CN110728264A - 一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及*** - Google Patents

Abstract

本申请一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及***，其方法主要包括：(1)对待检测视频图像进行全图检测标记图像中头部位置和收银台位置，并存储头部图像；(2)根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员，利用分类器对被标记为收银员的头部图像进行配饰穿戴情况检测，输出对应头部图像的检测结果；解决了目前严重依赖人工检查收银员是否穿戴指定配饰而导致的人均工作量巨大、判断准确率低甚至漏监的技术问题，大大减少工作人员的工作量，提高监控精度，避免漏监。

Description

一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及***

技术领域

本发明属于图像识别领域，具体涉及一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及***。

背景技术

目前在各购物场景如门店、超市、商场都会开展促销活动，为了加大顾客对促销活动的参与度，通常会要求收银员在促销期间穿戴促销配饰以提示顾客参与促销活动，而收银员未佩戴促销头饰往往会造成促销活动力度不足，促销活动通知不及时等情况。现在检查促销期间收银员是否穿戴配饰很大程度上依赖后台监控工作人员对各个门店的监控视频流逐一排查，肉眼查看当前门店在促销期间是否存在收银员未穿戴配饰的违规行为，这样的弊端主要是一个工作人员往往需要同时监控多个店面的视频画面，人均工作量巨大，监控力度不足，从而导致漏监，而且纯人工检查的违规行为预警效率非常低下，不利于门店管理工作的开展。

发明内容

基于此，本发明旨在提供一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及***，通过目标检测算法与经过训练的分类器直接甄别收银员是否有穿戴配饰，以解决现有技术中严重依赖人工手动检查而导致的人工成本高、监控效率低、出现漏监等的技术问题。

本发明提供一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，包括：

对待检测视频图像进行全图检测标记图像中头部位置和收银台位置，并存储头部图像；

根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员，利用分类器对被标记为收银员的头部图像进行配饰穿戴情况检测，输出对应头部图像的检测结果；

其中所述分类器中运行有配饰检测神经网络模型。

优选地，标记图像中头部位置，存储头部图像包括：

把所述待检测视频图像输入头部目标检测模型前向运行检测图像中所有的头部位置信息并计算对应的头部置信度，当所述头部置信度大于设定阈值时判定为头部，根据所述头部位置信息标记图像中的头部位置并存储头部图像。

优选地，标记图像中收银台位置包括：

把所述待检测视频图像输入收银台目标检测模型前向运行检测图像中的收银台位置信息及对应的收银台置信度，当所述收银台置信度大于设定阈值时判定为收银台，根据所述收银台位置信息标记图像中的收银台位置。

优选地，根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员包括：

计算所述头部位置与所述收银台的操作键盘的距离，所述距离在设定范围内的头部图像记为收银员，否则记为顾客。

优选地，利用分类器对被标记为收银员的头部图像进行配饰穿戴情况检测，输出对应头部图像的检测结果包括：

把被标记为收银员的头部图像输入分类器前向运行计算对应的穿戴情况预测值，当头部图像的有穿戴所在类的预测值小于设定阈值且无穿戴所在类的预测值低于设定阈值时标记为未穿戴配饰并输出检测结果。

优选地，待检测视频图像的获取包括：

在线采集至少一路监控视频流，读取对应的配置文件下载所述监控视频流并逐帧读取。

优选地，上述检测方法还包括：

当所有被标记为收银员的头部图像的所述检测结果均为未穿戴配饰时启动报警，并把对应的监控视频流上传报警日志。

本发明还提供一种实现上述检测方法的检测***，包括：

待检测视频图像获取单元，包括在线采集模块和视频下载模块，所述在线采集模块用于采集监控视频流，所述视频下载模块用于读取对应配置文件对所述监控视频流进行下载回放；

全图分析单元，载有目标检测模型配饰检测分类器，用于区分收银员与顾客，并将被标记为收银员的头部图像输入运行有配饰检测网络模型的分类器前向运行计算对应的穿戴情况预测值，

所述目标检测模型包括头部检测模型和收银台检测模型；

检测结果存储单元，用于存储各头部图像对应的配饰穿戴情况检测结果。

优选地，所述检测***还包括：

报警信息上传模块，用于根据检测结果上传监控视频流至报警日志。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法及***，通过头部目标检测模型与收银台目标检测模型标记门店内头部位置和收银台位置，根据头部位置与收银台位置的几何关系区分顾客与收银员，保证判断结果的准确性；通过分类器计算穿戴情况的预测值，无需人工一一排查，大大提高排查效率；相比较于传统的纯人工手动检查，大大提高了监控工作效率，减少后台监控工作人员的工作量，而且增加了监控力度，避免漏监情况的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1本发明实施例提供的一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测***结构框图；

图2本发明另一实施例提供的促销头饰穿戴情况检测方法实施流程图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，本实施例提供一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测***，用于在促销期间查看收银员是否存在未佩戴促销头饰的违规行为，包括：

摄像机100-120、网络录像机200、全图分析单元300、检测结果存储模块400、报警信息上传模块500；

其中全图分析单元300载有目标检测模型配饰检测分类器，用于区分收银员与顾客，并将被标记为收银员的头部图像输入运行有配饰检测网络模型的分类器前向运行计算对应的穿戴情况预测值，所述目标检测模型包括头部检测模型和收银台检测模型。

该***工作时主要有以下步骤：

门店内的摄像机100-120在线采集至少一路视频流，并传输至网络录像机200，网络录像机200读取相应的配置文件下载待检测的视频流，由全图分析单元300对待检测视频流逐帧读取，并利用内部加载好的头部目标检测模型对所述待检测视频图像进行全图检测，得到头部位置信息及头部置信度，根据所述头部位置信息及头部置信度确认头部位置并存储头部图像；

