一种提高特定酒店管理效率的方法和系统与流程

1.本发明涉及疫情防控领域，尤其是对特定酒店的管理。


背景技术：

2.特定酒店中时有出现特定人员擅自离开，家属等非特定人员混入酒店与特定人员混住，酒店服务人员服务操作不规范，未按照要求穿戴防护服的情况；
3.目前特定酒店中，各房间入住人数是否与前台登记处一致、通道内的人员是否按要求穿戴防护服、特定人员是否擅自离开房间都需要人工干预监察，极大地浪费人力、物力。本发明针对这三个问题，提出一套智能化解决方案，来提高特定酒店的管理效率。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.为了解决上述技术问题，本发明提供一种提高特定酒店管理效率的方法和系统，利用行人重识别的方法，判断画面中的人员是否着装防护服；酒店客房信息与摄像头监控联动，核查客房中的人数与登记人数是否一致，排查人员是否擅自离开；利用既有设备，无需额外增加电子设备，提升特定酒店的管理效率。
6.(二)技术方案
7.为了解决上述存在的技术问题，实现发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
8.一种提高特定酒店管理效率的方法，包括以下步骤：
9.s1：智能分析服务接入监控画面视频流，对画面做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现；
10.s2：启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现，若人头/人体目标检测有结果，则说明画面中有人出现，则缓存帧图片，则进入s3，否则返回 s1；
11.s3：前后帧人员跟踪，拟合出的行动轨迹；
12.s4：根据人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数；将房间人数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则进入 s7，否则返回s1。
13.s5：判断目标人员是否为目标人员，若是，则返回步骤s1，若否则进入下一步。
14.s6：当判断某个目标为非目标人员时，则进一步判断此刻是否有目标人员在场。
15.当判断出该目标为非目标人员时，且没有目标人员同行时则进入下一步，否则回到步骤s1。
16.s7:联动警告，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。
17.进一步地，
18.步骤s2还包括：利用当前帧人头和人体框的图像处理的交并比结果，可以匹配人
头和人体为同一身份。
19.步骤s3中判断前后帧中的人员目标是否是同一个身份的方法为光流法或iou匹配方法。
20.进一步地，步骤s4中确定人员进出位置和房间人数，具体为：
21.在每个房门位置设定检测框，当有目标出现时，判断该目标是否与这个房门检测框区域发生重叠，分为以下几种情况：
22.(1)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在b房门检测框中消失，则判断人员从a门出，b门进，则对应房间人数分别加减；
23.(2)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在非房门检测框位置消失，则判断人员从a门出，从其他位置离开，则对应房间人数分别加减；
24.(3)如果第一帧在非房门检测框区域检测到目标，在a房门检测框中消失，则判断人员从其他位置进入，进入到a房间中，则对应房间人数分别加减。
25.进一步地，步骤s5判断目标人员是否为目标人员具体包括：
26.建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别(reid)的特征底库；
27.在人员的行动轨迹中，选取同一身份id连续目标框质量最优的候选图片。进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值。若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图。
28.对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果，将对比结果与行人重识别算法提取的两个阈值进行比较，分别为最小识别阈值，最大识别阈值。
29.当对比结果小于最小阈值时，说明该目标为非目标人员。当对比结果大于最大识别阈值时，说明该目标为目标人员。当对比结果落于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，需进一步判断该目标是否为目标人员。
30.当结果对比结果处于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，进一步判断该目标是否为目标人员的方法具体为：把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间。计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值。若大于阈值，表明该目标为目标人员。白色像素点的定义可选择合适的区间，其值与具体画面有关。
31.步骤s6还包括通过缓存的帧图片进一步检测当前画面中是否存在其他人员，以及根据步骤s5判断这些人员是否为目标人员。
32.本发明还提供一种提高特定酒店管理效率的系统，应用于特定酒店的管理，所述系统包括：
33.检测模块：用于对画面先做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现；当画面中有移动物出现时，启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现。
