[发明专利]一种基于注意力图的吸烟行为检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于注意力图的吸烟行为检测方法，其特征在于，包括：

提取目标图像的人脸区域，得到人脸图像；

利用特征提取网络获取所述人脸图像的第一特征图；

对所述第一特征图进行卷积运算，得到M个注意力图，每个注意力图对应于所述人脸图像上的一个注意力集中区域；

将所述M个注意力图作用到所述第一特征图中，得到第二特征图；

根据所述第二特征图确定所述人脸图像中人物是否存在吸烟行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征图的通道数为C，所述将所述M个注意力图作用到所述第一特征图中，得到第二特征图，包括：

将所述第一特征图分别与所述M个注意力图中的每一注意力图按元素相乘，得到M个C通道的第三特征图；

对每一所述第三特征图进行全局池化，得到M个单通道的第四特征图；

将M个第四特征图进行拼接，得到M通道的所述第二特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取目标图像的人脸区域，得到人脸图像，包括：

提取所述目标图像中的人脸区域，将所述人脸区域的宽度按照预设比例向外扩展，得到新的人脸区域；

根据所述新的人脸区域得到所述人脸图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述第一特征图进行卷积运算，得到M个注意力图之前，所述方法还包括：

构造第一神经网络，所述第一神经网络依次包括：卷积层、池化层以及拼接层；所述卷积层用于对输入的特征图进行卷积运算并输出M个注意力图，所述池化层用于对输入的M个特征图进行全局池化并输出M个单通道的特征图，所述拼接层用于对输入的M个单通道的特征图进行拼接；

在训练所述第一神经网络的过程中，每次训练随机使所述卷积层输出的M个注意力图中的至少一个注意力图的注意力作用失效。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每次训练随机使所述卷积层输出的M个注意力图中的至少一个注意力图的注意力作用失效，包括：

每次训练随机将所述卷积层输出的M个注意力图中的至少一个注意力图中的注意力权值全部置零或者全部置为预设数值，所述预设数值小于对应注意力图中的最大注意力权值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在对所述第一特征图进行卷积运算，得到M个注意力图之前，所述方法还包括：

设置注意力集中区域的数量M，使得所述卷积层在对所述第一特征图进行卷积运算后得到相应数量的注意力图。

7.一种基于注意力图的吸烟行为检测装置，其特征在于，包括：

人脸图像提取模块，用于提取目标图像的人脸区域，得到人脸图像；

第一特征图获取模块，用于利用特征提取网络获取所述人脸图像的第一特征图；

注意力图获取模块，用于对所述第一特征图进行卷积运算，得到M个注意力图，每个注意力图对应于所述人脸图像上的一个注意力集中区域；

第二特征图获取模块，用于将所述M个注意力图作用到所述第一特征图中，得到第二特征图；

吸烟行为检测模块，用于根据所述第二特征图确定所述人脸图像中人物是否存在吸烟行为。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一特征图的通道数为C，所述第二特征图获取模块包括：

相乘子模块，用于将所述第一特征图分别与所述M个注意力图中的每一注意力图按元素相乘，得到M个C通道的第三特征图；

池化子模块，用于对每一所述第三特征图进行全局池化，得到M个单通道的第四特征图；

拼接子模块，用于将M个第四特征图进行拼接，得到M通道的所述第二特征图。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1-6任一项所述的方法。