基于深度学习目标检测的监狱双人离岗违规评估方法
基本信息
| 申请号 | CN201910639147.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110516538A | 公开（公告）日 | 2019-11-29 |
| 申请公布号 | CN110516538A | 申请公布日 | 2019-11-29 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B13/196 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李家兴;吴军;涂小芳 | 申请（专利权）人 | 广州中科凯泽科技有限公司 |
| 代理机构 | 广州容大专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 刘新年 |
| 地址 | 510000 广东省广州市南沙区环市大道西221号之一101房(自编05室) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习目标检测的监狱双人离岗违规评估方法，包括：采集监狱应用场景下的原始图像，并对原始图像进行预处理；对经过预处理的图像，利用深度卷积神经网络提取特征图像，并基于预备的数据集进行行人目标的检测；确定图像中所要进行双人离岗违规评估的监控区域；持续统计所述监控区域中的行人目标的数目，并结合时间参数判断是否有违规事件发生，若发生违规事件，则进行报警。本发明降低了人工成本投入，避免了由人工疲劳而造成的监管遗失，并且相比传统的图像或视频识别技术，提高了检测准确度，避免漏检和误报。 |
