(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 202210449196.7 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 长沙海信智能系统研究院有限公司 地址 410006 湖南省长 沙市岳麓区洋湖街 道潇湘南路一段368号中盈广场C座5 层502号 (72)发明人 王婷　闾凡兵　吴婷　 (74)专利代理 机构 长沙市岳麓慧专利代理事务 所(普通合伙) 43270 专利代理师 王中华 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/56(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 工牌识别方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种工牌识别方法、 装置及电子 设备。 所述方法通过将待检测的图像输入训练好 的工牌识别模 型中， 识别出待检测的图像中的正 面行人区、 背面行人区及工牌区， 并根据目标识 别区域及预设的筛选算法， 提取能够用于匹配的 的正面行人区及工牌区， 再计算提取出的每一工 牌区相对提取出的各个正面行人区的匹配面积 比及匹配距离， 并将相互之间具有最大的匹配面 积比且具有最小的匹配距离的工牌区与正面行 人区进行匹配， 再通过KNN算法比较工牌区与工 牌样本库的工牌样本图的像素值， 确定工牌区中 的工牌的颜色， 实现对员工是否佩戴工牌及其佩 戴的工牌颜色的实时监测， 提升企业对员工的工 牌佩戴的管理效率及准确性。 权利要求书3页 说明书8页 附图5页 CN 115063735 A 2022.09.16 CN 115063735 A 1.一种工牌识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 读取视频流， 从所述视频流中提取待检测的图像； 将待检测的图像输入训练好的工牌识别模型中， 所述工牌识别模型用检测框标记出待 检测的图像中的正 面行人区、 背面行 人区及工牌区； 在待检测的图像中划定目标识别区域， 根据所述目标识别区域及预设的筛选算法， 提 取能够用于匹配的正 面行人区及工牌区； 计算提取出的每一工牌 区相对提取出的各个正面行人区的匹配面积比及匹配距离， 当 一工牌区与一正面行人区之 间具有最大的匹配面积比且具有最小的匹配距离时， 将该工牌 区与该正面行人区进 行匹配； 所述匹配面积比为一工牌区的检测框与一正面行人区的检测 框的交集的面积和该工牌区的检测框的面积的比值， 所述匹配距离为一工牌区的检测框的 底边中点与一 正面行人区的检测框的中心点的距离； 建立工牌样本库， 所述工牌样本库中包括多张具有不同颜色标签的工牌样本图， 用KNN 算法比较提取出的各个工牌区与各个工牌样本图的像素值， 选出与该工牌区的像素值最接 近的工牌样本图， 并判定该工牌区中的工牌颜色为该工牌样本图对应的颜色。 2.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特 征在于， 所述预设的筛 选算法具体包括： 剔除背面行 人区； 判断各个正面行人区的检测框的底边中点是否落入目标识别区域， 若是则提取该正面 行人区， 否则剔除该正 面行人区； 判断所述各个工牌区的检测框的底边左端点、 右端点及中点中是否至少有一个落入目 标识别区域， 若是则提取 该工牌区， 否则继续下一 步； 判断剩余的各个工牌 区的检测框是否位于已被提取的正面行人区中， 若是则继续下一 步， 否则剔除该工牌区； 将剩余的各个工牌区的检测框向下扩大N倍， 判断扩大后的检测框的底边左端点、 右端 点及中点中是否至少有一个落入目标识别区域， 若 是则提取该工牌区， 否则剔除该工牌区， N大于4。 3.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 所述匹配面积比的计算公式为： ； 其中， Pij为第i个工牌区相对于第j个正面行人区的匹配面积比，  Ci∩Mj表示第i个工牌 区的检测框与第j个正面行人区的检测框交集的面积， Ci表示第i个工牌区的检测框的面 积； 所述匹配距离的计算公式为： Dij= ； 其中， Dij为第i个工牌区相对于第j个正面行人区的匹配距离， 和 表示第i个工 牌区的检测框的底部的中心点坐标， 和 表示第j个正面行人区的检测框的中心点坐 标。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115063735 A 24.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 所述建立工牌样本库， 所述工牌样 本库中包括多张具有不同颜色标签的工牌样本图具体包括： 提供多个工牌样本， 将所述多个工牌样本在同一背景 下摆放成同一形状； 拍摄所述在同一背景 下摆放成同一形状的多个工牌样本， 得到原 始样本图； 将所述原始样本 图裁剪成同一尺寸， 并为其标注颜色标签， 得到包括多张具有不同颜 色标签的工牌样本图的工牌样本库。 5.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 用KNN算法比较提取出的各个工牌 区与各个工牌样本图的像素值， 选出与该工牌区的像素值最接近的工牌样本图， 并判定该 工牌区中的工牌颜色为该工牌样本图对应的颜色具体包括： 将提取出的各个工牌区以及各个工牌样本图均缩放至第一尺寸； 确定各个工牌区及各个工牌样本图的像素值； 计算每一工牌区与各个工牌样本图的像素值之间的距离； 将每一工牌区与各个工牌样本图的像素值之间的距离从小到大进行排序， 得到排名前 K个的距离， K为大于2的正整数； 确定所述前K个的距离对应的工牌样本 图的颜色， 并将出现次数最多的工牌样本 图的 颜色判定为该工牌区的颜色。 6.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 所述工牌样本图的颜色标签包括颜 色名称及颜色序号。 7.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 工牌包括工牌卡及与工牌卡相连的 工牌绳， 所述工牌区为工牌 卡区或工牌绳区。 8.如权利要求1所述的工牌识别方法， 其特征在于， 当与一工牌 区具有最大的匹配面积 比的正面行人区和与该工牌区具有最小匹配距离的正面行人区为不同的正面行人区时， 则 认定该工牌区匹配出错， 停止为该工牌区匹配正 面行人区。 9.一种工牌识别装置， 其特 征在于， 包括： 读取模块， 用于读取视频流， 从所述视频流中提取待检测的图像； 识别模块， 用于将待检测的图像输入训练好的工牌识别模型中， 通过所述工牌识别模 型用检测框标记出待检测的图像中的正 面行人区、 背面行 人区及工牌区； 提取模块， 在待检测的图像中划定目标识别区域， 根据所述目标识别区域及预设的筛 选算法， 提取 出能够用于匹配的 的正面行人区及工牌区； 匹配模块， 计算提取出的每一工牌 区相对提取出的各个正面行人区的匹配面积比及匹 配距离， 当一工牌区与一正面行人区之间具有最大的匹配面积比且具有最小的匹配距离 时， 将该工牌区与该正面行人区进行匹配； 所述匹配面积比为一工牌区的检测框与一正面 行人区的检测框的交集的面积和该工牌区的检测框的面积的比值， 所述匹配距离为一工牌 区的检测框的底边中点与一 正面行人区的检测框的中心点的距离； 颜色识别模块， 建立工牌样本库， 所述工牌样本库中包括多张具有不同颜色标签的工 牌样本图， 用KNN算法比较提取出的各个工牌区与各个工牌样 本图的像素值， 选出与该工牌 区的像素值最接近的工牌样本图， 并判定该工牌区中的工牌颜色为该工牌样本图对应的颜 色。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115063735 A 3