一种口罩佩戴状态检测方法、设备及介质技术

本发明专利技术提供的一种口罩佩戴状态检测方法，包括在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元；将已存储的训练图像数据集导入预设口罩状态检测模型进行训练，得到口罩状态模型；将口罩状态模型部署在双光摄像设备中NNIE硬件单元上；获取双光摄像设备采集现场实时的含有待检测人员的待检测人员图像；将待检测人员图像输入至NNIE硬件单元上运行的口罩佩戴状态模型中，口罩状态模型输出口罩佩戴状态结果。本发明专利技术的一种口罩佩戴状态检测方法，实现了口罩佩戴状态检测的自动化过程，节省了人力成本和时间成本，防止漏检的风险发生，提高了口罩佩戴状态检测的精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种口罩佩戴状态检测方法、设备及介质
本专利技术涉及口罩佩戴监控领域，尤其涉及一种口罩佩戴状态检测方法、设备及介质。
技术介绍
疫情当前，为了减少感染风险，戴口罩已经是人们外出必备的防护措施。戴口罩能够有效预防新型冠状病毒，戴口罩出行也已经成为了人们的习惯，但是难免会出现行人忘记戴口罩就进入公共交通系统或在公共交通内偶尔摘下口罩的情况，这样就会导致长时间大量人员聚集的公共交通空间内潜在风险急剧增加。目前对于是否佩戴口罩的检测都是通过人工现场检测或工作人员通过监控设备来识别目标人群是否佩戴口罩，现有的安防设备也并不具备自主检测口罩佩戴状态的功能，通过人工肉眼检测口罩佩戴状态的方式效率较为低下，且需要大量时间成本和人力成本，另外人工检测也会存在漏检的风险。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种口罩佩戴状态检测方法，其能解决目前对于是否佩戴口罩的检测都是通过人工现场检测或工作人员通过监控设备来识别目标人群是否佩戴口罩，现有的安防设备也并不具备自主检测口罩佩戴状态的功能，通过人工肉眼检测口罩佩戴状态的方式效率较为低下，且需要大量时间成本和人力成本，另外人工检测也会存在漏检的风险。本专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决目前对于是否佩戴口罩的检测都是通过人工现场检测或工作人员通过监控设备来识别目标人群是否佩戴口罩，现有的安防设备也并不具备自主检测口罩佩戴状态的功能，通过人工肉眼检测口罩佩戴状态的方式效率较为低下，且需要大量时间成本和人力成本，另外人工检测也会存在漏检的风险。本专利技术的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决目前对于是否佩戴口罩的检测都是通过人工现场检测或工作人员通过监控设备来识别目标人群是否佩戴口罩，现有的安防设备也并不具备自主检测口罩佩戴状态的功能，通过人工肉眼检测口罩佩戴状态的方式效率较为低下，且需要大量时间成本和人力成本，另外人工检测也会存在漏检的风险。本专利技术的目的之一采用以下技术方案实现：一种口罩佩戴状态检测方法，包括以下步骤：搭建前端设备，在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元；数据训练，将已存储的训练图像数据集导入预设口罩状态检测模型进行训练，得到口罩状态模型；部署模型，将口罩状态模型部署在双光摄像设备中NNIE硬件单元上部署口罩状态模型；获取待检测图像，获取双光摄像设备采集现场实时的含有待检测人员的待检测人员图像；口罩佩戴状态检测，将所述待检测人员图像输入至NNIE硬件单元上运行的口罩佩戴状态模型中，口罩状态模型输出口罩佩戴状态结果。进一步地，在所述数据训练之前还包括获取训练图像数据集，获取存储设备中已存储的与口罩佩戴关联的历史图像，将历史图像作为训练图像数据集。进一步地，所述数据训练具体为：将所述训练图像数据集导入至预设口罩状态检测模型中，预设口罩状态检测模型将所述训练图像数据集中的历史图像按照预设比例随机生成训练集和测试集，预设口罩状态检测模型根据训练集进行训练，预设口罩状态检测模型根据测试集进行测试，当预设口罩状态检测模型输出的检测结果精准度达到预设精准度阈值时，将预设口罩状态检测模型作为口罩状态模型。进一步地，所述将历史图像作为训练图像数据集具体为：对历史图像进行剔除劣质数据处理，并转换为统一的预设格式，最后进行按照预设标注规则进行统一标注，得到训练图像数据集。进一步地，在所述部署模型之前还包括格式转换，将口罩状态模型转换为双光摄像设备中NNIE硬件单元识别的文件格式的口罩状态模型文件包。进一步地，所述部署模型具体为：将含有口罩状态模型的口罩状态模型文件包发送至双光摄像设备中NNIE硬件单元上进行识别。进一步地，所述预设口罩状态检测模型为基于YOLOV3的人工智能模型。进一步地，还包括发送口罩佩戴状态结果，将口罩佩戴状态结果发送至监控显示器上，当口罩佩戴状态结果达到预设报警条件时，生成报警信息，将报警信息推送至监控显示器上。本专利技术的目的之二采用以下技术方案实现：一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请的一种口罩佩戴状态检测方法。