34.图片缓存模块：当检测模块检测到画面中有人出现时，则缓存该帧图片。
35.轨迹拟合模块：用于拟合出的行动轨迹；其具体包括：当检测模块检测到画面中有人出现时，利用光流法或iou匹配方法，判断前后帧中的人员目标是否是同一个id。进而得到人员在画面中从出现到消失，由人头人体框拟合出的行动轨迹。
36.计数模块：用于确定各个房间内人数；其具体包括：根据轨迹拟合模块获取人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数，并将房间人
数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则连接报警模块发出警告信息。
37.人员判断模块：判断目标人员是否为目标人员，若目标人员为非目标人员，则从图片缓存模块获取缓存的帧图片，判断画面上是否有目标人员，若无，则连接报警模块发出警告信息。
38.判断目标人员过程具体包括：建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别 (reid)的特征底库，使用reid算法提取特征，特征维度为m维，进而得到n*m的特征矩阵，该特征矩阵简称为g。
39.在人员的行动轨迹中，选取同一身份id连续目标框质量最优的候选图片。进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值hw。若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图。
40.对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果，该结果记作r。r与reid算法提取的两个阈值进行比较，分别为最小识别阈值tmin，最大识别阈值tmax。
41.当结果r小于最小阈值tmin时，说明该目标为非目标人员。当结果r大于最大阈值tmax时，说明该目标为目标人员。当r落于[tmin，tmax]区间时，为了尽可能减少由于灯光、衣着服饰、遮挡等外部因素导致的误检，需进一步判断该目标是否为目标人员。
[0042]
当结果r处于[tmin，tmax]区间时，进一步判断该目标是否为目标人员的方法具体为：把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间。计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值tw。若大于阈值tw，表明该目标为目标人员。白色像素点的定义可选择合适的区间[wmin,wmax]，其值与具体画面有关。
[0043]
报警模块：其包括联动告警设备，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。
[0044]
(三)有益效果
[0045]
(1)通过智能监测各房间入住人数是否与前台登记处一致、通道内的人员是否按要求穿戴防护服、特定人员是否擅自离开房间，是否有外部人员进入，在无需额外增加电子设备的情况下，提升特定酒店的管理效率；
[0046]
(2)引入人头作为检测目标，可以减少因人员前后交叉导致下半身被遮挡，进而导致人体检测框不准的情况；
[0047]
(3)采用行人重识别算法结合目标框质量筛选算法获取完整人体图，提高识别目标人员的算法准确性。
附图说明
[0048]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0049]
图1为本发明实施例提供的提高特定酒店管理效率的方法流程图；
[0050]
图2为本发明实施例提供的判断目标是否为目标人员的方法流程图；
[0051]
图3为本发明实施例提供的系统结构图。
具体实施方式
[0052]
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053]
为详细说明本发明的技术内容，所实现的目的和技术效果，以下结合实施方式并配合附图进行详细说明。
[0054]
参见图1，为本发明的提高特定酒店管理效率方法的流程图，该方法具体包括：
[0055]
s1：智能分析服务接入监控画面视频流，对画面做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现。
[0056]
与直接进行全画面的人、物的目标检测相比，引入移动侦测可以大幅减少算力消耗。若检测到画面中有移动，则进行后续工作，否则，继续取流。
[0057]
s2：启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现。利用当前帧人头和人体框的图像处理的交并比(iou)结果，可以匹配人头和人体为同一身份 (id)。若人头/人体目标检测有结果，则说明画面中有人出现，则缓存帧图片，然后进入下一步，否则返回上一步。
[0058]
额外引入人头作为检测目标，可以减少因人员前后交叉导致下半身被遮挡，进而导致人体检测框不准的情况。
[0059]
s3：前后帧人员跟踪，拟合出的行动轨迹。具体为利用光流法、iou匹配方法等方法，判断前后帧中的人员目标是否是同一个身份。进而得到人员在画面中从出现到消失，由人头人体框拟合出的行动轨迹。
[0060]
为防止有特定人员互相串门造成交叉感染或者有外来人员进入特定房间，或特定人员擅自离开房间甚至离开酒店，从而导致效果受到影响，导致疫情的扩散，因此对进出房间的人数也需要进行严格把控。
[0061]
s4：根据人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数，具体为：
[0062]
