吸烟行为的检测方法及装置、存储介质以及计算机设备与流程

1.本发明涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种吸烟行为的检测方法及装置、存储介质以及计算机设备。


背景技术：

2.现有的基于神经网络的对吸烟行为进行检测的方案中，将从摄像头获取的原始数据，直接送入吸烟检测模型，然后输出检测结果。该方案要求吸烟检测模型的输入大小与原始的从摄像头获取的图像大致一致，从而保证烟头的特征不会被明显压缩损失。吸烟检测模型的输入大小过大，会导致检测过程很长，不能很好的应用到使用场景中。例如，若吸烟检测模型的输入大小为608x608尺寸时，一张图像的检测耗时为270ms(毫秒)左右，若吸烟检测模型的输入大小为416x416，检测时间只需66ms。
3.综上所述，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。


技术实现要素：

4.针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种吸烟行为的检测方法及装置、存储介质以及计算机设备，可以提高吸烟行为的检测效率，避免图像压缩，提高吸烟行为的检测准确率。
5.为了实现上述目的，本发明提供了一种吸烟行为的检测方法，包括：
6.获取包含待检测区域的原图像；
7.检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；
8.若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；
9.根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；
10.将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。
11.根据所述的吸烟行为的检测方法，所述根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：
12.若所述人物的数量为一时，从所述原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像。
13.根据所述的吸烟行为的检测方法，所述根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：
14.若所述人物的数量大于一时，从所述原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；
15.获取所述吸烟检测模型的输入大小；
16.所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为总区域，从所述总区域分割出至少
一个所述待检测图像；所述待检测图像包含至少一个所述第一区域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小。
17.根据所述的吸烟行为的检测方法，所述从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像的步骤包括：
18.判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小；
19.若是，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；
20.将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像。
21.根据所述的吸烟行为的检测方法，所述输入大小包括宽度和高度，所述判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小的步骤包括：
22.获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；
23.根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；
24.根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；
25.若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
26.根据所述的吸烟行为的检测方法，所述按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像的步骤包括：
27.从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；
28.分别计算所述总区域中剩余的所述第一区域与所述待定区域的距离；若所述第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与所述待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；
29.计算每个所述待定区域的所述临近区域的数量，所述临近区域的数量最大的所述待定区域为目标区域；所述目标区域与所述目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；
30.将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像的步骤包括：
31.若包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，则所述第二区域形成所述第二待检测图像，否则，单一的所述第一区域形成所述第二待检测图像。
32.根据所述的吸烟行为的检测方法，若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像。
33.为了实现上述目的，本发明还提供了一种吸烟行为的检测装置，包括：
34.原图像获取模块，用于获取包含待检测区域的原图像；
35.人物检测模块，用于检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；
36.人物数量计算模块，用于若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；
37.待检测图像获取模块，用于根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；
38.吸烟检测模块，用于将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。
39.为了实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，用于存储一种用于执行上述任意一种吸烟行为的检测方法的计算机程序。
40.为了实现上述目的，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的吸烟行为的检测方法。
