CN113313917B - 一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，包括：S1首次处理坐姿计算模块；S2注册标准坐姿；S3判断注册是否成功？若否，进行S2；若是，进行S4；S4再次处理坐姿计算模块；S5对比实时坐姿和标准坐姿数据；S6判断偏差是否超过阈值？若否，进入S4；若是，进行S7；S7判断状态持续时间是否超过指定周期？若否，进入S4，若是，进行S8；S8判断有无目标：对人脸计数累加器判断，若人脸计数累加器不大于1，则在检测周期内没有检出人脸，判定没有目标人物在检测器检测范围内，进行S9；S9坐姿异常报警；S10再一次处理坐姿计算模块；S11再一次对比实时坐姿和标准坐姿数据；S12判断坐姿是否达到标准？若否，进入S9；若是，则取消报警，进入S4。

Description

一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法
技术领域
本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法。
背景技术
随着科技的不断发展，特别是计算机视觉技术的发展，人脸识别技术广泛应用于信息安全、电子认证等各个领域，图像特征提取方法具有良好的识别性能。其中，坐姿检测也是识别领域的一个重要内容。在现有技术中，包括有1、基于超声波、激光线等测量人与传感器间距离，并以此判断坐姿是否标准。2、基于普通图像传感器，获取人脸角度、人形姿态等特征数据，并与预先设定的标准姿态特征数据匹配进而判断坐姿是否异常。
但是在现有技术中，存在以下缺陷：
1、基于激光线、超声波检测人与检测装置间的距离，并根据检测结果进行判断人的坐姿是否正确，该方法对于大幅度的姿态变化检测效果可以，但是针对侧脸、歪头等局部不健康的坐姿无法做出准确判断，而且这些方法使用的超声波和激光线，人长时间处在这些放射性环境下对身体健康有害。
2、专利CN102096801A基于图像的信息，通过获取人脸的倾斜角，眼镜区域面积差、头肩曲线差，并与初始获取的标准数据做差超过预设阈值即为坐姿异常，因该方法中只解决待检测目标处在检测范围内坐姿正常和异常的区别，并没有解决待检测目标离开检测范围内的情况，此时会导致检测器判断异常触发坐姿异常报警，影响使用体验。
3、专利CN110334631A基于人脸检测和二值运算的坐姿检测，利用adaboost人脸检测算法定位标准坐姿头部位置，并设置容限作为标准，检测目标头部位置是否超过该标准容限作为坐姿异常评判标准。因基于adboost等浅层人脸检测算法或深度CNN人脸检测算法，对人脸检测能力有一定限度，当人脸角度过大或应用环境复杂会导致人脸检测算法无法检出人脸，影响后续判断，该种情况同待检测目标正常离开检测范围时无人脸检测输出情况相同无法区分，因此会导致误报产生，影响使用体验。
现有技术中的常用术语包括：
1、人脸检测模块：输入一张包含有完整人脸的图像，人脸检测模块会返回图像中人脸的边界框(boundingbox)坐标。
2、人脸空间角度：由人脸的pitch、yaw、roll三个角度组成，其中，pitch是围绕y轴旋转；yaw是围绕z轴旋转；roll是围绕x轴旋转。对pitch、yaw、roll解释如图3所示。
3、人脸角度检测模块：输入一张人脸ROI数据的灰度图像，获取人脸的空间角度，其中，ROI(region of interest)，感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。
4、人脸计数累加器：当人脸检测模块检测出人脸时人脸计数累加器进行加1运算。
5、未检出人脸计数累加器：当人脸检测模块没有检出人脸时未检出人脸计数累加器加1运算。
6、坐姿信息：有人脸的空间角度、人脸的空间位置信息、人脸计数累加器、未检出人脸计数累加器。
7、标准坐姿信息：人在以标准姿态坐在桌子前或其他位置时有本发明采集的一组或多组坐姿信息。
8、IOU：IOU的全称为交并比(Intersection over Union)，IOU计算的是两个boundingbox的交集和并集的比值，如图4所示，IOU＝intersection/uion(交集/并集)。IOU：目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(groundtruth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。