在每个房门位置设定检测框，当有目标出现时，判断该目标是否与这个房门检测框区域发生重叠，分为以下几种情况：
[0063]
(1)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在b房门检测框中消失，则判断人员从a门出，b门进，则对应a房间人数减1，b房间加1；
[0064]
(2)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在非房门检测框位置消失，则判断人员从a门出，从其他位置离开，则对应的a房间人数减1；
[0065]
(3)如果第一帧在非房门检测框区域检测到目标，在a房门检测框中消失，则判断人员从其他位置进入，进入到a房间中，则对应a房间人数加1。
[0066]
将房间人数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则进入s7，否则返回s1。
[0067]
s5：判断目标人员是否为目标人员，若是，则返回步骤s1，若否则进入下一步。
[0068]
如图2所示，判断是否为目标人员具体包括如下步骤：
[0069]
s51：建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别(reid)的特征底库，特别的，
使用n张图片，n越大，可包含的防护服姿态越多，但同时对算力消耗增多，使用reid算法提取特征，特征维度为m维，进而得到n*m的特征矩阵，该特征矩阵简称为g。
[0070]
s52：在人员的行动轨迹中，选取同一身份id连续目标框质量最优的候选图片。进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值hw。若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图。
[0071]
质量筛选方法：确定每个目标对象的轨迹，对于所述轨迹中的每一帧：计算检测框的高宽比，并确定所述高宽比与第一平均值之间的偏差，得到高宽比偏差值，其中，所述第一平均值为整个轨迹中同一目标对象的检测框的高宽比的平均值，所述检测框包括第一框或第二框，计算第一框与第二框的高度比，并确定所述高度比与第二平均值之间的偏差，得到高度比偏差值，其中，所述第二平均值为整个轨迹中同一目标对象的第一框与第二框的高度比的平均值，根据所述高宽比偏差值、所述高度比偏差值和iou分数，确定质量评分结果，并根据所述质量评分结果，判断所述目标对象的质量。
[0072]
s53：对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果，该结果记作r。r与reid算法提取的两个阈值进行比较，分别为最小识别阈值tmin，最大识别阈值tmax。
[0073]
当结果r小于最小阈值tmin时，说明该目标为非目标人员。当结果r大于最大阈值tmax时，说明该目标为目标人员。当r落于[tmin，tmax]区间时，为了尽可能减少由于灯光、衣着服饰、遮挡等外部因素导致的误检，需进一步判断该目标是否为目标人员。
[0074]
s54：当结果r处于[tmin，tmax]区间时，进一步判断该目标是否为目标人员的方法具体为：把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间。计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值tw。若大于阈值tw，表明该目标为目标人员。白色像素点的定义可选择合适的区间[wmin,wmax]，其值与具体画面有关。
[0075]
s6：当判断某个目标为非目标人员时，则进一步判断此刻是否有目标人员在场。
[0076]
例如被特定人员例行检测时，是允许非目标人员移动的，但此时必须有目标人员同行。
[0077]
通过缓存的帧图片进一步检测当前画面中是否存在其他人员，以及根据步骤s5 判断这些人员是否为目标人员。
[0078]
当判断出该目标为非目标人员时，且没有目标人员同行时则进入下一步，否则回到步骤s1。
[0079]
s7:联动警告，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。
[0080]
在本实施方式中，通过利用行人重识别的方法，判断画面中的人员是否着装防护服；通过酒店客房信息与摄像头监控联动，核查客房中的人数与登记人数是否一致，排查人员是否擅自离开或者是否有外来人员进入；利用既有监控摄像头在无需额外增加电子设备的情况下提升特定酒店的管理效率。
[0081]
本发明实施例还提出一种提高特定酒店管理效率的系统，系统结构如图3所示，其具体包括：
[0082]
检测模块：用于对画面先做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现；当画面中有
移动物出现时，启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现。
[0083]
图片缓存模块：当检测模块检测到画面中有人出现时，则缓存该帧图片。
[0084]
轨迹拟合模块：用于拟合出的行动轨迹；其具体包括：当检测模块检测到画面中有人出现时，利用光流法或iou匹配方法，判断前后帧中的人员目标是否是同一个id。进而得到人员在画面中从出现到消失，由人头人体框拟合出的行动轨迹。
[0085]
计数模块：用于确定各个房间内人数；其具体包括：根据轨迹拟合模块获取人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数，并将房间人数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则连接报警模块发出警告信息。
[0086]