41.本发明通过获取包含待检测区域的原图像；所述待检测区域指的是需要检测是否存在吸烟行为的区域，可以通过监控设备(摄像头)拍摄该原图像；检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；若没有包含人物的区域，则可以认为不存在吸烟行为，若存在包含人物的区域，则继续吸烟检测流程。若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。根据所述预定的策略截取的包含所述人物的区域可以包含多个所述人物，减少从所述原图像获得的待检测图像的数量，从而提高吸烟行为的检测效率，通过截取所述原图像获得的待检测图像的图像大小较小，从而避免图像压缩失真，提高检测的准确率。
附图说明
42.图1是本发明一实施例的吸烟行为的检测装置的示意图；
43.图2是本发明一实施例的吸烟行为的检测装置的示意图；
44.图3是本发明一实施例的吸烟行为的检测方法的流程图；
45.图4是本发明一实施例的吸烟行为的检测方法的流程图；
46.图5是本发明提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
48.需要说明的，本说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但是不是每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这样的表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，不管有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
49.此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，所属领域中具有通常知识者应可理解，制造商可以用不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的权利要求书中所提及的“包括”和“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。以外，“连接”一词在此系包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
50.参见图1～图2，在本发明的第一实施例中提供了一种吸烟行为的检测装置100，包括：
51.原图像获取模块10，用于获取包含待检测区域的原图像；
52.人物检测模块20，用于检测原图像中是否存在包含人物的区域；
53.人物数量计算模块30，用于若原图像存在包含人物的区域，则计算所述人物的数量；
54.待检测图像获取模块40，用于根据人物的数量选取预定的策略，根据预定的策略截取原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；
55.吸烟检测模块50，用于将待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。
56.在该实施例中，吸烟行为的检测装置100用于判断该待检测区域是否存在吸烟行为，可以通过监控设备(摄像头)拍摄该原图像并传送至原图像获取模块10；人物检测模块20可以通过人脸识别算法对原图像进行识别，从而识别出包含人物的区域。若人物检测模块20没有检测出包含所述人物的区域，则可以认为不存在吸烟行为，结束吸烟检测流程。若人物检测模块20检测出所述人物，则继续检测流程，检测所述人物是否存在吸烟行为。待检测图像获取模块40从原图像截取包含所述人物的区域作为待检测图像，减小了输入所述吸烟检测模型进行检测的图像，从而避免了图像失真，吸烟检测模型也可以快速获得检测结果，提高了吸烟行为的检测效率。待检测图像根据人物的数量选取预定的策略，不同的人物的数量适用于不同的策略，不同策略截取所述原图像的方法不同，可以使得待检测图像的数量尽量少，从而减少了吸烟检测模型的检测次数，从而提高了检测效率。当吸烟检测模型检测结果为存在吸烟行为时，可以通过警报器发出警报。
57.在本发明的第二实施例中，待检测图像获取模块40包括：
58.第一获取子模块41，用于若所述人物的数量为一时，从原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像。
59.在该实施例中，原图像中只有一人，由此，可以直接截取所述人物的头部或者身体的区域作为该待检测图像，待检测图像的图像大小小于所述原图像的图像大小，将该待检测图像输入吸烟检测模型进行检测，可以避免图像失真。
60.在本发明的第三实施例中，待检测图像获取模块40包括：
61.第一区域获取子模块42，用于若所述人物的数量大于一时，从原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；
62.输入大小获取子模块43，用于获取吸烟检测模型的输入大小；
63.第二获取子模块44，用于从总区域分割出至少一个所述待检测图像；所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为所述总区域；所述待检测图像包含至少一个所述第一区
域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小。
64.在该实施例中，当人物的数量大于一时，先通过第一区域获取子模块42获取第一区域，从而获取总区域，总区域排除了原图像中与吸烟行为不相关的区域。为了避免输入所述吸烟检测模型进行检测的图像过大，导致图像压缩失真，可以将总区域进行分割，获得至少一个待检测图像，待检测图像的图像大小小于等于吸烟检测模型的输入大小。
65.在本发明的第四实施例中，第二获取子模块44包括：
66.第一判断单元441，用于判断总区域的图像大小是否大于所述输入大小；
67.第一待检测图像获取单元442，用于若总区域的图像大小大于所述输入大小，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；
68.第二待检测图像获取单元443，用于将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像。
69.在该实施例中，当第一判断单元441判断所述总区域的图像大小大于所述输入大小时，为了避免图像压缩失真，则有必要对总区域进行切割，分割成多个待检测图像，为了减少待检测图像的数量，提高检测效率，尽量地将多个第一区域包含在一个待检测图像中。第一待检测图像获取单元442按照预定选取规则选取所述第一区域进行截取，该第一待检测图像为所述总区域中包含最多第一区域的图像，并且第一待检测图像的图像大小小于等于所述输入大小。剩余的第一区域也尽可能的包含在一个第二待检测图像中。
70.在本发明的第五实施例中，所述输入大小包括宽度和高度，第一判断单元441获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；
71.根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；
72.根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；
73.若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
