[发明专利]基于深度学习目标检测的监狱双人离岗违规评估方法有效
| 申请号： | 201910639147.8 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110516538B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 李家兴;吴军;涂小芳 | 申请（专利权）人： | 广州中科凯泽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/10;G06V10/778;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G08B13/196 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510000 广东省广州市南沙区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习目标检测的监狱双人离岗违规评估方法，包括：采集监狱应用场景下的原始图像，并对原始图像进行预处理；对经过预处理的图像，利用深度卷积神经网络提取特征图像，并基于预备的数据集进行行人目标的检测；确定图像中所要进行双人离岗违规评估的监控区域；持续统计所述监控区域中的行人目标的数目，并结合时间参数判断是否有违规事件发生，若发生违规事件，则进行报警。本发明降低了人工成本投入，避免了由人工疲劳而造成的监管遗失，并且相比传统的图像或视频识别技术，提高了检测准确度，避免漏检和误报。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 目标 检测 监狱 双人 离岗 违规 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习目标检测的监狱双人离岗违规评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集监狱应用场景下的原始图像，并对原始图像进行预处理；/n对经过预处理的图像，利用深度卷积神经网络提取特征图像，并基于预备的数据集进行行人目标的检测；/n确定图像中所要进行双人离岗违规评估的监控区域；/n持续统计所述监控区域中的行人目标的数目，并结合时间参数判断是否有违规事件发生，若发生违规事件，则进行报警。/n
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