[发明专利]一种开放空间的吸烟行为识别方法

说明书

本发明公开了一种开放空间的吸烟行为识别方法，通过采用包含脸部、手和香烟的样本图片训练得到第一模型，采用包含手臂的上臂和下臂的样本图片训练得到第二模型，采用吸烟行为时间间隔数据集合训练得到第三模型，然后获取待识别区域的红外图像，先确定热源位置，进一步获取视频序列，输入到上述模型中获取静态相似度和动态相似度，最后来综合判断是否有吸烟行为。本发明的方法以关键行为发生时静态图片分析识别为主，以关键行为发生时间分析为辅，解决了不易利用烟雾进行吸烟行为判别的场所的吸烟行为判别，并且在静态相似度判断基础上，结合了动态相似度，可以大大提高吸烟行为的判断精度。

技术领域

本发明属于智能识别技术领域，尤其涉及一种开放空间的吸烟行为识别方法。

背景技术

吸烟行为不但会对自己和他人的身体的健康产生不小的危害，还会诱发很多的危险，对社会的发展和安全造成极大的风险，为此加油站、输油管道、特种施工工地、公共交通场合、森林等明令禁止吸烟行为。随着时代的进步，人工智能技术得到了长足的发展，科技的发展也为更好的进行吸烟行为的区域控制带来了新方法和新思路。

针对较大范围中吸烟行为的检测和告警，现有的方法主要有三种：

方案1、采用红外探测热成像设备进行高温烟头的探测来检测吸烟；香烟在点燃后，烟头表面温度为200℃～300℃，中心温度则为700℃～800℃，为强红外辐射源。为此，可采用红外热成像设备进行拍照，然后再根据图像温度对应关系对所得图像进行扫描检测，来判定是否存在吸烟行为；

方案2、采用对香烟所产生的烟雾进行探测来检测吸烟；在简单场景中，可采用计算机视觉技术，对吸烟的烟雾进行检测来识别吸烟行为，其中包括两个阶段：生成分类器阶段和吸烟烟雾检测阶段，生成分类器阶段包括接受样本视频信息，利用多通道背景差分提取疑似吸烟烟雾区域，提取疑似区域的运动特征，利用所提取运动特征组合成特征向量训练支持向量机；吸烟烟雾检测阶段包括，接收待检测视频信息，利用生成分类器阶段相同的方法提取疑似吸烟烟雾区域的动态特征并组合成特征向量输入分类器，判断疑似区域是否为吸烟烟雾。

方案3、采用手臂之间的角度进行探测来检测吸烟；监测个体的手臂处于静止状态时上臂和下臂之间的夹角，判断所述上臂和下臂之间的夹角是否满足预设的手臂夹角条件，如果所述上臂和下臂之间的夹角满足预设的吸烟手臂夹角条件，确定个体发生一次吸烟行为。可根据个体的手臂运动，识别个体的每一次吸烟行为。

方案1的缺点是探测精度有限，该方案由于必须采用专用设备，造价较高，性价比较差，不适用于大范围探测，也不能对吸烟行为进行有效的预判；

方案2的缺点在于不适合在开放性区域中进行吸烟行为探测，在室外空气快速流通情况下，采用烟雾识别的方法进行吸烟行为的判断更是困难，漏检率较高；

方案3虽然非常适合对个人的吸烟行为探测，但对于不同个体和不同视角，极难准确判断上臂和下臂角度，因此方案3适合制作个人戒烟装置产品，但不适合用于吸烟行为的大范围探测。

发明内容

本发明的目的是提供一种开放空间的吸烟行为识别方法，能够在开放、人员众多、气流环境复杂的区域有效的对吸烟行为进行识别，从而提升开放空间中吸烟行为的检测准确率，满足公共场合、开放危险场合的吸烟预警、实时报警等控烟需求。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种开放空间的吸烟行为识别方法，所述方法包括：

从样本视频中提取吸烟动作视频序列作为样本图片，并记录样本图片在样本视频中所发生的时间，生成吸烟行为时间间隔数据集合；

采用包含脸部、手和香烟的样本图片训练得到第一模型，采用包含手臂的上臂和下臂的样本图片训练得到第二模型，采用吸烟行为时间间隔数据集合训练得到第三模型；