74.在该实施例中，第一区域优选为四边形。第一判断单元441获取每一个第一区域的位置信息，位置信息是由第一区域的左、右、上、下四个侧边分别与原图像左、右、上、下四个边界之间的距离组成的。位置信息包括第一距离，第二距离，第三距离以及第四距离。假设分别定义每个第一区域的位置信息为b1(left,top,right,bottom),b2(left,top,right,bottom),
…
bn(left,top,right,bottom)，其中left是第一距离，top是第三距离，right是第二距离，bottom是第四距离。定义输入大小的宽度为m_w，高度为m_h。则根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度的算法描述为：max(b1.right,b2.right
…
bn.right)-min(b1.left,b2.left
…
bn.left)，根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度的算法描述为：max(b1.bottom,b2.bottom
…
bn.bottom)-min(b1.top,b2.top
…
bn.top)。最后再
判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小。若max(b1.right,b2.right
…
bn.right)-min(b1.left,b2.left
…
bn.left)》＝m_w，或者max(b1.bottom,b2.bottom
…
bn.bottom)-min(b1.top,b2.top
…
bn.top》＝m_h，则所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
75.在本发明的第六实施例中，第一待检测图像获取单元442从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；
76.分别计算总区域中剩余的第一区域与待定区域的距离；若该第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；
77.计算每个所述待定区域的临近区域的数量，选择临近区域的数量最大的待定区域为目标区域；目标区域与目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；
78.第二待检测图像获取单元443判断出包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度时，则将所述第二区域截取形成所述第二待检测图像，否则，将单一的所述第一区域截取形成所述第二待检测图像。
79.在该实施例中，具有临近区域最多的待定区域为目标区域，包含目标区域与其临近区域的第一待检测图像包含最多的第一区域，从而使得剩余的第一区域最少(最优的情况下，第一待检测图像包含了所有第一区域)，可以尽可能地使得从总区域中分割的待检测图像数量最少，减少检测次数。定义b_array＝b1,b2,
…
bn，其中，b1,b2,
…
bn为各个第一区域的位置信息；获得第一待检测图像的算法为：
[0080][0081]
剩余的第一区域指的是被第一选取规则排除的第一区域。第二待检测图像获取单元443可以设置输入大小的选定区域，在所述选定区域内若包含多个所述第一区域，则所述选定区域为第二待检测图像，若只有一个所述第一区域，则单一的所述第一区域为第二待检测图像。当然，第二待检测图像获取单元443也可以通过获取第一待检测图像的方式获取第二待检测图像。
[0082]
在本发明的第七实施例中，第二获取子模块44还包括：
[0083]
第三待检测图像获取单元444，用于若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像。
[0084]
在该实施例中，若总区域的图像大小小于所述输入大小，则可以直接将总区域作为待检测图像。截取总区域作为待检测图像的算法可以描述为：
[0085]
如果：
[0086]
max(b1.right,b2.right
…
bn.right)-min(b1.left,b2.left
…
bn.left)《m_w，并且
[0087]
max(b1.bottom,b2.bottom
…
bn.bottom)-min(b1.top,b2.top
…
bn.top)《m_h
[0088]
则：截取总区域作为待检测图像
[0089]
crop(max(b1.left,b2.left
…
bn.left),max(b1.top,b2.top
…
bn.top),max(b1.right,b2.right
…
bn.right),max(b1.bottom,b2.bottom
…
bn.bottom))。
[0090]
图3～图4是本发明实施例的吸烟行为的检测方法的流程图，所述方法可以通过上述任一项所述的装置100实现，所述吸烟行为的检测方法包括：
[0091]
步骤s301，获取包含待检测区域的原图像；通过原图像获取模块10实现；
[0092]
步骤s302，检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；通过人物检测模块20实现；
[0093]
步骤s303，若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；通过人物数量计算模块30实现；
[0094]
步骤s304，根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；通过待检测图像获取模块40实现；
[0095]
步骤s305，将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测；通过吸烟检测模块50实现。
[0096]
在该实施例中，所述方法可以通过上述任一项所述的装置100实现，具体实施过程参见上述描述，在此不再赘述。
[0097]
在本发明的一个实施例中，所述步骤s304包括：
[0098]
若所述人物的数量为一时，从所述原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像；通过第一获取子模块41实现。
[0099]
在本发明的一个实施例中，所述步骤s304包括：
[0100]
若所述人物的数量大于一时，从所述原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；通过第一区域获取子模块42实现；
[0101]
获取所述吸烟检测模型的输入大小；通过输入大小获取子模块43实现；
[0102]
所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为总区域，从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像；所述待检测图像包含至少一个所述第一区域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小；通过第二获取子模块44实现。
[0103]
在本发明的一个实施例中，所述从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像的步骤包括：
[0104]
