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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于人脸年龄检测的公交专座语音播报方法与装置，其中该方法基于面部识别模块、人脸年龄检测模块、老幼对象检测模块，以实时采集包括目标人群所有人脸部位的视频为输入，以目标人群中是否存在老幼对象的状态为输出，构建老幼人群检测模型，该装置包括第一摄像头、第二摄像头、第一老幼人群检测模块、第二老幼人群检测模块、语音播报模块、主控模块，本发明通过对公交专座的智能管理和控制，提供对老幼年龄段人群的让座提醒，一定程度上防止乘客出现让座纠纷，方便乘客的交通出行，有助于营造和谐的乘车环境，提升人们的交通出行体验。

主权项：1.一种基于人脸年龄检测的公交专座语音播报方法，其特征在于，按如下步骤S1-步骤S5，获得老幼人群检测模型，然后应用老幼人群检测模型，完成对目标人群中老幼对象的检测；S1.以预设固定图像获取姿态，实时采集包括目标人群所有人脸部位的视频；S2.以包括目标人群所有人脸部位的视频为输入，基于图像增强预处理，以预设大小的各人脸部位局部图像为输出，构建面部识别模块；S3.以各人脸部位局部图像为输入，基于卷积神经网络，根据各人脸部位按预设映射规则所对应的年龄段标签，以目标人群所有人脸部位分别所对应的年龄段标签为输出，构建人脸年龄检测模块；在步骤S3中的卷积神经网络中添加padding层，以补齐输入人脸年龄检测模块的各人脸部位视频帧的尺寸差异，使卷积神经网络的卷积层输入维度和输出维度一致，具体如下式： 式中，Hout为输出图像的高度，Hin为输入图像的高度，Wout为输出图像的宽度，Win为输入图像的宽度，kernelsize[m]为各卷积神经网络池化核的大小，stride[m]为卷积过程中横向纵向的路径长短，默认为1，padding[m]表示对输入图像的边缘进行填充，dilation[m]表示空洞卷积；m取0或1，[0]用于表示输入层上的参数，[1]用于表示输出层上的参数；在所述卷积神经网络中添加局部响应归一化层，以提高卷积神经网络的泛化能力，具体如下式： 式中，表示输入局部响应归一化层的值，是经过局部响应归一化层处理后输出的值，α为预设通道参数，i为通道位置，j为中的最大值，x、y为待更新像素的横纵坐标，k为预设的偏置量，n为通道编号，N为通道总数，α、β为预设的超参数；S4.以目标人群所有人脸部位分别所对应的年龄段标签为输入，若存在高于预设上限值或低于预设下限值的年龄段标签，则判定为目标人群中存在老幼对象，否则判定为目标人群中不存在老幼对象，以目标人群中是否存在老幼对象的状态为输出，构建老幼对象检测模块；S5.基于面部识别模块、人脸年龄检测模块、老幼对象检测模块，以实时采集包括目标人群所有人脸部位的视频为输入，以目标人群中是否存在老幼对象的状态为输出，构建老幼人群检测模型。

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