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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊音樂娛樂科技(深圳)有限公司申請的專利吸煙行為檢測方法、電子設備及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN113505707B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110797674.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權吸煙行為檢測方法、電子設備及可讀存儲介質(zhì)是由洪國偉;曹成志;雷兆恒設計研發(fā)完成，并于2021-07-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本吸煙行為檢測方法、電子設備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種吸煙行為檢測方法、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待測圖像，并將待測圖像輸入以香煙為目標的目標檢測模型，確定疑似香煙范圍；識別待測圖像中的多個人臉關鍵點，并利用人臉關鍵點確定嘴部范圍；計算疑似香煙范圍與嘴部范圍之間的匹配參數(shù)，其中，匹配參數(shù)為疑似香煙范圍與嘴部范圍之間的目標距離，和或，嘴部范圍與疑似香煙范圍之間的交集面積；若匹配參數(shù)處于預設范圍，則確定待測圖像中存在吸煙行為；從待測圖像中香煙與人體嘴部的距離判斷是否存在吸煙行為，能夠干擾判斷結(jié)果的因素較少，能夠準確地識別出是否存在吸煙行為，提高了吸煙行為檢測的可靠性和準確性。

本發(fā)明授權吸煙行為檢測方法、電子設備及可讀存儲介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種吸煙行為檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待測視頻，并在所述待測視頻中確定若干個候選視頻幀；候選視頻幀的數(shù)量小于待測視頻中視頻幀的總數(shù)； 按照預設順序選擇一個所述候選視頻幀作為待測圖像，并將所述待測圖像輸入以香煙為目標的目標檢測模型，確定疑似香煙范圍；在目標檢測模型無法肯定其檢測到的疑似目標是否確定為香煙的情況下，目標檢測模型輸出疑似香煙范圍； 識別所述待測圖像中的多個人臉關鍵點，并利用所述人臉關鍵點確定嘴部范圍； 計算所述疑似香煙范圍與所述嘴部范圍之間的匹配參數(shù)，其中，所述匹配參數(shù)為所述疑似香煙范圍與所述嘴部范圍之間的目標距離，目標距離是指疑似香煙范圍內(nèi)的任意一點與嘴部范圍內(nèi)的任意一點之間的最小距離；或者，目標距離是指疑似香煙范圍內(nèi)的指定點與嘴部范圍內(nèi)的任意一點之間的最小距離；或者，目標距離是指嘴部范圍內(nèi)的指定點與疑似香煙范圍內(nèi)的任意一點之間的最小距離；和或，所述嘴部范圍與所述疑似香煙范圍之間的交集面積； 若所述匹配參數(shù)處于預設范圍，則確定所述待測圖像中存在吸煙行為； 若檢測到所有的所述候選視頻幀均檢測完畢，且具有所述吸煙行為的異常視頻幀數(shù)量大于異常閾值，則確定所述待測視頻為異常視頻； 在將所述待測圖像輸入以香煙為目標的目標檢測模型之后，還包括： 若所述目標檢測模型輸出確定香煙范圍，則確定所述待測圖像中存在吸煙行為；目標檢測模型直接輸出疑似香煙的物體的位置信息以及對應的置信度，并當置信度處于可信區(qū)間時確定檢測結(jié)果為命中，且位置信息為置信度處于可信區(qū)間的物體對應的位置信息；當置信度處于確定區(qū)間時，確定檢測結(jié)果為確定香煙范圍，且位置信息為置信度處于確定區(qū)間的物體對應的位置信息；當置信度不處于可信區(qū)間時，不輸出位置信息，輸出未命中的檢測結(jié)果； 還包括： 對所述待測圖像進行手勢語義識別處理，得到手勢識別結(jié)果； 相應的，所述若所述匹配參數(shù)處于預設范圍，則確定所述待測圖像中存在吸煙行為，包括： 若所述匹配參數(shù)處于所述預設范圍且所述手勢識別結(jié)果為命中，則確定所述待測圖像中存在所述吸煙行為； 所述對所述待測圖像進行手勢語義識別處理，得到手勢識別結(jié)果，包括： 將所述待測圖像中的非膚色區(qū)域刪除，得到膚色區(qū)域； 對所述膚色區(qū)域進行邊緣提取處理，得到輪廓圖像； 將所述輪廓圖像輸入手勢分類模型，得到所述手勢識別結(jié)果； 所述將所述待測圖像中的非膚色區(qū)域刪除，得到膚色區(qū)域，包括： 判斷所述待測圖像中各個像素在各個通道的通道像素值是否處于對應的通道區(qū)間； 若各個所述通道像素值均處于所述通道區(qū)間，則確定所述像素處于初始膚色區(qū)域； 對所述初始膚色區(qū)域進行腐蝕處理和膨脹處理，并將所述膚色區(qū)域以外的所述非膚色區(qū)域內(nèi)的圖像刪除，得到所述膚色區(qū)域； 所述目標檢測模型的訓練過程，包括： 獲取多個初始訓練圖像，并對所述初始訓練圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，得到訓練圖像； 將所述訓練圖像輸入初始模型，得到訓練識別范圍； 計算所述訓練識別范圍與所述訓練圖像的標簽范圍之間的范圍距離，并利用所述范圍距離對所述初始模型的模型參數(shù)進行調(diào)整； 所述對所述初始訓練圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，得到訓練圖像，包括： 對任意多個所述初始訓練圖像分別進行隨機裁剪處理和或隨機縮放處理，得到多個目標初始訓練圖像； 對所述多個目標初始訓練圖像進行隨機排布拼接，得到一個所述訓練圖像。

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