一种识别规范穿戴工作服的检测模型的选择方法和装置与流程

技术特征：
1.一种识别规范穿戴工作服的检测模型的选择方法，其特征在于，包括：接收待训练的标注数据，其中，所述标注数据包括：穿戴工作服的人员的图片、所述图片工作服穿戴是否规范；选择要训练的检测模型进行训练；验证所述检测模型训练的结果，判断验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况；在判断结果为否的情况下，确定选择所述检测模型来识别工作服的穿戴是否规范。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况之后，所述方法还包括：在判断为是的情况下，加入拥挤人员的训练集进行训练，其中，所述拥挤人员用于指示人员聚集密度大于阈值；再次验证所述检测模型训练的结果，判断再次验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况；在判断结果为否的情况下，确定选择所述检测模型来识别工作服的穿戴是否规范。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在再次验证所述检测模型训练的结果，并判断再次验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况之后，所述方法还包括：在判断结果为是的情况下，重新选择检测模型进行训练；验证重新选择的所述检测模型训练的结果，并判断验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况；在判断结果为否的情况下，确定选择所述重新选择的检测模型来识别工作服的穿戴是否规范。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：识别规范穿戴工作服的物品归属。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，识别规范穿戴工作服的物品归属包括：遍历训练数据中的每个人；计算遍历到的其中一个人的预测框与未用过衣服的预测框iou值，满足设置iou值的衣服进入候选，其中，iou值是交并比，用于衡量模型生成的预测边框和真实的边框的重叠程度，iou值范围为0.0～1.0；在候选衣服中，得分按iou值和衣服的置信度共同判断，置信度最高的衣服判断给所述人，所述置信度是衡量模型识别的物体和真实物体的相信程度；记录已经用过的衣服，其中，一件衣服只用一次，不能两个人同穿一件衣服；记录有衣服的工作人员。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，识别规范穿戴工作服的物品归属包括：遍历训练数据中的每个袖章；计算遍历到的其中一个袖章的预测框百分之几在工作人员的预测框内，大于设置的值的工作人员进入候选；在候选工作人员中，按袖章预测框的中心点到人预测框中心点的距离判断，判断距离最小的人带有所述袖章；记录有袖章的工作人员，其中，一个工作人员不能有两个袖章，两个工作人员不能同穿一个袖章；
记录有袖章的工作人员。7.一种识别规范穿戴工作服的检测模型的选择装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收待训练的标注数据，其中，所述标注数据包括：穿戴工作服的人员的图片、所述图片工作服穿戴是否规范；选择模块，用于选择要训练的检测模型进行训练；验证模块，用于验证所述检测模型训练的结果，判断验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况；识别模块，用于在判断结果为否的情况下，确定选择所述检测模型来识别工作服的穿戴是否规范。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块还用于识别规范穿戴工作服的物品归属。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述识别模块用于：遍历训练数据中的每个人；计算遍历到的其中一个人的预测框与未用过衣服的预测框iou值，满足设置iou值的衣服进入候选，其中，iou值是交并比，用于衡量模型生成的预测边框和真实的边框的重叠程度，iou值范围为0.0～1.0；在候选衣服中，得分按iou值和衣服的置信度共同判断，置信度最高的衣服判断给所述人，所述置信度是衡量模型识别的物体和真实物体的相信程度；记录已经用过的衣服，其中，一件衣服只用一次，不能两个人同穿一件衣服；记录有衣服的工作人员。10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述识别模块用于：遍历训练数据中的每个袖章；计算遍历到的其中一个袖章的预测框百分之几在工作人员的预测框内，大于设置的值的工作人员进入候选；在候选工作人员中，按袖章预测框的中心点到人预测框中心点的距离判断，判断距离最小的人带有所述袖章；记录有袖章的工作人员，其中，一个工作人员不能有两个袖章，两个工作人员不能同穿一个袖章；记录有袖章的工作人员。

技术总结
本申请公开了一种识别规范穿戴工作服的检测模型的选择方法和装置，该方法包括：接收待训练的标注数据，其中，所述标注数据包括：穿戴工作服的人员的图片、所述图片工作服穿戴是否规范；选择要训练的检测模型进行训练；验证所述检测模型训练的结果，判断验证结果中是否出现多余的预测框或漏识别的情况；在判断结果为否的情况下，确定选择所述检测模型来识别工作服的穿戴是否规范。通过本申请解决了识别过程中出现多余预测框或识别遗漏的问题，从而提高了识别的准确度。高了识别的准确度。高了识别的准确度。


技术研发人员：陈灏生 孔浩明 关敏昌 李建峰
受保护的技术使用者：广东卓维网络有限公司
技术研发日：2021.11.03
技术公布日：2022/1/25