判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小；通过第一判断单元441实现；
[0105]
若是，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；通过第一待检测图像获取单元442实现；
[0106]
将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像；通过第二待检测图像获取单元443实现。
[0107]
在本发明的一个实施例中，所述输入大小包括宽度和高度，所述判断所述总区域
的图像大小是否大于所述输入大小的步骤包括：
[0108]
获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；
[0109]
根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；
[0110]
根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；
[0111]
若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
[0112]
在本发明的一个实施例中，所述按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像的步骤包括：
[0113]
从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；
[0114]
分别计算所述总区域中剩余的所述第一区域与所述待定区域的距离；若所述第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与所述待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；
[0115]
计算每个所述待定区域的所述临近区域的数量，所述临近区域的数量最大的所述待定区域为目标区域；所述目标区域与所述目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；
[0116]
将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像的步骤包括：
[0117]
若包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，则所述第二区域形成所述第二待检测图像，否则，单一的所述第一区域形成所述第二待检测图像。
[0118]
在本发明的一个实施例中，若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像；通过第三待检测图像获取单元444实现。
[0119]
本发明还提供一种存储介质，用于存储一种用于执行上述任意一种吸烟行为的检测方法的计算机程序。例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本技术的方法和/或技术方案。而调用本技术的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的存储介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输和/或被存储在根据程序指令运行的计算机设备的存储介质中。在此，根据本技术的一个实施例中，包括一个如图5所示的计算机设备400，所述计算机设备400优选包括用于存储计算机程序的存储介质200和用于执行计算机程序的处理器300，其中，当该计算机程序被该处理器300执行时，触发该计算机设备400执行基于前述多个实施例中的方法和/或技术方案。
[0120]
需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采
用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
[0121]
根据本发明的方法可以作为计算机实现方法在计算机上实现、或者在专用硬件中实现、或以两者的组合的方式实现。用于根据本发明的方法的可执行代码或其部分可以存储在计算机程序产品上。计算机程序产品的示例包括存储器设备、光学存储设备、集成电路、服务器、在线软件等。优选地，计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上以便当所述程序产品在计算机上执行时执行根据本发明的方法的非临时程序代码部件。
[0122]
在优选实施例中，计算机程序包括适合于当计算机程序在计算机上运行时执行根据本发明的方法的所有步骤的计算机程序代码部件。优选地，在计算机可读介质上体现计算机程序。
[0123]
综上所述，本发明通过获取包含待检测区域的原图像；所述待检测区域指的是需要检测是否存在吸烟行为的区域，可以通过监控设备(摄像头)拍摄该原图像；检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；若没有包含人物的区域，则可以认为不存在吸烟行为，若存在包含人物的区域，则继续吸烟检测流程。若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。根据所述预定的策略截取的包含所述人物的区域可以包含多个所述人物，减少从所述原图像获得的待检测图像的数量，从而提高吸烟行为的检测效率，通过截取所述原图像获得的待检测图像的图像大小较小，从而避免图像压缩失真，提高检测的准确率。
[0124]
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
[0125]
本发明还公开了：a1、一种吸烟行为的检测方法，包括：
[0126]
获取包含待检测区域的原图像；
[0127]
检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；
[0128]
若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；
[0129]
根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；
[0130]
将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。
[0131]
a2、根据a1所述的吸烟行为的检测方法，所述根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：
[0132]
若所述人物的数量为一时，从所述原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像。
[0133]
a3、根据a1所述的吸烟行为的检测方法，所述根据所述人物的数量选取预定的策
略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：
[0134]
若所述人物的数量大于一时，从所述原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；
[0135]
获取所述吸烟检测模型的输入大小；
[0136]
