反光绳穿戴检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及智能检测技术领域，尤其涉及一种反光绳穿戴检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在高空作业过程中，当工作人员处于2米及以上位置作业时，即属于高空作业。为了防止意外坠落时，保护人身安全，往往要求工作人员按要求穿戴反光绳。实际检测过程中，由于反光绳较为细长，在监控视频图像中所占面积的小，进行反光绳穿戴检测时，难度大、检测结果准确率也不高。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供了一种反光绳穿戴检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对反光绳穿戴进行有效检测的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种反光绳穿戴检测方法，所述方法包括以下步骤：
6.对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断所述待检测图像中是否存在的人体特征；
7.在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；
8.根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
9.可选地，所述在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略，包括：
10.在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行特征提取，获得图像特征；
11.根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略。
12.可选地，所述根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略，包括：
13.提取所述图像特征中的图像背景特征，对所述图像背景特征进行筛选，获得图像环境特征；
14.根据所述图像环境特征确定被检测人员所处的作业场景，并根据所述作业场景确定穿戴检测策略。
15.可选地，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
16.提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；
17.检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，并获得检测结果；
18.根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
19.可选地，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
20.提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；
21.检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征；
22.在存在所述反光绳特征时，检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
23.根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
24.可选地，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
25.检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
26.根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
27.可选地，所述检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果，包括：
28.根据所述目标检测结果在所述待检测图像中确定反光绳挂扣位置；
29.根据所述反光绳挂扣位置在所述待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域；
30.检测所述目标区域中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果。
31.可选地，所述根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
32.在所述检测结果为所述待检测图像中存在所述关联标识物特征时，统计所述待检测图像中所述关联标识物特征对应的标识物数量和所述人体特征对应的人体数量；
33.根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
34.可选地，所述根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
35.判断所述标识物数量是否大于或等于所述人体数量；
36.在所述标识物数量大于或等于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；
37.在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中存在未穿戴反光绳的目标被检测人员。
38.可选地，所述在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中存在未穿戴反光绳的目标被检测人员之后，还包括：
39.在所述标识物数量小于所述人体数量时，分别获取每个人体特征与各关联标识物特征之间的最小距离；
40.根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
41.可选地，所述根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员，包括：
42.按从大到小的顺序对获取的所述最小距离进行排序；
