一种基于图像识别的加油站或充电站异常入侵检测方法

摘要

本发明提出一种基于图像识别的加油站充电站异常入侵检测方法，通过光照检测模块对图片进行分类，当分类结果为正常光时，采用基于人脸的入侵检测模块进行入侵检测，当所述分类结果为弱光时，采用基于姿态的入侵检测模块进行入侵检测；相对于现有技术，本发明通过光照检测模块对当前图片的光照进行检测，对不同的光照采用不同的方法进行入侵检测，提升了入侵检测的准确性；为了提升光照检测的实时性，本发明创造性的提出了一种压缩卷积神经网络，对光照进行识别；为了提升人脸检测的鲁棒性，本发明创造性的提出了一种人脸识别算法，将深度可分离卷积与残差块进行结合，提升了人脸检测的准确性。