本专利技术的目的之三采用以下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本申请的一种口罩佩戴状态检测方法。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本申请的一种口罩佩戴状态检测方法，包括在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元；将已存储的训练图像数据集导入预设口罩状态检测模型进行训练，得到口罩状态模型；将口罩状态模型部署在双光摄像设备中NNIE硬件单元上；获取双光摄像设备采集现场实时的含有待检测人员的待检测人员图像；将待检测人员图像输入至NNIE硬件单元上运行的口罩佩戴状态模型中，口罩状态模型输出口罩佩戴状态结果；整个口罩佩戴状态检测过程无需工作人员进行判断，由双光摄像设备完成整个口罩佩戴状态检测过程，实现了口罩佩戴状态检测的自动化过程，节省了人力成本和时间成本，防止漏检的风险发生，提高了口罩佩戴状态检测的精准度。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术的一种口罩佩戴状态检测方法的流程示意图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。如图1所示，本申请的一种口罩佩戴状态检测方法，包括以下步骤：搭建前端设备，在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元。本实施例中的双光摄像设备为含有高清摄像头和红外热成像仪的摄像设备，可以采集高清图像以及红外图像，NNIE(NeuralNetworkInferenceEngine)是海思媒体SoC中专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元,支持现有大部分的公开网络，如Alexnet、VGG16、Googlenet、Resnet18、Resnet50等分类网络，FasterR-CNN、YOLO、SSD、RFCN等检测网络，以及SegNet、FCN等场景分割网络。获取训练图像数据集，获取存储设备中已存储的与口罩佩戴关联的若干张历史图像，所有历史图像均为已经存储的高清图像，先对上述的所有历史图像进行归一化处理，再对历史图像进行剔除劣质数据处理，并转换为统一的预设格式，最后进行按照预设标注规则进行统一标注，得到训练本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种口罩佩戴状态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n搭建前端设备，在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元；/n数据训练，将已存储的训练图像数据集导入预设口罩状态检测模型进行训练，得到口罩状态模型；/n部署模型，将口罩状态模型部署在双光摄像设备中NNIE硬件单元上部署口罩状态模型；/n获取待检测图像，获取双光摄像设备采集现场实时的含有待检测人员的待检测人员图像；/n口罩佩戴状态检测，将所述待检测人员图像输入至NNIE硬件单元上运行的口罩佩戴状态模型中，口罩状态模型输出口罩佩戴状态结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种口罩佩戴状态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
搭建前端设备，在用于采集待检测人员图像的双光摄像设备中嵌入NNIE硬件单元；
数据训练，将已存储的训练图像数据集导入预设口罩状态检测模型进行训练，得到口罩状态模型；
部署模型，将口罩状态模型部署在双光摄像设备中NNIE硬件单元上部署口罩状态模型；
获取待检测图像，获取双光摄像设备采集现场实时的含有待检测人员的待检测人员图像；
口罩佩戴状态检测，将所述待检测人员图像输入至NNIE硬件单元上运行的口罩佩戴状态模型中，口罩状态模型输出口罩佩戴状态结果。


2.如权利要求1所述的一种口罩佩戴状态检测方法，其特征在于：在所述数据训练之前还包括获取训练图像数据集，获取存储设备中已存储的与口罩佩戴关联的历史图像，将历史图像作为训练图像数据集。


3.如权利要求2所述的一种口罩佩戴状态检测方法，其特征在于：所述数据训练具体为：将所述训练图像数据集导入至预设口罩状态检测模型中，预设口罩状态检测模型将所述训练图像数据集中的历史图像按照预设比例随机生成训练集和测试集，预设口罩状态检测模型根据训练集进行训练，预设口罩状态检测模型根据测试集进行测试，当预设口罩状态检测模型输出的检测结果精准度达到预设精准度阈值时，将预设口罩状态检测模型作为口罩状态模型。


4.如权利要求2所述的一种口罩佩戴状态检测方法，其特征在于：所述将历史图像作为训练图像数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾宇，张春雨，吴伟林，
申请(专利权)人：广州紫川电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44