[发明专利]基于人脸识别的流动人群视频监控系统

说明书

本发明提供一种基于人脸识别的流动人群视频监控系统，前端监控设备通过人脸识别监控摄像头采集到实时数字视频，对实时数字视频中的原始图像进行预处理，筛选出可用于比对识别的人脸的图像，将获得的可用于比对识别的人脸的图像通过电信网传送给控制平台；控制平台接入人脸服务器对这些人脸图像进行识别；本发明能够在超高分辨率的数字视频图像中，实时找出人脸图像，并控制摄像头光学镜头和云台跟踪放大有价值的人脸，进行最佳状态抓拍，为远方的后台人脸识别服务器或便携设备提供高价值的人脸图像，极大地降低所需传输的数据量，提高监控系统的人脸识别准确率和速度。

技术领域

本发明涉及一种基于人脸识别的流动人群视频监控系统。

背景技术

现有人脸识别服务器可以做到两张人脸图片的比对，通常是一张实时拍到的人脸图像，和一张数据库里的标准证件照片比较，找出现在这个人是谁，比如飞机场和高铁站，要求旅客正对安检摄像头足够长的时间拍照，然后和提交的身份证比对，确认是同一个人。

然而，在更多的应用场景，比如公共场所监控系统和执法仪等，不可能要求每一个路过的人都站到摄像头前面拍张标准照，然后等待几十秒让服务器识别。在监控系统和执法仪上，摄像头得到的图像错综复杂，瞬息万变，很多时候根本连人脸都看不见。而且摄像头安装的位置都远离控制平台，如何把高分辨率数字视频图像送到人脸识别服务器，以及如何获得人脸图像是监控系统实现人脸识别的瓶颈。

为解决高分辨率数字视频图像传输的问题，现在的做法有两种，一种是把人脸识别服务器放到摄像头安装的地方，摄像头的高分辨率视频图像直接接入服务器对图像进行处理和识别；另外一种方法是把摄像头的高清数字视频图像进过压缩处理后，通过专用有线高速通道送到远方的控制平台，再接入到人脸识别服务器进行处理和识别。

以上这两种方法都不能满足实际应用的要求。在前一种方案中，每个摄像头都在现场安装一台昂贵的服务器不现实，而且服务器中的数据库是保密性要求非常高的证件等信息，很容易造成泄密，再加上这些数据库的内容是由控制平台控制的，也就是说这些分布在各个摄像头的服务器必须和控制平台的内网连接，这不能满足网络安全的要求。在后一种方案中，由于数字视频图像的数据量极大，4K高分辨率视频图像大约有每秒12Gb的数据。这样大的数据量没法在现有的电信通道内传输，需要用H.265等压缩算法压缩到原来的千分之一以下，才能在专用有线通道里传输。但是，高分辨率视频图像经过压缩后，图像的细节大量被丢失，极大地降低了人脸识别的准确度，尤其是当图像中有多个人脸时，每个人脸的信息量被压缩后没办法识别。在执法仪等可穿戴设备中，由于传输方式只能是无线，而且只能是电池供电，图像传输问题更加严重，摄像头的视频图像需要万分之一以下才有可能传输。而且无线传输费用非常高，不能满足实用要求。

参考图1所示，图1为现有人脸识别系统的结构示意图，服务器和图像采集摄像头在同一个地方，服务器把摄像头采集到的图像进行滤波，物体分离，人脸检测等处理，把人脸分离出来后，与身份证的图片进行比较，确认是同一个人。这样的系统结构可用于机场和高铁等特制的安检卡口，因为这些地方属于专门的安全场所，有足够的空间，有专人看守，服务器和数据库都比较安全。但这样的系统不能用在公共场所监控系统，比如道路，广场，商场等地方，安装摄像头的地方没有地方放服务器。即使有地方放服务器，也存在很大的安全隐患，不能满足应用要求。尤其是服务器需要与远方的控制平台网络连接，这些网络上的证件等数据都属于保密数据，外部设备存取这些内网的数据会造成很多安全漏洞，违反数据安全规定。