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申请/专利权人：盛视科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于视频图像的防尾随检测系统，包括：图像采集模块，所述图像采集模块获取检测区域的视频流并解码为图像帧序列；智能分析算法模块，将图像帧序列输入到所述智能分析算法模块，所述智能分析算法模块通过内置的深度学习检测算法和行人个数判断算法，从而输出当前检测区域的行人个数；联动报警模块，将当前检测区域的行人个数传输到所述联动报警模块，当行人个数大于一个时，所述联动报警模块发出指令控制通道的闸门关闭并报警。

主权项：1.一种基于视频图像的防尾随检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块，所述图像采集模块获取检测区域的视频流并解码为图像帧序列；智能分析算法模块，将图像帧序列输入到所述智能分析算法模块，所述智能分析算法模块通过内置的深度学习检测算法和行人个数判断算法，从而输出当前检测区域的行人个数；联动报警模块，将当前检测区域的行人个数传输到所述联动报警模块，当行人个数大于一个时，所述联动报警模块发出指令控制通道的闸门关闭并报警；所述智能分析算法模块的目标检测方法采用基于改进的DETR方法，被改进后的DETR方法基于编码器和解码器结构，特征提取网路采用轻量网络，使用DeLightblock替换编码器和解码器中的Tranformerblock，改进的DETR方法增加了目标关键点检测，模型损失除了分类损失和边框回归损失，还增加了关键点监督损失，其中，和采用DETR中的损失函数，的每个关键点样本输入形式为，conf为可见性标识，其中三个值0、1、2分别代表其不存在、存在但被遮挡、存在且不被遮挡；关键点监督损失函数包含关键点损失和关键点置信度损失，关键点监督损失函数表达式如下：，其中，是类别n的关键点坐标真实值，是类别n的关键点坐标预测值，为关键点的可见性标识，0为不可见，1为可见，为类别n的关键点置信度预测值，BCE为二分类交叉熵损失函数，Wing为Wingloss函数，表达式为： ，监督损失计算公式如下：，其中，=0.5,=0.05,=0.1,=0.5，其中，智能分析算法中人数计算逻辑基于三个检测对象：行人、人头、行人关键点，ID为i行人的检测框为，关键点为，其中i=1,2,...,N，N为检测到的行人个数，与行人i身份绑定的人头检测框为：，未绑定行人的人头检测框为：，其中k=1,2,...,M，其中，M为未绑定行人的人头个数，行人总数：Num=M+N，人头与行人绑定的逻辑准则为：计算人头t的检测框与所有行人检测框的相对IOU值，相对IOU的计算公式如下：，其中，表示和交集区域的面积，表示的面积，的值的范围从0到1，的值越高表示和的重叠程度越高，人头t和行人j绑定需满足以下3个条件：1）行人j未绑定其他人头；2）；3）或在中，其中，为ID为j的行人关键点。

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