43.根据排序结果将排序第一的最小距离对应的人体特征作为目标人体特征，并将所述目标人体特征所属的被检测人员作为未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
44.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种反光绳穿戴检测装置，所述反光绳穿戴检测装置包括：
45.目标检测模块，用于对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断所述待检测图像中是否存在的人体特征；
46.场景识别模块，用于在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；
47.穿戴检测模块，用于根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
48.可选地，所述场景识别模块，还用于在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行特征提取，获得图像特征；根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略。
49.可选地，所述场景识别模块，还用于提取所述图像特征中的图像背景特征，对所述图像背景特征进行筛选，获得图像环境特征；根据所述图像环境特征确定被检测人员所处的作业场景，并根据所述作业场景确定穿戴检测策略。
50.可选地，所述穿戴检测模块，还用于提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，并获得检测结果；根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
51.可选地，所述穿戴检测模块，还用于提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征；在存在所述反光绳特征时，检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
52.可选地，所述穿戴检测模块，还用于根据所述目标检测结果在所述待检测图像中确定反光绳挂扣位置；根据所述反光绳挂扣位置在所述待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域；检测所述目标区域中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果。
53.可选地，所述穿戴检测模块，还用于在所述检测结果为所述待检测图像中存在所述关联标识物特征时，统计所述待检测图像中所述关联标识物特征对应的标识物数量和所述人体特征对应的人体数量；根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
54.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种反光绳穿戴检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的反光绳穿戴检测程序，所述反光绳穿戴检测程序配置为实现如上文所述的反光绳穿戴检测方法的步骤。
55.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有反光绳穿戴检测程序，所述反光绳穿戴检测程序被处理器执行时实现如上文所述的反光绳穿戴检测方法的步骤。
56.本发明通过对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断待检测图像中是否存在的人体特征；在存在人体特征时，对待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；根据穿戴检测策略判断人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
由于本发明是在检测到图像中存在人体特征时，通过对图像进行场景识别，然后根据场景识别结果来选择相应的穿戴检测策略对被检测人员是否穿戴反光绳进行检测，相比于现有技术未作场景区分，直接对图像进行图像识别的笼统方式，本发明上述反光绳穿戴检测方式检测方式更具针对性，有效的提高了检测结果的准确性。
附图说明
57.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的反光绳穿戴检测设备的结构示意图；
58.图2为本发明反光绳穿戴检测方法第一实施例的流程示意图；
59.图3为本发明反光绳穿戴检测方法第二实施例的流程示意图；
60.图4为本发明反光绳穿戴检测方法第三实施例的流程示意图；
61.图5为本发明反光绳穿戴检测装置第一实施例的结构框图。
62.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
63.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
64.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的反光绳穿戴检测设备结构示意图。
65.如图1所示，该反光绳穿戴检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
66.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对反光绳穿戴检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
67.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及反光绳穿戴检测程序。
68.在图1所示的反光绳穿戴检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明反光绳穿戴检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在反光绳穿戴检测设备中，所述反光绳穿戴检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的反光绳穿戴检测程序，并执行本发明实施例提供的反光绳穿戴检测方法。