计数模块具体计数过程为：
[0087]
在每个房门位置设定检测框，当有目标出现时，判断该目标是否与这个房门检测框区域发生重叠，分为以下几种情况：
[0088]
(1)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在b房门检测框中消失，则判断人员从a门出，b门进，则对应a房间人数减1，b房间加1；
[0089]
(2)如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在非房门检测框位置消失，则判断人员从a门出，从其他位置离开，则对应的a房间人数减1；
[0090]
(3)如果第一帧在非房门检测框区域检测到目标，在a房门检测框中消失，则判断人员从其他位置进入，进入到a房间中，则对应a房间人数加1。
[0091]
人员判断模块：判断目标人员是否为目标人员，若目标人员为非目标人员，则从图片缓存模块获取缓存的帧图片，判断画面上是否有目标人员，若无，则连接报警模块发出警告信息。
[0092]
判断目标人员过程具体包括：建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别 (reid)的特征底库，使用reid算法提取特征，特征维度为m维，进而得到n*m的特征矩阵，该特征矩阵简称为g。
[0093]
在人员的行动轨迹中，选取同一身份id连续目标框质量最优的候选图片。进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值hw。若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图。
[0094]
对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果，该结果记作r。r与reid算法提取的两个阈值进行比较，分别为最小识别阈值tmin，最大识别阈值tmax。
[0095]
当结果r小于最小阈值tmin时，说明该目标为非目标人员。当结果r大于最大阈值tmax时，说明该目标为目标人员。当r落于[tmin，tmax]区间时，为了尽可能减少由于灯光、衣着服饰、遮挡等外部因素导致的误检，需进一步判断该目标是否为目标人员。
[0096]
当结果r处于[tmin，tmax]区间时，进一步判断该目标是否为目标人员的方法具体为：把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间。计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值tw。若大于阈值tw，表明该目标为目标人员。白色像素点的定义可选择合适的区间[wmin,wmax]，其值与具体画面有关。
[0097]
报警模块：其包括联动告警设备，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。
[0098]
本发明的计算机程序部署在服务器或人工智能盒子，如nvidianx，无需额外增加
电子设备，提升特定酒店的管理效率。
[0099]
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，所述方法包括：s1：智能分析服务接入监控画面视频流，对画面做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现；s2：启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现，若人头/人体目标检测有结果，则说明画面中有人出现，则缓存帧图片，则进入s3，否则返回s1；s3：前后帧人员跟踪，拟合出的行动轨迹；判断前后帧中的人员目标是否是同一个身份；进而得到人员在画面中从出现到消失，由人头人体框拟合出的行动轨迹；s4：根据人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数；将房间人数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则进入s7，否则返回s1；s5：判断目标人员是否为目标人员，若是，则返回步骤s1，若否则进入下一步；s6：当判断某个目标为非目标人员时，则根据步骤s2的缓存帧图片进一步判断是否有目标人员在场；重复步骤s5判断缓存帧图片中其他人员是否为目标人员；当判断出该目标为非目标人员时，且没有目标人员同行时则进入下一步，否则回到步骤s1；s7:联动警告，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。2.根据权利要求1所述的提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：利用当前帧人头和人体框的图像处理的交并比结果，匹配人头和人体是否为同一身份。3.根据权利要求1所述的提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，步骤s3中判断前后帧中的人员目标是否是同一个身份的方法为光流法或iou匹配方法。4.根据权利要求1所述的提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，所述步骤s4还包括：在每个房门位置设定检测框，当有目标出现时，判断该目标是否与这个房门检测框区域发生重叠，分为以下几种情况：a.如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在b房门检测框中消失，则判断人员从a门出，b门进，则对应房间人数分别加减；b.