(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 202210751123.3 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 济南银捷实业有限公司 地址 250000 山东省济南市天桥区蓝翔路 15号时代总部 基地D区10号楼 (72)发明人 郭淑珍　王传力　李洪广　 (74)专利代理 机构 济南澜海专利代理事务所 (普通合伙) 3739 2 专利代理师 吴贻秀 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06Q 40/02(2012.01) G06V 40/20(2022.01) (54)发明名称 一种关闭现金箱、 现场无人算法模 型训练及 逻辑判断方法 (57)摘要 本发明公开了一种关闭现金箱、 现场无人算 法模型训练及逻辑判断方法， 首先通过高清摄像 机采集人员、 开启和关闭现金箱的录像素材， 挑 选截取相关的视频文件， 采用专业抽帧软件， 抽 取图片上传至AI开放平台数据集内， 在数据集内 按照规则进行标注， 标注完成后进行数据诊断， 在AI开放平台进行算法训练， 本发明可解决柜台 区无人时， 须关闭现金箱， 不定期 有人现场监督， 或者后台查看录像资料， 费时费力， 不便管理的 问题。 可及时对不合规行为进行预警， 及时纠错， 提高管理效率， 增加服务的流畅性。 也可 以将预 警信息存档查询， 便于后期按预警事件发生时间 准确调阅录 像信息。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 115116005 A 2022.09.27 CN 115116005 A 1.一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其特征在于， 首先通过高 清摄像机采集人员、 开启和关闭现金箱的录像素材， 挑选截取相关的视频文件， 采用专 业抽 帧软件， 抽取图片上传至A I开放平台数据集内， 在数据集内按照规则进 行标注， 标注完成后 进行数据诊断， 在AI开放平台进行算法训练， 分别生成现金箱算法模型包和人员检测算法 模型包， 对模型 的准确度进行评估， 并且进行模型校验， 检验完成后， 将两种模型包上传到 iSecure Center平台模型库内， 下发至AI设备， 配置检测规则， 经过与逻辑判断后的相应联 动输出， 同时发送短信或微信， 及时提醒工作人员返岗关闭现金箱， 可实现对关闭现金箱+ 现场无人的识别。 2.根据权利要求1所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 算法训练步骤： 数据准备 →数据标注 →模型训练 →模型部署 →应用集成。 3.根据权利要求2所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 所述录像素材的要点是： 对人员、 开启和关闭现金箱状态录像素材进行筛选、 截 取、 标注、 训练， 获取 人员检测算法模型和现金箱算法模型。 4.根据权利要求3所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 关闭现金箱+现场无人的识别步骤如下： 获取柜台区人员视频帧序列， 利用人员 检测算法模型对柜台区视频帧序列进 行检测， 检测到人员头肩、 上半身及 全身， 否则判断为 无人状态； 利用现金箱 算法模型对柜台区视频帧序列进 行检测， 检测到现金箱 开启形态， 否 则判断为关闭现金箱状态； 通过 “与逻辑”判断为关闭现金箱+现场无人状态； 具体为包括搭 建环境、 素 材准备、 数据上传标注、 模型训练和模型测试及应用五部分。 5.根据权利要求4所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 所述搭建环境具体是由高清摄像机、 AI设备、 交换机、 iSecure  Center平台、 现金 箱及人员搭建一个测试环境。 6.在合适角度及位置处安装高清摄像机， 将高清摄像机、 AI设备用网线接至交换机网 络物理接口处， 并与iSecure  Center平台连接至同一局域网内， 实现搭建关闭现金箱、 现场 无人算法模型训练的环境。 7.根据权利要求4所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 所述素材准备具体是： 使用视频监控采集视频录像， 现金箱录像采集需要多角 度， 多样式， 不同时间段内多种光照条件下现金箱 开启或关闭的状态录像， 人员录像采集需 要多样性， 按照性别、 年龄段、 体貌特征、 穿着进 行采集录像， 高清摄像机多 数安装在监控区 域后上方， 监控范围内人员体貌特征较少， 录像多为后背图像， 没有明显的五官特征， 需要 采集大量的录像素材， 同时还需要采集检测区域的背 景录像， 利用专 业抽帧软件， 对视频进 行抽帧操作， 抽取训练所需图片， 每5帧抽取一张图片， 图片不大于4M,抽取完成后对图片进 行整理归档到同一文件夹下， 统一规则命名图片， 将图片进 行筛选， 剔除虚焦不清晰以及重 复的图片， 保存 优质图片。 8.根据权利要求4所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 所述数据上传标注具体是： 在AI开放平台创建数据集， 命名为人员检测， 现金箱 检测， 将整理好的图片进行上传， 可选择文件夹上传， 或者选择图片进行上传， AI开放平台 数据集内添加检测标签， 选用矩形标注方式进行图片标注， 标注框边缘紧贴检测目标边缘， 减少背景因素对训练结果的影响， 图片内所有的目标都要进行标注， 同一标签下标注 区域权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115116005 A 2要一致， 图片内没有检测目标的图片标注为无目标。 9.根据权利要求4所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其 特征在于， 所述模型训练具体是： AI开放平台上模型管理内创建模型， 定义模型名称 （人员 检测、 现金箱检测） ， 填写功能描述， 在模型管理内可进行模型创建删除操作， 查看训练进 度， 以及训练模型的效果， 在AI开放平台训练模型选项下进行模型训练， 选择所创建的模 型， 选择数据集， 选定检测标签， 选择应用类型为AI设备， 并根据设备软件程序版本选择对 应的预置算法版本， 开启智能调优， 检查无误后点击开始训练。 10.根据权利要求4所述的一种关闭现金箱、 现场无人算法模型训练及逻辑判断方法， 其特征在于， 所述模 型测试及应用具体是： 训练完成后再模型管理内查看模型的评估结果， 判断是否达到使用要求， 达到使用要求后将模型导出保存， 将模型上传至iSecure  Center 平台模型库内， 设置检测置信度， 开启模型标签检测功能， 选择所用的分析AI设备， 将检测 模型包进行下发， iSecure  Center平台上配置检测规则， 报警规则， 关联柜台区视频监控摄 像机， 划定检测区域， 将分析任务下发至AI设备， 当工作人员离岗未关闭现金箱时， 经过逻 辑判断后相应联动输出， 同时发送短信或微信 信息， 及时提醒工作人员返岗关闭现金箱。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115116005 A 3