(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210734990.6 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 成都佳华物 链云科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市天府新区华阳 街道华府大道一段1号 1号楼23A楼06- 08号 (72)发明人 李玮　黄志龙　周明伟　龚鼎盛　 吴晓峰　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 余菲 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 工作服穿戴检测方法和装置 (57)摘要 本申请提供一种工作服穿戴检测方法和装 置， 该方法包括： 获取目标图像； 其中， 目标图像 中包括多个人物； 将目标图像输入第一深度学习 模型中， 获得第一深度学习模型输出的多个人脸 特征信息以及每个人脸特征信息对应的工作服 穿戴结果； 采用第二深度学习模型， 根据所述多 个人脸特征信息以及每个人脸特征信息对应的 工作服穿戴结果对所述目标图像中的多个人物 进行工作服穿戴检测； 其中， 第一深度学习模型 包括预先训练完成的人脸特征以及工作服穿戴 检测模型， 第二深度学习模型包括预先训练完成 的人脸识别模 型， 本方案可以有效识别没有穿戴 工作服的人员身份， 从而便于违规统计， 方便管 理， 提高及时性和效率并且可降低成本 。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115063864 A 2022.09.16 CN 115063864 A 1.一种工作服 穿戴检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像； 其中， 所述目标图像中包括多个人物； 将所述目标图像输入第 一深度学习模型中， 获得所述第 一深度学习模型输出的多个人 脸特征信息以及每 个人脸特 征信息对应的工作服 穿戴结果； 采用第二深度学习模型， 根据 所述多个人脸特征信 息以及每个人脸特征信 息对应的工 作服穿戴结果对所述目标图像中的多个人物进行工作服 穿戴检测； 其中， 所述第一深度学习模型包括预先训练完成的人脸特征以及工作服穿戴检测模 型， 所述第二深度学习模型包括预 先训练完成的人脸识别模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用第二深度学习模型， 根据所述多 个人脸特征信息以及每个人脸特征信息对应的工作服穿戴结果对所述目标图像中的多个 人物进行工作服 穿戴检测， 包括： 将工作服穿戴结果中属于没有穿戴工作服的结果对应的人脸特征信息输入所述第二 深度学习模型中， 获得所述第二深度学习模型输出的没有穿戴工作服的人脸特征信息对应 的人脸识别结果； 根据没有穿戴工作服的人脸识别结果确定没有穿戴工作服的工作人员信息 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据没有穿戴工作服的人脸识别结果 确定没有穿戴工作服的工作人员信息， 包括： 判断没有穿戴工作服的人脸识别结果中是否具有工作人员的人脸识别结果； 若是， 则提取没有穿戴工作服的工作人员的人脸识别结果， 并将没有穿戴工作服的工 作人员的人脸识别结果发送给 预设地址 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用第二深度学习模型， 根据所述多 个人脸特征信息以及每个人脸特征信息对应的工作服穿戴结果对所述目标图像中的多个 人物进行工作服 穿戴检测， 包括： 将每个人脸特征信 息分别输入第 二深度学习 模型中， 获得所述第 二深度学习模型输出 的每个人脸特 征信息对应的人脸识别结果； 根据多个人脸识别结果和所述多个工作服穿戴结果对所述目标图像中的多个人物进 行工作服 穿戴检测。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据多个人脸识别结果和所述多个工 作服穿戴结果对所述目标图像中的多个人物进行工作服 穿戴检测， 包括： 提取多个工作服 穿戴结果中没有穿戴工作服的人物对应的人脸特 征信息； 根据没有穿戴工作服的人脸特征信息在多个人脸识别结果中查找对应的人脸识别结 果； 根据查找到的没有穿戴工作服的人脸识别结果确定没有穿戴工作服的工作人员信息 。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据查找到的没有穿戴工作服的人脸 识别结果确定没有穿戴工作服的工作人员信息， 包括： 判断没有穿戴工作服的人脸识别结果中是否具有工作人员的人脸信息； 若是， 则提取没有穿戴工作服的工作人员的人脸信息， 并将没有穿戴工作服的工作人 员的人脸信息发送给 预设地址 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取目标图像， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063864 A 2获取视频流信息， 所述视频流信息包括多帧图像； 提取所述视频流信息中的图像， 获得 所述目标图像。 8.一种工作服 穿戴检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标图像； 其中， 所述目标图像中包括多个人物； 输入模块， 用于将所述目标图像输入第一深度学习模型中， 获得所述第一深度学习模 型输出的多个人脸特 征信息以及每 个人脸特 征信息对应的工作服 穿戴结果； 检测模块， 用于采用第二深度学习模型， 根据所述多个人脸特征信息以及每个人脸特 征信息对应的工作服穿戴结果对所述 目标图像中的多个人物进行工作服穿戴检测； 其中， 所述第一深度学习模型包括预先训练完成的人脸特征以及工作服穿戴检测模型， 所述第二 深度学习模型包括预 先训练完成的人脸识别模型。 9.一种电子设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 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至7中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063864 A 3