[发明专利]一种异常人群信息库建立方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种异常人群信息库建立方法、系统及存储介质。建立方法包括：获取视频图像中人物行走的的步态预处理数据；对步态预处理数据进行身份特征提取，得到步态预处理数据对应的身份特征数据；分别计算身份特征数据与预存储的每组异常特征数据的相似度值；当任一相似度值大于预设阈值时，获取身份特征数据对应的人脸信息，并将人脸信息存入异常人群信息库中。本发明实施例通过获取视频图像中人物的步态预处理数据，并将步态预处理数据与预存储的异常步态预处理数据进行对比，判断视频图像中与异常步态预处理数据相似的步态预处理数据，并获取此类步态预处理数据对应的人物信息，将人脸信息进行存储，以提高监控的效率，为安保人员提供异常的人员信息。

技术领域

本发明涉及生物识别技术领域，尤其涉及一种异常人群信息库建立方法、系统及存储介质。

背景技术

随着各国对公共场合下安全水平提高的需要及视频监控技术的广泛推广，智能监控成为了计算机视觉中一个非常活跃的领域。在智能监控中，远距离识别监控场景中的人体身份是一个充满挑战且又很有应用前景的方向，因此，它同时具备了科研及商业价值，对其进行深入的研究具有理论及现实意义。

由于安全需求的不断增加，视频监控被越来越广泛的用于各种公共场所，如火车站、机场、地铁、公交车、道路、商场等。通过远距离识别监控虽然可以对异常事件或异常人员进行监控，但这种方式只能根据已知晓的人员图像进行比对，如在逃人员的图片、已备案人员的图片，通过人工或自动识别确认异常人员所在的区域，但由于异常人员的信息较少，通过人工或自动识别确认视频监控中是否存在异常人员，容易造成对异常突发事件的误报、延报和漏报。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题，本发明的至少一个实施例提供了一种异常人群信息库建立方法、系统及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种异常人群信息库建立方法，所述建立方法包括：

获取视频图像中人物行走的的步态预处理数据；

对所述步态预处理数据进行身份特征提取，得到所述步态预处理数据对应的身份特征数据；

分别计算所述身份特征数据与预存储的每组异常特征数据的相似度值；

当任一所述相似度值大于预设阈值时，获取所述身份特征数据对应的人脸信息，并将所述人脸信息存入所述异常人群信息库中。

基于上述技术方案，本发明实施例还可以做出如下改进。

结合第一方面，在一方面方面的第一种实施例中，所述异常特征数据的获取方法包括：

输入多个包含异常人群信息的异常视频图像，获取每个异常视频图像中人物行走的异常步态预处理数据；

对每个所述异常步态预处理数据进行身份识别，得到多组待确认身份特征数据；

分别计算每组所述待确认身份特征数据与其他待确认身份特征数据的异常相似度值；

统计每组所述待确认身份特征数据与其他所述待确认身份特征数据的异常相似度值大于预设相似度值的数量，作为异常数量；

将大于预设数量的异常数量对应的待确认身份特征数据作为异常特征数据。

结合第一方面的第一种实施例，在第一方面的第二种实施例中，

所述分别计算每组所述待确认身份特征数据与其他待确认身份特征数据的异常相似度值，具体包括：

将所有所述待确认身份特征数据分别向量化，得到多组待确认身份特征数据向量；

分别计算每组所述待确认身份特征数据向量与其他所述待确认身份特征数据向量的余弦值作为所述异常相似度值；