(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 202211188572.8 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 昆岳互联环境 技术 （江苏） 有限公司 地址 224051 江苏省盐城市亭湖区环保科 技城环保大道42号创新中心 (72)发明人 刘怀平　王庆刚　周必华　高虎　 张文兵　 (74)专利代理 机构 南京科知维创知识产权代理 有限责任公司 32 270 专利代理师 杜依民 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 40/10(2022.01) (54)发明名称 基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域 离岗识别方法 (57)摘要 本发明提供基于框定区域下目标跟踪算法 的集控区域离岗识别方法， 包括以下步骤： S1， 由 摄像头进行持续拍摄获取监控区域的图像； S2， 框定在岗区域； S3， 检测监控区域内是否有人并 跟踪人的位置； S4， 离岗判定识别； S5， 统计监盘 人员的监盘状态； 本发明使用Yolov5检测到监控 图像内的目标后再通过DeepSORT跟踪算法跟踪 目标的运行， 从而判定是否存在离岗， 能够24小 时不间断的进行追踪， 保证离岗判断的连续性， 无需人工抽查监控， 减少人工工作量， 对监盘人 员的离岗判定 更为准确， 误差小。 威慑监盘人员， 保证良好的监盘效率； 能够更为直观观测到监盘 效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115512298 A 2022.12.23 CN 115512298 A 1.基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特征在于： 包括以下步 骤： S1， 由摄像头进行持续拍摄获取监控区域的图像； 将摄像头持续拍摄的图像存 储到数据库中， 通过监控室的屏幕调用图像并显示； S2， 框定在岗区域； 在屏幕显示的图像上通过交互方式由用户手动框选出若干个矩形框， 将矩形框的坐标 存放入数据库中作为 算法的参数， 确定 框定区域； S3， 检测监控区域内是否有人并跟踪人的位置； 采用YOLOV5目标检测算法和DeepSORT跟踪算法， 检测图像内是否有人并获取人的位置 信息； S4， 离岗判定识别； 对框定区域内监盘人员的在岗情况进行时序统计， 若框定区域内没有监盘人员的持续 时间超过 预设的阈值， 判定监盘人员存在离岗行为； S5， 统计监盘人员的监盘 状态； 具体包括统计监盘人员有效监盘时间、 离岗次数、 最长离岗时间， 未判定为离岗事件的 离岗次数。 2.如权利要求1所述的基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特 征在于： S3具体包括： 目标检测通过深度学习算法， 首先使用YOLOV5目标检测算法， 训练人员检测的模型， 用 于确定图像的每一帧中的人体目标， 得到图像中监盘人员、 监盘人员的中心 坐标、 监盘人员 的高度和宽度获得监盘人员的检测框； 基于DeepSORT跟踪算法对获得的监盘人员的检测框 创建跟踪器并标注目标， 对图像中的每个人体目标进行跟踪； 监盘人员的中心坐标位于所 述框定区域内， 则代 表所述框 定区域内具有监盘人员； 标注目标是基于DeepSort跟踪算法， 赋予人体目标身份标签标识； 身份标签标识为目 标ID， 人体目标与目标ID一 一对应。 3.如权利要求2所述的基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特 征在于： S4具体包括： S41监盘人员第一次出现在框定区域内， 后台管理服务器分配一个临时ID， 记录时间 t1； 若监盘人员在框 定区域内持续时间超过duri ng_1秒， 将临时ID转变为固定ID； 所述临时ID与所述目标ID一 一对应； S42若监盘人员离开框定区域， 记录时间t2， 但仍在摄像头的监控区域内， 时间durin g_ 2秒回到框定区域， 若duri ng_2>T_leave， 则判定为离岗， 反 之则不判定为离岗； S43目标ID离开监控区域时间为during_3秒， 若用户离开时间during_3>T_le ave， 则判 定为离岗， 反 之则不判定为离岗； S44记录监盘人员的一段 连续监盘时间； 监盘人员的一段 连续监盘时间为t 2‑t1； T_leave是由用户设定的一个固定阈值。 4.如权利要求3所述的基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特 征在于： S43具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512298 A 2所述目标ID离开监控区域， 记录时间t3， 摄像头丧失对目标ID的监测， 新的监盘人员出 现在监控区域内， 则重新进 行目标检测及 追踪， 赋予新的目标ID， 当新的监盘人员重新回到 框定区域内赋予新的临时ID重复进行S41； 记录时间t1＇ ， during_3=t1＇ ‑ t3， 若t1＇ ‑ t3大 于T_leave， 则判定为离岗， 否则不判定为离岗。 5.如权利要求1所述的基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特 征在于： S5具体包括： S51统计监盘人员有效监盘时间； 后台管理服务器记录所有一段连续监盘时间并存储在后台数据库中， 将所有一段连续 监盘时间加 和计算有效监盘时间； S52统计离岗次数及最长 离岗时间； 统计S4中判定为离岗的次数， 并分别记录每一 次框定区域内没有监盘人员的时间并存 储到后台数据库中， 将框定区域内没有监盘人员的时间按时间长短进行排序， 记录最长离 岗时间； S53统计未判定为离岗事 件的离岗次数； 统计记录时间t 2的次数， 计算未判定为离岗事 件的离岗次数； 未判定为离岗事 件的离岗次数=记录时间t 2的次数‑判定为离岗的次数。 6.如权利要求1所述的基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法， 其特 征在于： 所述摄像头对着监盘人员的工作区域， 所述摄像头持续拍摄监盘人员的工作区域 生成图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512298 A 3