一种基于人形识别的多人在离岗识别方法、装置、电子装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，该基于人形识别的多人在离岗识别方法包括：设定系统配置项，包括划定识别的区域范围和识别人数以及识别的人员最短离岗时间；在区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对人形进行采样得到人形坐标；将人形坐标与历史获取的人形坐标进行比对，计算人形坐标与历史获取的人形坐标的均方差，获得方差数据；根据方差数据判断人形是否移动，若人形在预设时间内没有移动，则说明人形出现睡岗；根据方差数据判断人形是否已经离开区域范围，若人形离开区域范围，则说明人形出现离岗。通过本申请，解决了相关技术中基于人形识别的多人在离岗识别依赖人工的问题，实现了基于人形识别的多人在离岗识别。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人形识别的多人在离岗识别方法、装置、电子装置和存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于人形识别的多人在离岗识别方法、装置、电子装置和存储介质。
技术介绍
随着生产能力的发展，消防安全在社会生产中越来越重要。为保证消防安全，目前大多数企业采取安排消防管理人员值班的形式进行消防安全值守。但是如果消防控制室无人值班，值班操作人员玩忽职守则有可能导致消防安全隐患酿成火灾。因此，保障消防控制室的可靠运行和有效管理，意义十分重大。目前，在一些关键消防值班室或者监控室对人员离岗的要求非常严格，必须保证24小时有多个岗位值守，因此需要保证多人在岗，避免睡岗和个别离岗的情况发生，一旦发现能及时整改。现有的监控方法主要由摄像头拍摄视频后上传至管理人员，由管理人员进行人工抽查，这样的方法抽查频率较低，容易在抽查间隔内出现人员睡岗和离岗的问题。本专利技术基于图像算法的多人离岗算法，提出一种基于人形识别的多人在离岗识别方法。目前针对相关技术中监控多人在离岗依赖人工的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种基于人形识别的多人在离岗识别方法、装置、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中基于人形识别的多人在离岗识别依赖人工的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，包括：步骤1：设定系统配置项，包括划定识别的区域范围和识别人数以及识别的人员最短离岗时间；步骤2：在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标；步骤3：将所述人形坐标与历史获取的人形坐标进行比对，计算所述人形坐标与历史获取的人形坐标的均方差，获得方差数据；步骤4：根据所述方差数据判断人形是否移动，若所述人形在预设时间内没有移动，则说明所述人形出现睡岗；步骤5：根据所述方差数据判断人形是否已经离开所述区域范围，若所述人形离开所述区域范围，则说明所述人形出现离岗。在其中一个实施例中，设定所述人员最短离岗时间为t，则对所述人形坐标进行采样的时间为获得t1,t2,...,t10时刻的人形坐标。在其中一个实施例中，所述在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标包括以下步骤：步骤1：在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形；步骤2：对人形进行分割处理和二值化处理；步骤3：提取人形关键点特征和人形坐标矩形框，滤除干扰因素，其中，所述干扰因素包括物品，宠物；步骤4：对所述人形进行采样得到人形坐标。在其中一个实施例中，所述人形目标检测算法为DPM目标检测算法，通过计算梯度方向直方图，使用神经网络训练得到人体的梯度模型后对输入进行人形识别。在其中一个实施例中，在步骤5之后，所述方法还包括：将判断结果和视频资料发送至云端。第二方面，本申请实施例提供了一种基于人形识别的多人在离岗识别装置，包括：预设模块，用于设定系统配置项，包括划定识别的区域范围和识别人数以及识别的人员最短离岗时间；识别模块，用于在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标；计算模块，用于将所述人形坐标与历史获取的人形坐标进行比对，计算所述人形坐标与历史获取的人形坐标的均方差，获得一组方差数据；判断模块，用于根据所述方差数据判断人形是否移动，若所述人形在预设时间内没有移动，则说明所述人形出现睡岗；根据所述方差数据判断人形是否已经离开所述区域范围，若所述人形离开所述区域范围，则说明所述人形出现离岗。第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于人形识别的多人在离岗识别方法。第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如上述第一方面所述的基于人形识别的多人在离岗识别方法。相比于相关技术，本申请实施例提供的基于人形识别的多人在离岗识别方法，通过识别获取人形的各点位置参数坐标，计算相应位移，解决了相关技术中基于人形识别的多人在离岗识别依赖人工的问题，实现了通过计算机智能识别人员在离岗情况并实时上传至云端。本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的基于人形识别的多人在离岗识别方法流程图；图2是根据本申请优选实施例一的基于智能算法的消防值班室人员在岗识别方法流程图；图3是根据本申请实施例的基于人形识别的多人在离岗识别装置结构图；图4为根据本申请实施例的基于人形识别的多人在离岗识别设备的硬件结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的
技术实现思路
的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤1：设定系统配置项，包括划定识别的区域范围和识别人数以及识别的人员最短离岗时间；/n步骤2：在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标；/n步骤3：将所述人形坐标与历史获取的人形坐标进行比对，计算所述人形坐标与历史获取的人形坐标的均方差，获得方差数据；/n步骤4：根据所述方差数据判断人形是否移动，若所述人形在预设时间内没有移动，则说明所述人形出现睡岗；/n步骤5：根据所述方差数据判断人形是否已经离开所述区域范围，若所述人形离开所述区域范围，则说明所述人形出现离岗。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：设定系统配置项，包括划定识别的区域范围和识别人数以及识别的人员最短离岗时间；
步骤2：在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标；
步骤3：将所述人形坐标与历史获取的人形坐标进行比对，计算所述人形坐标与历史获取的人形坐标的均方差，获得方差数据；
步骤4：根据所述方差数据判断人形是否移动，若所述人形在预设时间内没有移动，则说明所述人形出现睡岗；
步骤5：根据所述方差数据判断人形是否已经离开所述区域范围，若所述人形离开所述区域范围，则说明所述人形出现离岗。


2.根据权利要求1所述的一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，其特征在于，设定所述人员最短离岗时间为t，则对所述人形坐标进行采样的时间为获得t1,t2,...,t10时刻的人形坐标。


3.根据权利要求1所述的一种基于人形识别的多人在离岗识别方法，其特征在于，所述在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形，对所述人形进行采样得到人形坐标包括以下步骤：
步骤1：在所述区域范围内利用人形目标检测算法识别人形；
步骤2：对人形进行分割处理和二值化处理；
步骤3：提取人形关键点特征和人形坐标矩形框，滤除干扰因素，其中，所述干扰因素包括物品，宠物；
步骤4：对所述人形进行采样得到人形坐标。


4.根据权利要求3所述的一种基于人形识别的多人在...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁昆，何牡禄，张轩铭，王利强，
申请(专利权)人：杭州拓深科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33