69.本发明实施例提供了一种反光绳穿戴检测方法，参照图2，图2为本发明反光绳穿戴检测方法第一实施例的流程示意图。
70.本实施例中，所述反光绳穿戴检测方法包括以下步骤：
71.步骤s10：对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断所述待检测图像中
是否存在的人体特征；
72.需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如手机、平板电脑、个人电脑等，还可以是能够实现相同或相似功能的其他电子设备。以下以上述反光绳穿戴检测设备(简称检测设备)对本实施例和下述各实施例进行说明。
73.应理解的是，目标检测也称目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割技术，通过对图像进行目标检测可以识别出图像中的目标对象。本实施例中对待检测图像进行目标检测可以是识别图像中的人体、反光绳或其它需要识别的图像事物等。
74.在具体实现中，检测设备可通过训练好的机器学习模型(例如神经网络模型等)对待检测图像进行目标检测，以识别出不同种类(如人体、反光绳等)图像事物的特征。当然，为了有效地实现反光绳穿戴检测，检测设备在获取到待检测图像后，优先检测图像中是否存在人体特征，如果不存在，则停止对该待检测图像的后续处理；如果存在，则进一步检测该人体特征所属的人体是否穿戴有反光绳。
75.步骤s20：在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；
76.需要说明的是，在一些需要穿戴反光绳的场景或高空作业场景中，对反光绳穿戴要求可能不同，例如在一些相对不高(低于2米)的作业场景，虽然也会要求作业人员穿戴反光绳，但是对反光绳上的安全绳是否需要挂扣到稳固的物体上，其要求可能和高空作业场景不同，即不同的作业场景对反光绳穿戴检测的严格程度也不同。
77.应理解的是，实际作业过程中，当作业人员在较高的楼宇间作业时，反光绳的穿戴要求无疑是很严格的，当作业人员在低矮的平房安装设备时，反光绳的穿戴要求相对就不那么严格。考虑到作业人员所处的环境最能表征出反光绳的穿戴要求，因此本实施例中检测设备可根据待检测图像的场景信息(例如作业人员周围存在低矮的灌木或植物、电梯井、高空作业车等)来自动化的选择最合适的穿戴检测策略，进而提高反光绳穿戴检测的针对性，保证检测效率和检测结果的准确度。
78.在具体实现中，当检测设备通过对待检测图像进行场景识别后，识别到作业人员周围存在低矮的灌木，此时即可判定出作业人员可能在某个居民小区的一楼附近进行设备安装；当检测设备通过对待检测图像进行场景识别后，识别到作业人员周围只有楼宇的外墙或者玻璃，此时即可判定出作业人员可能在高大的写字楼外面进行作业；实际应用中，检测设备通过对待检测图像进行场景识别后，即可根据场景识别结果来确定穿戴检测策略。
79.进一步地，为了提高不同场景下反光绳穿戴的检测效率，保证检测结果的准确性，本实施例预先针对不同的作业场景配置相应的穿戴检测策略，使得各类场景下，检测设备都可以准确地进行反光绳穿戴检测。例如，场景1：在无需检测反光绳是否挂扣到牢固的位置的场景中，穿戴检测策略可以是检测被检测人员是否穿戴有反光绳。场景2：在需要严格检测被检测人员既正确穿戴反光绳，同时反光绳必须挂扣到某个稳固位置的场景中，穿戴检测策略可以是在检测到被检测人员穿戴有反光绳时，进一步检测反光绳挂钩附近是否存在用于判断反光绳已挂扣到稳固物体上的关联标识物。场景3：在环境特殊(例如图片拍摄距离远、光线相对较暗的环境)或者被检测的反光绳与常用反光绳差异较大、不容易识别的场景中，穿戴检测策略可以是检测被检测人员附近是否存在用于判断反光绳已挂扣到稳固
物体上的关联标识物。
80.需要说明的是，本实施例及下述各实施例中，所述关联标识物可以是具有显著特征(例如颜色与周围环境物体差异明显、便于放置等)、可用于提高目标检测的检出率的辅助物体，该辅助物体由被检测人员在作业时，自行放置或固定在反光绳挂钩附近。
81.步骤s30：根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
82.在具体实现中，在穿戴检测策略确定后，检测设备即可根据穿戴检测策略来判断人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。例如，在上述场景1中，检测设备在确定出穿戴检测策略后，即可检测待检测图像中除了存在人体特征，是否还存在反光绳特征，若存在则可以判定被检测人员穿戴有反光绳；若不存在，则直接判定被检测人员未穿戴反光绳。
83.可选的，为了提高上述场景1下的反光绳穿戴检测准确率，检测设备可先提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；然后检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，并获得检测结果；再根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
84.应理解的是，感兴趣区域(region of interest，roi)，即根据图像处理需求从被处理的图像中以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出的区域。本实施例中为了实现反光绳穿戴的准确检测，检测设备需要从待检测图像中提取人体特征对应的感兴趣区域。
85.需要说明的是，本实施例中检测设备可以通过图像掩模(image mask)技术提取人体特征对应的感兴趣区域(即上述人体感兴趣区域)。当然，检测设备还可调用halcon、opencv、matlab等机器视觉软件中的各种算子(例如operator)和函数来获得感兴趣区域，本实施例对人体感兴趣区域的提取方式不作具体限制。
86.在提取出人体感兴趣区域后，检测设备即可识别人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，若存在，则判定该人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；若不存在，则判定该人体特征所属的被检测人员未穿戴反光绳。
