技术特征：
1.一种社交距离风险预警方法，其特征在于，包括：将待检测图片输入至行人检测模型中，以使所述行人检测模型根据所述待检测图片得到多个行人的边界框信息；其中，所述待检测图片中存在多个所述行人；根据所述边界框信息，结合byte跟踪算法，计算得到多个行人id信息；根据所述行人id信息计算多个行人坐标，对多个所述行人坐标依次进行逆透视变换，分别生成多个第一坐标；计算每两个所述第一坐标之间的第一距离，当所述第一距离小于预设数值时，判定所述行人之间的社交距离存在风险并发出预警。2.根据权利要求1所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，所述行人检测模型根据所述待检测图片得到多个行人的边界框信息，具体为：将所述待检测图片输入至backbone模块，输出得到图片特征；将所述图片特征依次输入至neck模块和panet模块，输出得到预测结果；对所述预测结果进行非极大值抑制操作，生成多个行人的边界框信息及其对应的置信度信息。3.根据权利要求2所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，所述行人检测模型的训练过程具体为：对训练数据集进行预处理，生成第一数据集；对神经网络模型进行初始化操作后，将所述第一数据集输入至所述神经网络模型中，以使所述神经网络模型输出得到特征列表；其中，所述特征列表包括：边界框信息及其对应的置信度信息和目标分类信息；将所述特征列表和所述第一数据集中的标签输入至损失函数计算损失，并将所述损失进行反向传播调整参数，直至所述神经网络模型收敛，停止训练并生成所述行人检测模型。4.根据权利要求3所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，所述根据所述边界框信息，结合byte跟踪算法，计算得到多个行人id信息，具体为：所述byte跟踪算法根据所述边界框信息生成跟踪轨迹；根据所述边界框信息所对应的置信度信息，将所述边界框信息分成第一类边界框信息和第二类边界框信息；将所述第一类边界框信息与跟踪轨迹进行匹配，将匹配成功的跟踪轨迹标记为第一跟踪轨迹，并生成第一匹配结果；将所述第二类边界框信息与第二跟踪轨迹进行匹配，生成第二匹配结果；其中，所述第二跟踪轨迹为没有与所述第一类边界框信息匹配成功的跟踪轨迹；将没有匹配成功的所述第一类边界框信息与新建跟踪轨迹进行匹配，生成第三匹配结果；根据所述第一匹配结果、所述第二匹配结果和所述第三匹配结果，获得多个所述行人id信息。5.根据权利要求4所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，所述计算每两个所述第一坐标之间的第一距离，具体为：对所述待检测图片进行逆透视变换，生成鸟瞰图；将多个所述第一坐标标注至所述鸟瞰图中，生成第一标注结果；
从所述第一标注结果中计算每两个所述第一坐标之间的第一距离。6.根据权利要求5所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，所述当所述第一距离小于预设数值时，判定所述行人之间的社交距离存在风险并发出预警，具体为：当所述第一距离小于预设数值时，判定所述行人之间的社交距离存在风险，并将所述鸟瞰图转换回原始格式，并发出预警。7.根据权利要求6所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，还包括：获取所述待检测图片，具体为：实时获取视频帧图像，将所述视频帧图像裁剪为预设尺寸后，生成所述待检测图片并获取。8.根据权利要求7所述的一种社交距离风险预警方法，其特征在于，还包括：使用tensorrt对所述行人检测模型进行推理加速，具体为：将所述行人检测模型从pytorch模型转为通用的onnx格式，生成第一模型；将所述第一模型转换为tensorrt模型，进行反序列化，创建一个runtime engine并输入检测数据，以使所述tensorrt模型输出检测结果，完成推理加速。9.一种社交距离风险预警装置，其特征在于，包括：检测模块、第一计算模块、第二计算模块和预警模块；其中，所述检测模块用于将待检测图片输入至行人检测模型中，以使所述行人检测模型根据所述待检测图片得到多个行人的边界框信息；其中，所述待检测图片中存在多个所述行人；所述第一计算模块用于根据所述边界框信息，结合byte跟踪算法，计算得到多个行人id信息；所述第二计算模块用于根据所述行人id信息计算多个行人坐标，对多个所述行人坐标依次进行逆透视变换，分别生成多个第一坐标；所述预警模块用于计算每两个所述第一坐标之间的第一距离，当所述第一距离小于预设数值时，判定所述行人之间的社交距离存在风险并发出预警。10.根据权利要求9所述的一种社交距离风险预警装置，其特征在于，所述行人检测模型根据所述待检测图片得到多个行人的边界框信息，具体为：将所述待检测图片输入至backbone模块，输出得到图片特征；将所述图片特征依次输入至neck模块和panet模块，输出得到预测结果；对所述预测结果进行非极大值抑制操作，生成多个行人的边界框信息及其对应的置信度信息。
技术总结
本发明公开了一种社交距离风险预警方法及装置，所述方法包括：将待检测图片输入至行人检测模型中，以使行人检测模型根据待检测图片得到多个行人的边界框信息；其中，待检测图片中存在多个行人；根据边界框信息，结合BYTE跟踪算法，计算得到多个行人id信息；根据行人id信息计算多个行人坐标，对多个行人坐标依次进行逆透视变换，分别生成多个第一坐标；计算每两个第一坐标之间的第一距离，当第一距离小于预设数值时，判定行人之间的社交距离存在风险并发出预警。采用本发明实施例提高了对于存在风险的社交距离的进行预警的实时性。在风险的社交距离的进行预警的实时性。在风险的社交距离的进行预警的实时性。
技术研发人员：袁野 万里红 吴国栋 刘娜
受保护的技术使用者：中原动力智能机器人有限公司
技术研发日：2022.07.25
技术公布日：2022/12/16