[发明专利]一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备

说明书

本发明属于图像识别领域，具体的说是一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备，包括以下步骤：系统通过深度卷积神经网络从大量人物接打电话的图像数据中自动学习视觉特征对行为进行表征，建立数据库；通过图像采集装置即摄像头，对加油站内进行实时监测，捕捉监测人物形态动作，并将数据传输到系统；由于深度学习的效果，系统可以对捕捉的图像进行分析并与数据库进行比对；通过设置风轮，风轮可以带动凸轮转动，通过设置凸轮和第一弹簧，凸轮可以使升降板在竖直方向上做往复运动，从而带动海绵块在镜片表面做往复运动，通过设置第二弹簧，可以使海绵块对镜片始终保持压力，实现对镜片的清理，操作较为方便。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体是一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备。

背景技术

在有些特殊的场合不允许接打电话，会造成安全隐患，如加油站等场所，在加油站内对接打电话行为进行严格的监控，一旦发现存在接打电话的行为，工作人员应立即前去阻止。

目前通过摄像头对加油站内进行监控，需要加油站工作人员对监控视频实时进行观看，并查看加油站内的人是否存在接打电话的情况。

但是目前的摄像头不具有自动清理镜片的功能，在特殊天气下，摄像头的镜片上会出现水雾或水珠，影响摄像头的监测，且使用时间长后摄像头镜片上会附着灰尘，影响摄像头的使用，需要及时进行擦拭；因此，针对上述问题提出一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备。

发明内容

为了弥补现有技术的不足，目前的摄像头不具有自动清理镜片的功能，本发明提出一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的一种深度学习的接打电话行为分析方法及设备，包括以下步骤：

S1：系统通过深度卷积神经网络从大量人物接打电话的图像数据中自动学习视觉特征对行为进行表征，建立数据库；

S2：通过图像采集装置即摄像头，对加油站内进行实时监测，捕捉监测人物形态动作，并将数据传输到系统；

S3：由于深度学习的效果，系统可以对捕捉的图像进行分析并与数据库进行比对，得出人物是否存在接打电话的情况；

S4：如果判断出位于加油站内的人存在接打电话的行为时，系统即刻发出警报提醒，敦促该人员立即停止接打电话的行为。

优选的，一种深度学习的接打电话行为分析设备，包括底板和第一壳体；所述第一壳体内固接有第二壳体，所述第二壳体内安装有摄像头本体，所述摄像头本体与第二壳体的内壁紧密接触，所述底板的顶部固接有清理机构，所述第一壳体固接在清理机构上；

所述清理机构包括固接在底板和第一壳体之间的两个第一电动推杆，所述底板的顶部固接有底座，所述底座上固接有第二电动推杆，所述第二电动推杆的输出端固接有第一连接板，所述第一连接板上固接有与底座滑动连接的移动板，所述移动板的顶部固接有两个竖板，所述竖板之间通过轴承转动连接有转轴，所述转轴的表面固接有凸轮，所述转轴的两端固接有风轮，所述移动板的顶部固接有四个第一导向杆，所述第一导向杆的表面滑动连接有升降板，所述升降板的底部与凸轮接触，所述升降板与第一导向杆顶端之间固接有套设在第一导向杆外侧的第一弹簧，所述升降板上固接有第二连接板，所述第二连接板上滑动插设有两个第二导向杆，所述第二导向杆的一端固接有安装板，所述安装板与第二连接板之间固接有套设在第二导向杆外侧的第二弹簧，所述安装板上固接有海绵块，通过设置风轮，风轮可以带动凸轮转动，通过设置凸轮和第一弹簧，凸轮可以使升降板在竖直方向上做往复运动，从而带动海绵块在镜片表面做往复运动，通过设置第二弹簧，可以使海绵块对镜片始终保持压力，实现对镜片的清理，操作较为方便。