87.本实施例通过对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断待检测图像中是否存在的人体特征；在存在人体特征时，对待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；根据穿戴检测策略判断人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。由于本实施例是在检测到图像中存在人体特征时，通过对图像进行场景识别，然后根据场景识别结果来选择相应的穿戴检测策略对被检测人员是否穿戴反光绳进行检测，相比于现有技术未作场景区分，直接对图像进行图像识别的笼统方式，本实施例上述反光绳穿戴检测方式检测方式更具针对性，有效的提高了检测结果的准确性。
88.参考图3，图3为本发明反光绳穿戴检测方法第二实施例的流程示意图。
89.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s20包括：
90.步骤s201：在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行特征提取，获得图像特征；
91.需要说明的是，所述特征提取可以是提取待检测图像中各种图像事物对应的图像特征。本实施例中可将待检测图像划分为前景事物和背景事物，其中，前景事物可以是想要拍摄的对象及其附着物(例如被检测人员及其所穿戴的衣物、安全帽、反光绳等)等图像事物，背景事物则可以是除上述前景部分之外的、用于表征拍摄对象所处环境/场景的图像事
物。
92.在具体实现中，当检测设备检测到待检测图像中存在上述人体特征时，可对待检测图像进行特征提取，获得对应的图像特征，本实施例中该图像特征包括前景事物对应的图像前景特征和背景事物对应的图像背景特征。
93.步骤s202：根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略。
94.应理解的是，图像前景特征可用来表征被拍摄对象的状态，例如表情、动作、姿态等。图像背景特征可用来表征被拍摄对象所处环境的事物特征，例如天气、光线、景物等。
95.在具体实现中，检测设备可根据所述图像特征中的图像背景特征确定待检测图像对应的场景信息，然后根据确定出的场景信息来选择相应的穿戴检测策略。
96.可选的，为了保证穿戴检测策略的准确获取，上述步骤s202可进一步包括：提取所述图像特征中的图像背景特征，对所述图像背景特征进行筛选，获得图像环境特征；根据所述图像环境特征确定被检测人员所处的作业场景，并根据所述作业场景确定穿戴检测策略。
97.需要说明的是，对图像背景特征进行筛选可以是去除图像背景特征中的噪声特征，进而获得表征被拍摄对象所处环境的图像环境特征。
98.本实施例中上述噪声特征的具体确定方式可以是根据背景事物与人体特征之间的距离远近(可通过待检测图像的宽高尺寸信息来设定一个阈值范围来判断距离远近)和/或背景事物的类型来确定。本实施例中，该背景事物的类型可根据事物对场景识别结果影响程度(大/中/小)来划分，比如被检测人员在写字楼玻璃上的倒影、消防员救火时楼宇外墙上的一些设施、标识牌等对场景识别结果的影响小，那么这类事物对应的图像特征可以被划定为噪声特征。
99.应理解的是，上述图像环境特征可以是能够表征被检测人员所处的作业场景的特征，例如位置/地点、植被、光线、天气等。实际应用中，检测设备在获取到这些图像环境特征后，即可根据这些图像环境特征确定被检测人员所处的作业场景，然后再根据这些词作业场景确定穿戴检测策略。
100.本实施例通过对待检测图像进行特征提取获得图像特征；然后通过图像特征确定待检测图像对应的场景信息，再根据场景信息确定穿戴检测策略，保证了穿戴检测策略选取时的准确性，通过图像特征来确定场景信息，能够有效降低笼统的图像识别方式带来的检测误差，提高了检测结果的可靠性。
101.参考图4，图4为本发明反光绳穿戴检测方法第三实施例的流程示意图。
102.需要说明的是，在正常作业过程中，被检测人员需要按照作业要求或规范将反光绳挂钩挂扣到稳固物体(例如挂孔、横栏)上，然后在该稳固物体的周围放置标识物。因此，在一些需要严格检测被检测人员既正确穿戴反光绳，同时反光绳必须挂扣到某个稳固位置的场景中(例如上述场景2)，仅仅检测到被检测人员穿戴反光绳是不够的，为保证作业安全，还需要进一步检测反光绳挂钩附近是否存在用于判断反光绳已挂扣到稳固物体上的关联标识物。
103.基于上述各实施例和上述作业要求，本实施例中所述步骤s30，还包括：
104.步骤s301：提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；
105.步骤s302：检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征；
106.应理解的是，若人体感兴趣区域中存在反光绳特征，则基本可以判定该被检测人员穿戴了反光绳，但否正确穿戴还可以通过检测该反光绳特征在人体特征中的位置区域进行判断。比如，反光绳特征位于人体的肩部特征和腰部特征之间的区域，则可以判定被检测人员正确穿戴了反光绳，反之则判定未正确穿戴。
107.进一步地，本实施例中人体的肩部特征和腰部特征可以通过对被检测人员进行人体骨骼关键点检测后，根据人体骨骼关键点检测结果来确定。
108.步骤s303：在存在所述反光绳特征时，检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
109.步骤s304：根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
110.应理解的是，所述关联标识物特征即上述用于判断反光绳已挂扣到稳固物体上的关联标识物对应的图像特征。实际操作中，被选作关联标识物的物体通常需要颜色特征明显(例如红色)且与周围环境事物的特征差异大，另外在质量上需要轻巧便于携带、在构造上需要容易挂靠/吸附。