9、人脸空间位置偏移值：依据1中检测的boundingbox，计算boundingbox的IOU作为人脸位置偏移值。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于：提出一种新的方法用于解决使用普通图像传感器时，基于人脸、人形姿态特征提取算法实现坐姿检测方案中无法区分没有目标人物情况下人脸、人形姿态特征提取的结果和有目标人物但是人脸、人形特征无法正常提取特征的结果的问题。
具体地，本发明提供一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，包括以下步骤：
S1，首次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息，包括：人脸检测模块、人脸角度检测模块，计算坐姿信息模块，人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器；
S2，注册标准坐姿；
S3，判断所述注册是否成功？如果否，则重新进入步骤S2；如果是，则进行下一步骤；
S4，再次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S5，对比实时坐姿数据和标准坐姿数据；
S6，判断所述偏差是否超过阈值？如果否，则重新进入步骤S4；如果是，则进行下一步骤；
S7，判断该状态持续时间是否超过指定周期？如果否，则重新进入步骤S4，如果是，则进行下一步骤；
S8，判断有无目标：
对人脸计数累加器进行判断，如果人脸计数累加器不大于1，则认为在检测周期内没有检出人脸，判定为没有目标人物在检测器检测范围内，进行下一步骤S9；
S9，坐姿异常报警,赋值Alarm＝1；
S10，再一次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S11，再一次对比实时坐姿和标准坐姿数据；
S12，判断坐姿是否达到标准？如果否，则重新进入步骤S9；如果是，则取消报警，重置Alarm＝0，重新进入步骤S4。
由此，本申请的优势在于：采用本申请只需要使用普通图像传感器即可进行坐姿检测，做到坐姿异常报警，可以避免类似超声波、激光线对人体健康的影响同时也可以降低产品成本，特别是针对现有技术中无法区分没有目标人物情况下人脸、人形姿态特征提取的结果和有目标人物但是人脸、人形特征无法正常提取特征的结果的问题，采用本申请的方法得到了很好的解决。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。
图1是本发明涉及的方法的流程图的示意框图。
图2是本发明涉及方法的步骤中坐姿计算模块的示意框图。
图3是本发明坐姿检测时的示意图。
图4是是本发明涉及的IOU比值的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
如图1所示，本发明涉及一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，包括以下步骤：
S1，首次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息，包括：人脸检测模块、人脸角度检测模块，计算坐姿信息模块，人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器；
S2，注册标准坐姿；
S3，判断所述注册是否成功？如果否，则重新进入步骤S2；如果是，则进行下一步骤；
S4，再次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S5，对比实时坐姿数据和标准坐姿数据；
S6，判断所述偏差是否超过阈值？如果否，则重新进入步骤S4；如果是，则进行下一步骤；
S7，判断该状态持续时间是否超过指定周期？如果否，则重新进入步骤S4，如果是，则进行下一步骤；
S8，判断有无目标：
对人脸计数累加器进行判断，如果人脸计数累加器不大于1，则认为在检测周期内没有检出人脸，判定为没有目标人物在检测器检测范围内，进行下一步骤S9；
S9，坐姿异常报警,赋值Alarm＝1；
S10，再一次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S11，再一次对比实时坐姿和标准坐姿数据；
S12，判断坐姿是否达到标准？如果否，则重新进入步骤S9；如果是，则取消报警，重置Alarm＝0，重新进入步骤S4。
如图2所示，所述步骤S1、S4或S10的处理坐姿计算模块进一步包括：
a，所述的人脸检测模块从图像数据获得人脸边界框；
b,依据人脸边界框扣取人脸ROI数据并传给人脸角度检测模块，获取人脸空间角度，并对人脸计数累加器加1，当人脸检测模块无法从图像数据中获得人脸边界框时人脸计数累加器不做处理，未检出人脸计数累加器加1；