如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在非房门检测框位置消失，则判断人员从a门出，从其他位置离开，则对应房间人数分别加减；c.如果第一帧在非房门检测框区域检测到目标，在a房门检测框中消失，则判断人员从其他位置进入，进入到a房间中，则对应房间人数分别加减。5.根据权利要求1所述的提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，所述步骤s5中判断方法为：建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别的特征底库；在人员的行动轨迹中，选取同一身份连续目标框质量最优的候选图片；进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值；若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图；对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果，将最优对比结果与行人重识别算法提取的最小识别阈值和最大识别阈值进行比较；
当最优对比结果小于最小阈值时，说明该目标为非目标人员；当最优对比结果大于最大识别阈值时，说明该目标为目标人员；当最优对比结果落于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，需进一步判断该目标是否为目标人员。6.根据权利要求5所述的提高特定酒店管理效率的方法，其特征在于，所述进一步判断该目标是否为目标人员包括：当结果对比结果处于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间；计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值；若大于阈值，表明该目标为目标人员。7.一种提高特定酒店管理效率的系统，其特征在于，所述系统包括：检测模块：用于对画面先做移动侦测，判断画面中是否有人、物出现；当画面中有移动物出现时，启用基于人头/人体的目标检测算法，检测画面中是否有人出现；图片缓存模块：用于当检测模块检测到画面中有人出现时，则缓存该帧图片；轨迹拟合模块：用于拟合出的行动轨迹；其具体包括：当检测模块检测到画面中有人出现时，利用光流法或iou匹配方法，判断前后帧中的人员目标是否是同一个id；进而得到人员在画面中从出现到消失，由人头人体框拟合出的行动轨迹；计数模块：用于确定各个房间内人数；其具体包括：根据轨迹拟合模块获取人员的行动轨迹，判断进出各个进出房间的人数，从而确定人员进出位置和房间人数，并将房间人数与该房间酒店登记人数进行比较，若人数不符合，则连接报警模块发出警告信息；人员判断模块：判断目标人员是否为目标人员，若目标人员为非目标人员，则从图片缓存模块获取缓存的帧图片，判断画面上是否有目标人员，若无，则连接报警模块发出警告信息；判断目标人员过程具体包括：建立穿着防护服的人员图片库，作为行人重识别的特征底库，使用行人重识别算法提取特征；在人员的行动轨迹中，选取同一身份连续目标框质量最优的候选图片；进一步判断该候选图片中的人体高宽比是否大于行人重识别人体高宽比阈值；若不满足该阈值则表明该目标过小，或者被遮挡，是非完整人体图，若满足阈值则表示其为完整人体图；对上述获取的质量最优的完整人体图片提取行人重识别特征，与防护服特征底库进行比对，取最优对比结果；将最优对比结果与行人重识别算法提取的最小识别阈值，最大识别阈值进行比较；当最优对比结果小于最小阈值时，说明该目标为非目标人员；当最优对比结果大于最大识别阈值时，说明该目标为目标人员；当最优对比结果落于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，需进一步判断该目标是否为目标人员；报警模块：其包括联动告警设备，将异常房间信息和目标人员图像上传至前台服务端，并发出警告信息。8.根据权利要求7所述的提高特定酒店管理效率的系统，其特征在于，所述计数模块还包括：在每个房门位置设定检测框，当有目标出现时，判断该目标是否与这个房门检测框区域发生重叠，分为以下几种情况：a.如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在b房门检测框中消失，则判断人员从a门出，b门进，则对应房间人数分别加减；b.如果第一帧在a房门检测框中检测到目标，在非房门检测框位置消失，则判断人员从
a门出，从其他位置离开，则对应房间人数分别加减；c.如果第一帧在非房门检测框区域检测到目标，在a房门检测框中消失，则判断人员从其他位置进入，进入到a房间中，则对应房间人数分别加减。9.根据权利要求7所述的提高特定酒店管理效率的系统，其特征在于，所述人员判断模块还包括：进一步判断该目标是否为目标人员包括：当结果对比结果处于最小识别阈值和最大识别阈值之间区间时，把该目标的人体图像转换到hsv色彩空间；计算其中白色像素点所占比例是否大于阈值；若大于阈值，表明该目标为目标人员。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的提高特定酒店管理效率的方法。

技术总结
本发明提供一种提高特定酒店管理效率的方法和系统，利用行人重识别的方法，判断画面中的人员是否着装防护服；酒店客房信息与摄像头监控联动，核查客房中的人数与登记人数是否一致，排查人员是否擅自离开，是否有外来人员进入；利用既有设备，无需额外增加电子设备，提升特定酒店的管理效率。升特定酒店的管理效率。升特定酒店的管理效率。


技术研发人员：郑东 陈光远 赵拯 刘浩 管永来 彭观海 毛芮超
受保护的技术使用者：杭州宇泛智能科技有限公司
技术研发日：2022.03.23
技术公布日：2023/10/11