111.在具体实现中，检测设备可在检测到人体感兴趣区域中存在反光绳特征时，进一步检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，若存在则判定被检测人员正确穿戴了反光绳，若不存在，则判定被检测人员未正确穿戴反光绳，此时就需要对该被检测人员的作业行为进行预警，以提示其按要求穿戴反光绳。
112.进一步地，考虑到在一些特殊场景，例如图片拍摄距离远、光线相对较暗的环境或者被检测的反光绳与常用反光绳差异较大、不容易识别的场景(即上述场景3)，按照上述步骤s301-s304的检测方式可能导致会检测准确度不高。针对这类场景，本实施例中上述步骤s30可进一步包括：
113.步骤s301'：检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
114.步骤s302'：根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
115.在本实施方式中，检测设备在检测到人体特征后，可不用检测待检测图像中是否存在反光绳特征，而是直接检测待检测图像中是否存在关联标识物特征，若存在关联标识物特征，则判定该人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；若不存在关联标识物特征，则判定该人体特征所属的被检测人员未穿戴反光绳，同时对该被检测人员的作业行为进行预警，以提示其按要求穿戴反光绳。
116.本实施例在不同的作业场景中通过检测图像中是否有关联标识物来判断被检测人员是否穿戴或正确穿戴了反光绳，相比于现有的直接检测图像中是否存在反光绳特征的方式，本实施例上述方式检测结果更准确，可靠性也更高。本实施例提出的反光绳穿戴检测方法能够适用多种作业场景、通用性强，只需作业人员按要求将关联标识物放置在相应位置，即可保证检测结果的高准确性。
117.基于上述第三实施例，提出本发明反光绳穿戴检测方法第四实施例。
118.在本实施例中，所述步骤s303和步骤s302'中提及的检测所述人体特征在所述待
检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果，可具体包括以下步骤：
119.步骤s1：根据所述目标检测结果在所述待检测图像中确定反光绳挂扣位置；
120.需要说明的是，所述反光绳挂扣位置根据作业场景的不同而不同，例如在电梯井中，反光绳的挂扣位置可以是电梯井中比较牢固的横栏或螺孔等。通常情况下，反光绳挂扣位置由作业人员凭经验选定。本实施例中检测设备可通过目标检测结果先识别出反光绳对应的安全绳的挂钩，然后将挂钩所在的位置作为上述反光绳挂扣位置。
121.步骤s2：根据所述反光绳挂扣位置在所述待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域；
122.应理解的是，按照作业要求，关联标识物一般会放置在安全绳的挂钩的附近。因此为了判断被检测人员是否正确穿戴了反光绳，可根据反光绳挂扣位置在待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域。例如，以反光绳挂扣位置为中心，用矩形框在待检测图像中标记出一块区域，即上述目标区域。本实施例中该目标区域的尺寸可根据反光绳挂钩在待检测图像中的宽高尺寸进行设置，例如反光绳挂钩的宽高尺寸为3cm
×
2cm，则目标区域的尺寸可设置为15cm
×
10cm。
123.步骤s3：检测所述目标区域中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果。
124.在具体实现中，检测设备在待检测图像中标记出上述目标区域后，即可对该目标区域进行特征识别，进而根据识别结果判断是否存在关联标识物特征。
125.可选的，考虑到实际应用中有可能涉及到多人检测场景，在多人检测场景中，一对一检测作业人员是否正确穿戴反光绳并不容易实现，也会导致检测结果的准确度不高。因此本实施例采用数量模糊匹配的方式来判断是否存在未穿戴反光绳的作业人员。
126.具体的，检测设备可在所述检测结果为所述待检测图像中存在所述关联标识物特征时，统计所述待检测图像中所述关联标识物特征对应的标识物数量和所述人体特征对应的人体数量；然后根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
127.作为一种实施方式，本实施例中检测设备可判断所述标识物数量是否大于或等于所述人体数量；在所述标识物数量大于或等于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中存在未穿戴反光绳的目标被检测人员。
128.例如，假设经统计人体数量有m个，标识物数量有n个，若m＞n，则表明有(m-n)个作业人员没有穿戴反光绳或没有正确穿戴反光绳；若m≤n，则表明所有的作业人员都穿戴或正确穿戴了反光绳。本实施例通过这种数量模糊匹配的方式，不关心具体哪个标识物与哪个人体有确定关联，在保证检测结果有效性的前提下，提高了检测效率。
129.当然，为了在检测到存在未穿戴或未正确穿戴反光绳的作业人员时，尽可能确定出是哪一个作业人员未按规定穿戴反光绳。
130.本实施例还采用距离估计的方式来确定未穿戴反光绳的目标被检测人员。具体的，检测设备可在所述标识物数量小于所述人体数量时，分别获取每个人体特征与各关联标识物特征之间的最小距离；根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
131.例如，检测设备可以分别获取人体特征[r1，r2，r3……rm
]与标识物[b1，b2，b3……bn
]之间的距离，对人体特征r1而言，其与n个标识物之间的距离有n个，从这n个距离中选取人体特征r1对应的最小距离，以此类推，获取每一个人体特征对应的最小距离，然后根据获取的m个最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
[0132]
作为目标被检测人员的一种确定方式，本实施例中检测设备可按从大到小的顺序对获取的最小距离进行排序；然后根据排序结果将排序第一的最小距离(即最小距离中的最大值)对应的人体特征作为目标人体特征，并将所述目标人体特征所属的被检测人员作为未穿戴反光绳的目标被检测人员，例如按照从大到小的顺序对获取到的m个最小距离[s
r1
，s
r2
，s
r3
……srm
]进行排序，得到排序结果s
