[发明专利]一种用于人流分析的监控预警方法

权利要求书

1.一种用于人流分析的监控预警方法，其特征在于，所述监控预警方法包括：

飞行时间TOF相机根据图像采集指令对监控区域进行环境拍摄，得到三维点云数据；其中，所述TOF相机具有相机ID；

所述TOF相机将所述三维点云数据和所述相机ID发送给监控处理器；

所述监控处理器对所述三维点云数据进行滤波处理，得到滤波后三维点云数据；其中，三维点云数据包括强度数据；

所述监控处理器对所述滤波后三维点云数据进行面部特征检测处理，得到面部三维点云数据，并保存在面部三维点云数据列表中；

所述监控处理器基于所述面部三维点云数据进行表情识别处理，得到所述面部三维点云数据的表情类型；

所述监控处理器判断所述表情类型为预设表情类型时，所述监控处理器将所述面部三维点云数据与待识别人员信息数据库中的图像数据进行匹配检测，得到检测结果数据；其中，所述检测结果包括检测状态和人员信息数据；

所述监控处理器判断所述检测状态是否为预设状态；

当所述检测状态为预设状态时，所述监控处理器根据所述人员信息生成报警消息，并发送给预警终端；

其中，所述待识别人员信息数据库包括多个第一三维点云数据和/或第一二维图像数据，所述监控处理器将所述面部三维点云数据与待识别人员信息数据库中的图像数据进行匹配检测，得到检测结果数据具体包括：

所述监控处理器将所述面部三维点云数据与所述第一三维点云数据进行匹配，得到最大三维匹配率和最优三维点云数据；

所述监控处理器将所述面部三维点云数据的强度数据与所述第一二维图像数据进行匹配，得到最大二维匹配率和最优二维图像数据；

所述监控处理器根据所述最大三维匹配率、最优三维点云数据、最大二维匹配率和最优二维图像数据生成检测结果数据；其中，所述检测结果数据包括所述检测状态。

2.根据权利要求1所述用于人流分析的监控预警方法，其特征在于，所述监控处理器对所述滤波后三维点云数据进行面部特征检测处理，得到面部三维点云数据，并保存在面部三维点云数据列表中具体为；

所述监控处理器基于openCV库对所述滤波后三维点云数据的强度数据进行面部检测处理，得到面部强度数据，并保存在面部强度数据列表中；

所述监控处理器将所述面部强度数据映射到所述滤波后三维点云数据，从所述滤波后三维点云数据中提取出所述面部强度数据对应的面部三维点云数据，并保存面部三维点云数据列表中。

3.根据权利要求1所述用于人流分析的监控预警方法，其特征在于，所述监控处理器基于所述面部三维点云数据进行表情识别处理，得到所述面部三维点云数据的表情类型具体为：

所述监控处理器基于预先训练好的深度卷积神经网络模型对所述面部三维点云数据进行表情识别处理，得到所述表情类型；其中，表情类型包括气愤、厌恶、恐惧、高兴、沮丧、吃惊或中性。

4.根据权利要求1所述用于人流分析的监控预警方法，其特征在于，所述监控处理器将所述面部三维点云数据与所述第一三维点云数据进行匹配，得到最大三维匹配率和最优三维点云数据具体为：

所述监控处理器对所述面部三维点云数据进行归一化预处理；

所述监控处理器求取所述待识别人员信息数据库中所有第一三维点云数据的三维平均面部图像，

所述监控处理器在三维平均面部图像上选择多个特征点和一个基准点，计算各特征点到基准点的测地线距离，并根据测地线距离建立特征点模型，利用特征点模型定位所述面部三维点云数据上的特征点；

所述监控处理器使用Gabor滤波器提取各第一三维点云数据和所述面部三维点云数据上特征点的邻域特征关系；

所述监控处理器根据所述邻域特征关系对所述待识别人员信息数据库中各第一三维点云数据和所述面部三维点云数据分别建立概率图模型；

所述监控处理器根据所述概率图模型计算所述面部三维点云数据与所述待识别人员信息数据库中各第一三维点云数据之间的相似度，确定相似的的最大值为最大匹配度，并确定相似的最高的第一三维点云数据为最优三维点云数据。