未佩戴工帽特征的第二图像样本；

所述对所述待测图像进行人体特征检测，确定所述待测图像中对应人体特征的第一ROI区域的步骤具体包括：

通过所述人体检测模型对所述待测图像进行人体检测，以获得所述待测图像中对应人体特征的第一ROI区域；

所述对所述第一ROI区域进行人体头部检测，确定所述待测图像中对应人头特征的第二ROI区域的步骤具体包括：

通过所述人头检测模型对所述第一ROI区域进行人头检测，以获得所述待测图像中对应人头特征的第二ROI区域。

可选的，所述通过所述人体检测模型对所述待测图像进行人体检测，以获得所述待测图像中对应人体特征的第一ROI区域的步骤具体包括：

将所述待测图像输入至所述人体检测模型；