r2
＞s
r3
＞
…srm
＞s
r1
，此时即可将排序第一的最小距离s
r2
对应的人体特征r2作为目标人体特征，并将人体特征r2所属的被检测人员作为未穿戴反光绳的目标被检测人员。
[0133]
本实施例通过上述方式在多人检测场景中，采用人体数量和标识物数量之间的数量模糊匹配来判断多人检测场景中是否存在未穿戴反光绳的人员，在存在时，通过距离估计的方式确定出未穿戴反光绳的人员，本实施例上述方式避免了因安全绳过细无法检测导致检测失效的问题，也避免了因无法确切关联人体和标识物而导致检测失效的问题。
[0134]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有反光绳穿戴检测程序，所述反光绳穿戴检测程序被处理器执行时实现如上文所述的反光绳穿戴检测方法的步骤。
[0135]
参照图5，图5为本发明反光绳穿戴检测装置第一实施例的结构框图。
[0136]
如图5所示，本发明实施例提出的反光绳穿戴检测装置包括：
[0137]
目标检测模块501，用于对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断所述待检测图像中是否存在的人体特征；
[0138]
场景识别模块502，用于在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；
[0139]
穿戴检测模块503，用于根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0140]
本实施例通过对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断待检测图像中是否存在的人体特征；在存在人体特征时，对待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；根据穿戴检测策略判断人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。由于本实施例是在检测到图像中存在人体特征时，通过对图像进行场景识别，然后根据场景识别结果来选择相应的穿戴检测策略对被检测人员是否穿戴反光绳进行检测，相比于现有技术未作场景区分，直接对图像进行图像识别的笼统方式，本实施例上述反光绳穿戴检测方式检测方式更具针对性，有效的提高了检测结果的准确性。
[0141]
基于本发明上述反光绳穿戴检测装置第一实施例，提出本发明反光绳穿戴检测装置的第二实施例。
[0142]
在本实施例中，所述场景识别模块502，还用于在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行特征提取，获得图像特征；根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略。
[0143]
进一步地，所述场景识别模块502，还用于提取所述图像特征中的图像背景特征，对所述图像背景特征进行筛选，获得图像环境特征；根据所述图像环境特征确定被检测人
员所处的作业场景，并根据所述作业场景确定穿戴检测策略。
[0144]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，并获得检测结果；根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0145]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征；在存在所述反光绳特征时，检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0146]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于根据所述目标检测结果在所述待检测图像中确定反光绳挂扣位置；根据所述反光绳挂扣位置在所述待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域；检测所述目标区域中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果。
[0147]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于在所述检测结果为所述待检测图像中存在所述关联标识物特征时，统计所述待检测图像中所述关联标识物特征对应的标识物数量和所述人体特征对应的人体数量；根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0148]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于判断所述标识物数量是否大于或等于所述人体数量；在所述标识物数量大于或等于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中存在未穿戴反光绳的目标被检测人员。
[0149]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于在所述标识物数量小于所述人体数量时，分别获取每个人体特征与各关联标识物特征之间的最小距离；根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
[0150]
进一步地，所述穿戴检测模块503，还用于按从大到小的顺序对获取的所述最小距离进行排序；根据排序结果将排序第一的最小距离对应的人体特征作为目标人体特征，并将所述目标人体特征所属的被检测人员作为未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
[0151]
本发明反光绳穿戴检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0152]
本发明提供a1一种反光绳穿戴检测方法，所述反光绳穿戴检测方法包括：
[0153]
对待检测图像进行目标检测，根据目标检测结果判断所述待检测图像中是否存在的人体特征；
[0154]
在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略；
