基于视频的行人视力状况分析展示系统

摘要：

视力是群体健康的重要指标之一,是建设健康城市的重要调查内容.传统调查群体视力的方法存在局限.本文采用深度学习的方式分析监控视频中行人的人脸属性,识别公共群体中视力障碍的数量和比例,并且分性别研究,作为区域人群群体健康的样本指标.针对视频中人脸属性的识别问题,引入人脸检测卷积神经网络来检测行人人脸,在此基础上提出了改进的人脸分析卷积神经网络,分别完成性别的识别及是否佩戴眼镜的识别.最后研究建立了以百度地图为基础的区域视力数据展示系统,并在Web端分街道和区域对男女视力障碍比例进行数据可视化展示,为接下来的实际应用打下基础.实验结果及系统展示表明,本文提出的方法能有效识别群体视力障碍情况,为群体视力健康调查工作提供了新思路.

关键词：视力状况、群体健康、深度学习、监控视频、人脸属性、数据可视化

所属期刊栏目：28

资助基金：国家自然科学基金61871278;四川省科技计划项目2018HH0143

在线出版日期：2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：51-57