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申请/专利权人：南京奥拓电子科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于多视觉数据融合的银行抽烟检测方法及系统，涉及目标检测领域；方法包括：训练基于深度学习的目标检测算法模型；采用目标检测算法模型检测包含有效检测对象的实时图像是否存在香烟，当存在时判断其与人体的手部或口部是否有交叉或重叠，并当有交叉或重叠时，标记该有效检测对象为可疑检测对象；获取包含有效检测对象的区域内温度高于预设温度的异常区域，将异常区域与确定存在可疑检测对象的实时图像进行坐标对齐，获得融合图像，进而确定可疑检测对象是否存在抽烟行为。本发明通过坐标对齐关联处理视频监控摄像头和红外温度摄像头的检测结果，在结合深度排序跟踪算法能够显著提升识别抽烟行为的精确度，减少误判。
主权项：1.一种基于多视觉数据融合的银行抽烟检测方法，其特征在于，包括：获取训练数据，训练基于深度学习的目标检测算法模型；其中，所述训练数据为图片数据，包括香烟图片、人员图片、人员手部图片、人员口部图片以及手持香烟图片；获取包含有效检测对象的实时图像，采用目标检测算法模型检测是否存在香烟特征检测矩形框，并当所述香烟特征检测矩形框存在时判断其与人体的手部或口部特征检测矩形框是否有交叉或重叠；当所述香烟特征检测矩形框与人体的手部或口部特征检测矩形框有交叉或重叠时，标记该有效检测对象为可疑检测对象；对包含有效检测对象的区域，获取其内温度高于预设温度的异常区域，并将所述异常区域与确定存在所述可疑检测对象的所述实时图像进行坐标对齐，获得融合图像；根据所述融合图像，确定所述可疑检测对象是否存在抽烟行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京奥拓电子科技有限公司 一种基于多视觉数据融合的银行抽烟检测方法及系统
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