全图分析单元300还利用加载好的收银台目标检测模型得到收银台位置信息及收银台置信度，根据所述收银台位置信息及收银台置信度确认收银台位置；

根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员；

分析单元300还利用训练好的分类器对收银员的头部图像进行有无穿戴配饰的分类，在检测结果存储单元中存储所有被分类器检测的头部图像的分类预测值，当门店内所有收银员均未穿戴指定配饰时启动报警，

报警信息上传模块500根据报警指令把响应的视频流上传至报警日志。

请参考图2，下面介绍本发明的另一个实施例，本实施例提供一种促销头饰穿戴情况检测方法，包括：

获取待检测视频图像；

利用头部目标检测模型对所述待检测视频图像进行全图检测，得到头部位置信息及头部置信度，根据所述头部位置信息及头部置信度确认头部位置并存储头部图像；

利用收银台目标检测模型得到收银台位置信息及收银台置信度，根据所述收银台位置信息及收银台置信度确认收银台位置；

根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员；

利用分类器对标记为收银员的头部图像进行促销头饰穿戴情况检测并计算预测值，记录响应预测结果。

其中，获取待检测视频图像包括：

在线采集至少一路监控视频流，并通过读取对应的配置文件下载所述监控视频流，逐帧读取所述监控视频流。

其中，所述头部位置信息及头部置信度确认头部位置并存储头部图像包括：

建立头部目标检测模型，所述待检测视频图像输入至所述头部目标检测模型前向运行检测获得图像中所有的头部位置信息与头部置信度，当所述头部置信度大于设定阈值时判定为头部并存储头部图像。

其中，根据所述收银台位置信息及收银台置信度确认收银台位置包括：

把待检测视频图像输入收银台目标检测模型前向运行检测得到收银台位置及收银台置信度，当所述收银台置信度大于设定阈值时判定为收银台。

其中，根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员包括：

标记所述收银台位置，计算所述头部图像位置与所述收银台的操作键盘的距离，所述距离在设定范围内的头部图像记为收银员，否则记为顾客。

其中，利用分类器对标记为收银员的头部图像进行促销头饰穿戴情况检测包括：

把标记为收银员的头部图像输入分类器前向运行得出预测值，当头部图像在有佩戴头饰所在类的预测值小于阈值，而且在没有佩戴头饰所在类的预测值大于阈值，判定为未佩戴头饰。

本实施例中设定当所有收银员均没有佩戴促销头饰为违规行为，需要启动报警。

另外还可经过人工手动检查进一步确认分析的准确性，最终把确认为违规行为对应的视频流上传至报警日志。

在进一步的实施例中，当收银员为2人，其中1人佩戴促销头饰，另一人无佩戴促销头饰，不会启动报警。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，包括：

对待检测视频图像进行全图检测标记图像中头部位置和收银台位置，并存储头部图像；

根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员，利用分类器对被标记为收银员的头部图像进行配饰穿戴情况检测，输出对应头部图像的检测结果；

其中所述分类器中运行有配饰检测神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，所述标记图像中头部位置，存储头部图像包括：

把所述待检测视频图像输入头部目标检测模型前向运行检测图像中所有的头部位置信息并计算对应的头部置信度，当所述头部置信度大于设定阈值时判定为头部，根据所述头部位置信息标记图像中的头部位置并存储头部图像。

3.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，所述标记图像中收银台位置包括：

把所述待检测视频图像输入收银台目标检测模型前向运行检测图像中的收银台位置信息及对应的收银台置信度，当所述收银台置信度大于设定阈值时判定为收银台，根据所述收银台位置信息标记图像中的收银台位置。

4.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，所述根据所述头部位置与所述收银台位置的几何关系区分顾客与收银员包括：

计算所述头部位置与所述收银台的操作键盘的距离，所述距离在设定范围内的头部图像记为收银员，否则记为顾客。

5.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法其特征在于，所述利用分类器对被标记为收银员的头部图像进行配饰穿戴情况检测，输出对应头部图像的检测结果包括：

把被标记为收银员的头部图像输入分类器前向运行计算对应的穿戴情况预测值，当头部图像的有穿戴所在类的预测值小于设定阈值且无穿戴所在类的预测值低于设定阈值时标记为未穿戴配饰并输出检测结果。

6.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，所述待检测视频图像的获取包括：

在线采集至少一路监控视频流，读取对应的配置文件下载所述监控视频流并逐帧读取。

7.根据权利要求1所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：

当所有被标记为收银员的头部图像的所述检测结果均为未穿戴配饰时启动报警，并把对应的监控视频流上传报警日志。

8.一种实现如权利要求1-7任一项所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测方法的检测***，其特征在于，包括：

待检测视频图像获取单元，包括在线采集模块和视频下载模块，所述在线采集模块用于采集监控视频流，所述视频下载模块用于读取对应配置文件对所述监控视频流进行下载回放；

全图分析单元，载有目标检测模型配饰检测分类器，用于区分收银员与顾客，并将被标记为收银员的头部图像输入运行有配饰检测网络模型的分类器前向运行计算对应的穿戴情况预测值，

所述目标检测模型包括头部检测模型和收银台检测模型；

检测结果存储单元，用于存储各头部图像对应的配饰穿戴情况检测结果。

9.根据权利要求8所述的实现如权利要求1-7任一项所述的配饰类可穿戴产品穿戴情况检测***，其特征在于，所述检测***还包括：

报警信息上传模块，用于根据检测结果上传监控视频流至报警日志。

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