所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为总区域，从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像；所述待检测图像包含至少一个所述第一区域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小。
[0137]
a4、根据a3所述的吸烟行为的检测方法，所述从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像的步骤包括：
[0138]
判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小；
[0139]
若是，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；
[0140]
将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像。
[0141]
a5、根据a4所述的吸烟行为的检测方法，所述输入大小包括宽度和高度，所述判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小的步骤包括：
[0142]
获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；
[0143]
根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；
[0144]
根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；
[0145]
若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
[0146]
a6、根据a5所述的吸烟行为的检测方法，所述按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像的步骤包括：
[0147]
从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；
[0148]
分别计算所述总区域中剩余的所述第一区域与所述待定区域的距离；若所述第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与所述待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；
[0149]
计算每个所述待定区域的所述临近区域的数量，所述临近区域的数量最大的所述待定区域为目标区域；所述目标区域与所述目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；
[0150]
将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像的步骤包括：
[0151]
若包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，则所
述第二区域形成所述第二待检测图像，否则，单一的所述第一区域形成所述第二待检测图像。
[0152]
a7、根据a5所述的吸烟行为的检测方法，若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像。
[0153]
b8、一种吸烟行为的检测装置，包括：
[0154]
原图像获取模块，用于获取包含待检测区域的原图像；
[0155]
人物检测模块，用于检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；
[0156]
人物数量计算模块，用于若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；
[0157]
待检测图像获取模块，用于根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；
[0158]
吸烟检测模块，用于将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。
[0159]
b9、根据b8所述的吸烟行为的检测装置，其特征在于，所述待检测图像获取模块包括：
[0160]
第一获取子模块，用于若所述人物的数量为一时，从所述原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像。
[0161]
b10、根据b8所述的吸烟行为的检测装置，所述待检测图像获取模块包括：
[0162]
第一区域获取子模块，用于若所述人物的数量大于一时，从所述原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；
[0163]
输入大小获取子模块，用于获取所述吸烟检测模型的输入大小；
[0164]
第二获取子模块，用于从总区域分割出至少一个所述待检测图像；所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为所述总区域；所述待检测图像包含至少一个所述第一区域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小。
[0165]
b11、根据b10所述的吸烟行为的检测装置，所述第二获取子模块包括：
[0166]
第一判断单元，用于判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小；
[0167]
第一待检测图像获取单元，用于若所述总区域的图像大小大于所述输入大小，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；
[0168]
第二待检测图像获取单元，用于将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像。
[0169]
b12、根据b11所述的吸烟行为的检测装置，所述输入大小包括宽度和高度，所述第一判断单元获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；
[0170]
根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；
[0171]
根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；
[0172]
若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。
[0173]
b13、根据b12所述的吸烟行为的检测装置，所述第一待检测图像获取单元从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；
[0174]
分别计算所述总区域中剩余的所述第一区域与所述待定区域的距离；若所述第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与所述待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；