c，计算坐姿信息模块即将获得的人脸边界框和人脸空间角度整合到一起，并更新人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器，以供其他模块进行计算。
所述的步骤S2注册标准坐姿中，进一步包括：通过步骤S1获取坐姿信息，一帧数据得到的坐姿信息作为一个结果，连续取预设个数n的坐姿信息结果，其中n为大于等于3的正整数。
所述的步骤S2中，进一步包括：判断注册标准坐姿成功的条件是，
1)坐姿信息结果中至少3个角度偏差值最大值小于预设第一阈值；
2)空间位置偏移值满足预设第二阈值；
3)以上两个条件1)和2)必须同时满足，则标准坐姿注册成功。
所述步骤S5或S11中的对比实时坐姿和标准坐姿偏差，进一步包括：
A.检测中获取当前帧的坐姿信息同已注册的坐姿信息进行偏差计算；
B.计算人脸空间角度偏差值、人脸空间位置偏移值。
所述的步骤S6中，所述偏差是否超过阈值，进一步包括：如果计算得到的人脸空间角度偏差值、人脸空间位置偏移值两个偏差值有一个超过预设阈值或两个都超过预设阈值，或未检出人脸计数累加器超过预设阈值，则认为当前坐姿不正常，进行下一步骤S7。
所述步骤S7中，判断所述超过阈值的状态持续时间是否超过指定周期，进一步包括：当偏差超过阈值，判断坐姿不正常时开始累计坐姿异常帧的个数并同时开始计时，当在所述的指定周期内，坐姿异常计数超过预设次数，则确认异常坐姿成立，给出报警信号，进行下一步骤S8；否则认为是虚假信息，重新进行步骤S4坐姿计算模块，继续监控坐姿数据信息。
所述预设次数为大于1的正整数。
所述的给出报警信号，并将Alarm＝1。
所述步骤S8中，所述判定为没有目标人物在检测器检测范围内，则取消报警信号，并将Alarm＝0。
所述的指定周期是预设的时间周期，例如1分钟或3分钟等，根据客户需要而预先设定。
所述预设次数为大于1的正整数，例如1次，3次或5次，10次等，根据客户需要而设定。
其中，计算人脸空间角度偏差值、人脸空间位置偏移值以及预设阈值的方法已是较为成熟的现有技术，例如参见专利CN102096801A和CN110334631A等中的方案，在此不再累述。
此外，本申请具体涉及的技术方案还可以解释为以下内容：
1、坐姿计算模块：
人脸检测模块从图像数据获得人脸boundingbox，依据人脸boundingbox扣取人脸ROI数据并传给人脸角度检测模块，获取人脸空间角度，并对人脸计数累加器加1，当人脸检测模块无法从图像数据中获得人脸boundingbox时人脸计数累加器不做处理，未检出人脸计数累加器加1。计算坐姿信息即将获得的人脸boundingbox和人脸空间角度整合到一起，并更新人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器，以供其他模块进行计算。
2、注册标准坐姿：
通过1坐姿检测模块获取坐姿信息，一帧数据得到的坐姿信息作为一个结果，连续取预设个数的坐姿结果。验证坐姿注册成功条件为，1)坐姿结果中三个角度偏差最大值小于预设阈值2)空间位置偏移值满足预设阈值。两个条件同时满足即标准坐姿注册成功。
3、对比实时坐姿和标准坐姿之偏差：
检测中获取当前帧的坐姿信息同已注册的坐姿信息进行偏差计算，计算人脸空间角度偏差值，人脸空间位置偏移值。
4、偏差超过阈值：
如果3中计算得到的这两个偏差值均未超过预设阈值，则认为当前采集的坐姿正常继续监测坐姿信息，若两个偏差值有一个超过预设阈值或两个都超过预设阈值或未检出人脸计数累加器超过预设阈值，则认为当前坐姿不正常，进行下一步判断。
5、该状态持续周期：
当4中判断坐姿不正常时开始累计坐姿异常帧的个数并同时开始计时，当在预设时间周期内，坐姿异常计数超过预设阈值，则确认异常坐姿成立，Alarm＝1，给出报警信号，否则认为是虚假信息，继续进行坐姿计算模块的计算。
6、判断有无目标：
对人脸计数累加器进行判断，如果人脸计数累加器不大于1，则认为在检测周期内没有检出人脸，判定为没有目标人物在检测器检测范围内，将Alarm＝0取消报警信号，开始进行1、3、4步骤。
7、坐姿是否标准：
当5中触发Alarm＝1报警信号后，则开始进行1、3、4步骤，如4步骤中判断坐姿正常则取消Alarm＝1报警信号。继续1、3、4步骤监控坐姿信息。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，首次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息，包括：人脸检测模块、人脸角度检测模块，计算坐姿信息模块，人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器；当人脸检测模块无法从图像数据中获得人脸边界框时人脸计数累加器不做处理，未检出人脸计数累加器加1；
