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申请/专利权人：东华大学

摘要：本发明涉及一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法，包括以下步骤：1对于待检测的地铁行为图像，通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征，包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征；2根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集；3采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别，进而判断是否出现违规行为。与现有技术相比，本发明具有准确识别、区分人像、有效识别躺卧和不戴口罩行为等优点。

主权项：1.一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1对于待检测的地铁行为图像，通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征，包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征；2根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集；3采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别，进而判断是否出现违规行为；所述的步骤1中，对于在夜晚的地铁车厢中出现地铁窗口镜子反射人影的情况，采用双阈值法判断是否为现实中的人，并剔除反射的人影；所述的双阈值法通过各关节点之间的连线判断否是反射人影，具体包括以下步骤：11将图像中人形或反射的人影对应的n个关节点I1,I2,I3,...In进行连线形成n条连线，则有： 其中，Sb为设定的长度阈值，若相邻关节点距离之和c1大于该长度阈值，则判定为现实中的人，若小于该长度阈值，则判定为反射人影；12在步骤11的判定结果上进一步进行判断，具体为：Wx＝maxI1x,I2x,I3x...Inx-minI1x,I2x,I3x...InxWy＝maxI1y,I2y,I3y...Iny-minI1y,I2y,I3y...InyS＝wx*wy其中，wx,wy分别为所有关节点连线的横向和纵向的距离，I1x表示所有关节点连线的横向距离，I1y表示所有关节点连线的纵向距离，S为所有关节点连线求和面积，当所有关节点连线求和面积均大于设定阈值时，判断人体关节特征对应的目标为现实中的人；HigherHRNet模型在关节点回归时，通过减小判断两个关节点a和b相互生成的向量ab和向量ba之间的重合度阈值，使得HigherHRNet模型进行躺卧姿态的识别。

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