[发明专利]一种复杂场景人员检测识别方法

说明书

本发明涉及一种复杂场景人员检测识别方法，包括以下识别步骤：S1：通过多个摄像头识别、捕捉人脸；S2：将捕捉到的人脸信息与人脸库中的人脸信息进行对比，若捕捉到的人脸信息在人脸库中不存在，则触发报警，若捕捉到的人脸信息存在于人脸库中，则进行安全标定；S3：对于人脸信息存在于人脸库中的人员，依次进行工服检测、穿戴规范检测、报警时间间隔检测。本发明的一种复杂场景人员检测识别方法通过设置多个摄像头扩大精确识别区域，同时，通过对比人脸信息、工服信息检测、穿戴规范检测、报警时间间隔检测等，降低误报警率，从而提高了该复杂场景人员检测识别方法的识别精度。

技术领域

本发明涉及人员检测识别技术领域，尤其是指一种复杂场景人员检测识别方法。

背景技术

在工作场景中，需要对所有活动人员进行人脸检测与识别，以判断活动人员的身份，确认其是否为员工，并判断是否需要警报。

现有的人员检测识别方法通常采用摄像头对固定区域内的人员的人脸数据进行采集并对比，而对于不在精准识别区域内的人员无法清楚识别，从而存在漏检现象，降低了现有的人员检测识别方法的识别精度。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中无法清楚识别精准识别区域外的人员，而导致识别精度下降的问题，并提供一种识别精度高的复杂场景人员检测识别方法。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种复杂场景人员检测识别方法，包括以下识别步骤：

S1：通过多个摄像头识别、捕捉人脸；

S2：将捕捉到的人脸信息与人脸库中的人脸信息进行对比，若捕捉到的人脸信息在人脸库中不存在，则触发报警，若捕捉到的人脸信息存在于人脸库中，则进行安全标定；

S3：对于人脸信息存在于人脸库中的人员，依次进行工服检测、穿戴规范检测、报警时间间隔检测，当穿戴符合规范时，判断下一个人员的穿戴是否符合规范，当穿戴不符合规范时，记录相关信息后检测报警时间间隔，若报警时间间隔符合要求，则触发报警，若不符合报警时间间隔，则判断下一个人员。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

多个摄像头中，第一个摄像头在未检测到人脸时，直接进行安全检测，在检测到人脸时，判断其是否为人脸库中的人员；其他摄像头在人员身份判定后，进行入库陌生人的判定与报警间隔时间的判定。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

在人脸识别中加入筛选步骤，短期内进行多张照片的识别结果对比，并检测报警时间间隔。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

通过人脸识别模型和目标检测模型的结合，对于人脸信息存在于人脸库中的人员进行安全标定。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

若捕捉到的人脸信息在人脸库中不存在，将该人脸信息编码添加入人脸库，并记录相关信息后再触发报警。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

将捕捉到的人脸信息与人脸库中的人脸信息进行对比时，通过YOLO算法的Darknet-53作为特征提取网络。

作为本发明的进一步改进，所述S2中：

将捕捉到的人脸信息与人脸库中的人脸信息进行对比后，还通过YOLO算法对边界框进行预测。

作为本发明的进一步改进，边界框的计算公式为：