[发明专利]一种智能划区的站台工作人员的识别方法

说明书

本发明提供了一种智能划区的站台工作人员识别方法，步骤如下：采集行人数据；使用打标好的数据，用卷积神经网络训练行人分类模型；颜色过滤器；对经过颜色过滤器后的图片做显著性检测，使用SOD100K自动精确提取警戒线区域maskⅠ；根据警戒线区域maskⅠ勾画出封闭的多边形警戒区域，得到maskⅡ；对原图和maskⅡ取图像的与操作图，得到目标区域图片；对所得到的目标区域图片使用基于深度学习的方法yolov4做行人检测，若有行人，则得到对应的行人检测框bbox；对得到的行人框bbox，提取对应的行人图片；使用预先训练好的行人分类网络模型对行人图片做分类识别，得到识别结果为非工作人员，或者工作人员的种类。

技术领域

本发明涉及一种智能划区的站台工作人员的识别方法。

背景技术

火车或者高铁站站台上某些区域非工作人员是禁止进入的，若普通旅客进入该区域，可能存在一定的危险，因此智能划区并识别出工作人员，对非工作人员进行预警警告，显得非常重要。由于车站环境复杂，监控摄像头的安装角度通常是不固定的，如何根据实际场景，在不受摄像头角度影响的情况下智能划出指定区域，并识别出区域内工作人员种类，是有一定的挑战性的。

随着计算机视觉技术和机器学习的发展与进步，使用深度学习的方法，对物体的深度特征的提取与识别，在物体的检测和识别上可以实现鲁棒且效果比较好的结果。

现有技术的缺陷主要是：

1.基于传统的机器学习方法对区域的检测，容易受到其他环境因素的影响，比如光照和颜色相近的物体的影响，产生较多的噪声；

2.传统的特征提取方法是基于手工设计的特征，这些特征容易受光照，亮度等因素的影响，从而对人员的检测和分类识别结果不准确。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，基于颜色对站台警戒线粗提取区域线，然后基于深度学习的方法对警戒线进行精提取，从而勾画出警戒区域，该方法不受摄像头安装角度影响，智能识别指定区域。通过使用深度学习的行人检测和分类识别方法对站台区域内行人进行检测和识别，所使用的物体深度特征对环境影响具有鲁棒性。

本发明的具体技术方案如下：

一种智能划区的站台工作人员的识别方法。包含以下步骤：

步骤一 采集行人数据，并人工打标分类；

步骤二 使用步骤一人工打标好的数据，用卷积神经网络训练行人分类模型；

步骤三 颜色过滤器：首先图片由BGR转换成HSV空间，然后根据警戒线的颜色分别确定H、S、V，的取值范围，本发明中取值为：11H26,S43或S255，V46或V255，把不同时在H、S、V取值范围内的值置零；

步骤四 对经过颜色过滤器后的图片做显著性检测，自动精确提取警戒线区域maskI的使用的算法为SOD100K(Highly Efficient Salient Object Detection with100K Parameters)，该算法提出的轻量级网络主要由特征提取器和跨阶段的融合部分组成，可同时处理多个尺度的特征。特征提取器与SOD100K提出的层内多尺度块堆叠在一起，并根据特征图的分辨率分为4个阶段，每个阶段分别具有3、4、6和4个层内多尺度块。SOD100K提出的一种灵活的卷积模块(gOctConvs)组成的跨阶段融合部分会处理来自特征提取器各阶段的特征以获得高分辨率的输出。

该算法使用一种新型的动态权重衰减方案来减少特征表示的冗余性，可以根据某些通道的特定特征来调整权重衰减。具体来说，在反向传播期间，衰减项会根据某些通道的特征动态变化。动态权重衰减的权重更新可表示为：