[0175]
计算每个所述待定区域的所述临近区域的数量，所述临近区域的数量最大的所述待定区域为目标区域；所述目标区域与所述目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；
[0176]
所述第二待检测图像获取单元判断出包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度时，则将所述第二区域截取形成所述第二待检测图像，否则，将单一的所述第一区域截取形成所述第二待检测图像。
[0177]
b14、根据b12所述的吸烟行为的检测装置，所述第二获取子模块还包括：
[0178]
第三待检测图像获取单元，用于若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像。
[0179]
c15、一种存储介质，其特征在于，用于存储一种用于执行a1～a7中任意一种吸烟行为的检测方法的计算机程序。
[0180]
d16、一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现a1～a7任一项所述的吸烟行为的检测方法。

技术特征：
1.一种吸烟行为的检测方法，其特征在于，包括：获取包含待检测区域的原图像；检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。2.根据权利要求1所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，所述根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：若所述人物的数量为一时，从所述原图像中截取所述人物的身体区域作为所述待检测图像。3.根据权利要求1所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，所述根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像的步骤包括：若所述人物的数量大于一时，从所述原图像中获取每个包含所述人物的第一区域；获取所述吸烟检测模型的输入大小；所述原图像中包含所有所述第一区域的区域为总区域，从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像；所述待检测图像包含至少一个所述第一区域；所述待检测图像的图像大小小于等于所述吸烟检测模型的输入大小。4.根据权利要求3所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，所述从所述总区域分割出至少一个所述待检测图像的步骤包括：判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小；若是，将按照预定选取规则选取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像；将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像。5.根据权利要求4所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，所述输入大小包括宽度和高度，所述判断所述总区域的图像大小是否大于所述输入大小的步骤包括：获取每个所述第一区域的位置信息，所述位置信息包括所述第一区域的左侧与所述原图像的左边界的第一距离、所述第一区域的右侧与所述原图像的右边界的第二距离、所述第一区域的上侧与所述原图像的上边界的第三距离以及所述第一区域的下侧与所述原图像的下边界的第四距离；根据每个所述位置信息的第一距离以及每个所述位置信息的第二距离计算所述总区域的宽度；根据每个所述位置信息的第三距离以及每个所述位置信息的第四距离计算所述总区域的高度；若所述总区域的宽度大于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度，或者所述总区域的高度大于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，所述总区域的图像大小则大于所述输入大小。6.根据权利要求5所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，所述按照预定选取规则选
取的所述第一区域进行截取形成第一待检测图像的步骤包括：从所述总区域中选取一个第一区域作为待定区域；分别计算所述总区域中剩余的所述第一区域与所述待定区域的距离；若所述第一区域的左侧与所述待定区域的左侧的距离小于所述输入大小的宽度的二分之一并且所述第一区域的底侧与所述待定区域的底侧的距离小于所述输入大小的高度的二分之一，则所述第一区域为所述待定区域的临近区域；计算每个所述待定区域的所述临近区域的数量，所述临近区域的数量最大的所述待定区域为目标区域；所述目标区域与所述目标区域的临近区域形成所述第一待检测图像；将剩余的所述第一区域进行截取形成一个或者多个第二待检测图像的步骤包括：若包含多个所述第一区域的第二区域的宽度大于等于所述吸烟检测模型的输入大小的宽度并且所述第二区域的高度小于等于所述吸烟检测模型的输入大小的高度，则所述第二区域形成所述第二待检测图像，否则，单一的所述第一区域形成所述第二待检测图像。7.根据权利要求5所述的吸烟行为的检测方法，其特征在于，若所述总区域的图像大小小于所述输入大小，则截取所述总区域作为所述待检测图像。8.一种吸烟行为的检测装置，其特征在于，包括：原图像获取模块，用于获取包含待检测区域的原图像；人物检测模块，用于检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；人物数量计算模块，用于若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；待检测图像获取模块，用于根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；吸烟检测模块，用于将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。9.一种存储介质，其特征在于，用于存储一种用于执行权利要求1～7中任意一种吸烟行为的检测方法的计算机程序。10.一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述的吸烟行为的检测方法。

技术总结
本发明适用于计算机处理技术领域，提供了一种吸烟行为的检测方法及装置、存储介质以及计算机设备。所述吸烟行为的检测方法包括：获取包含待检测区域的原图像；检测所述原图像中是否存在包含人物的区域；若所述原图像存在所述包含人物的区域，则计算所述人物的数量；根据所述人物的数量选取预定的策略，根据所述预定的策略截取所述原图像中包含所述人物的区域，截取后的包含所述人物的区域为待检测图像；将所述待检测图像输入吸烟检测模型进行检测。借此，本发明可以提高吸烟行为的检测效率，避免图像压缩，提高吸烟行为的检测准确率。提高吸烟行为的检测准确率。提高吸烟行为的检测准确率。


技术研发人员：贾东风 陈诚 程力行 袁振华
受保护的技术使用者：北京安云世纪科技有限公司
技术研发日：2020.11.23
技术公布日：2022/5/25