[0155]
根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0156]
a2、如a1所述的反光绳穿戴检测方法，所述在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行场景识别，并根据场景识别结果确定穿戴检测策略，包括：
[0157]
在存在所述人体特征时，对所述待检测图像进行特征提取，获得图像特征；
[0158]
根据所述图像特征确定所述待检测图像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略。
[0159]
a3、如a2所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述图像特征确定所述待检测图
像对应的场景信息，并根据所述场景信息确定穿戴检测策略，包括：
[0160]
提取所述图像特征中的图像背景特征，对所述图像背景特征进行筛选，获得图像环境特征；
[0161]
根据所述图像环境特征确定被检测人员所处的作业场景，并根据所述作业场景确定穿戴检测策略。
[0162]
a4、如a1所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
[0163]
提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；
[0164]
检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征，并获得检测结果；
[0165]
根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0166]
a5、如a1所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
[0167]
提取所述人体特征在所述待检测图像中的人体感兴趣区域；
[0168]
检测所述人体感兴趣区域中是否存在反光绳特征；
[0169]
在存在所述反光绳特征时，检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
[0170]
根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0171]
a6、如a1所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述穿戴检测策略判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
[0172]
检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果；
[0173]
根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0174]
a7、如a5或a6所述的的反光绳穿戴检测方法，所述检测所述人体特征在所述待检测图像中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果，包括：
[0175]
根据所述目标检测结果在所述待检测图像中确定反光绳挂扣位置；
[0176]
根据所述反光绳挂扣位置在所述待检测图像中标记出预设尺寸的目标区域；
[0177]
检测所述目标区域中是否存在关联标识物特征，并获得检测结果。
[0178]
a8、如a7所述的的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述检测结果判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
[0179]
在所述检测结果为所述待检测图像中存在所述关联标识物特征时，统计所述待检测图像中所述关联标识物特征对应的标识物数量和所述人体特征对应的人体数量；
[0180]
根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳。
[0181]
a9、如a8所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述标识物数量和所述人体数量判断所述人体特征所属的被检测人员是否穿戴反光绳，包括：
[0182]
判断所述标识物数量是否大于或等于所述人体数量；
[0183]
在所述标识物数量大于或等于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员穿戴有反光绳；
[0184]
在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中
存在未穿戴反光绳的目标被检测人员。
[0185]
a10、如a9所述的反光绳穿戴检测方法，所述在所述标识物数量小于所述人体数量时，判定所述人体特征所属的被检测人员中存在未穿戴反光绳的目标被检测人员之后，还包括：
[0186]
在所述标识物数量小于所述人体数量时，分别获取每个人体特征与各关联标识物特征之间的最小距离；
[0187]
根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员。
[0188]
a11、如a10所述的反光绳穿戴检测方法，所述根据所述最小距离确定未穿戴反光绳的所述目标被检测人员，包括：
[0189]
按从大到小的顺序对获取的所述最小距离进行排序；
[0190]
根据排序结果将排序第一的最小距离对应的人体特征作为目标人体特征，并将所述目标人体特征所属的被检测人员作为未穿戴反光绳的所述目标被检测人员
[0191]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0192]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0193]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0194]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。