S2，注册标准坐姿；
S3，判断所述注册是否成功？如果否，则重新进入步骤S2；如果是，则进行下一步骤；
S4，再次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S5，对比实时坐标和标准坐姿偏差；
S6，判断所述偏差是否超过阈值？如果否，则重新进入步骤S4；如果是或未检出人脸计数累加器超过预设阈值，则认为当前坐姿不正常，则进行下一步骤S7；
S7，判断该状态持续时间是否超过指定周期？如果否，则重新进入步骤S4，如果是，则进行下一步骤S8；
S8，判断有无目标：
对人脸计数累加器进行判断，如果人脸计数累加器不大于1，则认为在检测周期内没有检出人脸，判定为没有目标人物在检测器检测范围内，进行下一步骤S9；
S9，坐姿异常报警,赋值Alarm＝1；
S10，再一次处理坐姿计算模块，用于获取坐姿信息；
S11，再次对比实时坐标和标准坐标偏差；
S12，判断坐姿是否达到标准？如果否，则重新进入步骤S9；如果是，则取消报警，重置Alarm＝0，重新进入步骤S4。
2.根据权利要求1所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述步骤S1、S4或S10的处理坐姿计算模块进一步包括：
a，所述的人脸检测模块从图像数据获得人脸边界框；
b,依据人脸边界框扣取人脸ROI数据并传给人脸角度检测模块，获取人脸空间角度，并对人脸计数累加器加1；
c，计算坐姿信息模块即将获得的人脸边界框和人脸空间角度整合到一起，并更新人脸计数累加器和未检出人脸计数累加器，以供其他模块进行计算。
3.根据权利要求1所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述的步骤S2注册标准坐姿中，进一步包括：通过步骤S1获取坐姿信息数据，一帧数据得到的坐姿信息数据作为一个结果，连续取预设个数n的坐姿信息数据结果，其中n为大于等于3的正整数。
4.根据权利要求3所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述的步骤S2中，进一步包括：判断注册标准坐姿成功的条件是，
1)坐姿信息结果中至少3个角度偏差值最大值小于预设第一阈值；
2)空间位置偏移值满足预设第二阈值；
3)以上两个条件1)和2)必须同时满足，则标准坐姿注册成功。
5.根据权利要求1所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述步骤S5或S11中的对比实时坐姿和标准坐姿偏差，进一步包括：
A.检测中获取当前帧的坐姿信息同已注册的坐姿信息进行偏差计算；
B.计算人脸空间角度偏差值、人脸空间位置偏移值。
6.根据权利要求1所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述的步骤S6中，所述偏差是否超过阈值，进一步包括：如果计算得到的人脸空间角度偏差值、人脸空间位置偏移值两个偏差值有一个超过预设阈值或两个都超过预设阈值，进行下一步骤S7。
7.根据权利要求1所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述步骤S7中，判断所述超过阈值的状态持续时间是否超过指定周期，进一步包括：当偏差超过阈值，判断坐姿不正常时开始累计坐姿异常帧的个数并同时开始计时，当在所述的指定周期内，坐姿异常计数超过预设次数，则确认异常坐姿成立，给出报警信号，进行下一步骤S8；否则认为是虚假信息，重新进行步骤S4处理坐姿计算模块，继续监控坐姿数据信息。
8.根据权利要求7所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述预设次数为大于1的正整数。
9.根据权利要求7所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述的给出报警信号，并将Alarm＝1。
10.根据权利要求7所述的一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，其特征在于，所述步骤S8中，所述判定为没有目标人物在检测器检测范围内，则取消报警信号，并将Alarm＝0；如果人脸计数累加器大于1，则认为在检测周期内检出人脸，判定为有目标人物在检测器检测范围内，重新进行步骤S4。
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