[发明专利]尾随人员识别方法及装置、系统、存储介质在审
申请号: | 202110232452.2 | 申请日: | 2021-03-01 |
公开(公告)号: | CN112926467A | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 张发恩;林国森 | 申请(专利权)人: | 创新奇智(西安)科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06T5/00 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 钟扬飞 |
地址: | 710000 陕西省西安市高新区鱼化街办*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 尾随 人员 识别 方法 装置 系统 存储 介质 | ||
1.一种尾随人员识别方法,其特征在于,包括:
获取防尾随装置采集的背后图像;
对所述背后图像进行人脸检测和人脸特征提取,获得人脸特征数据;
确定所述人脸特征数据对应的人脸标识,并记录所述人脸特征数据的出现时间;
统计预设时间内同一人脸标识对应的人脸特征数据的出现次数,在所述出现次数超过阈值时,进行防尾随提醒。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述背后图像进行人脸检测和人脸特征提取,获得人脸特征数据,包括:
通过拉普拉斯算子计算所述背后图像的模糊量,并根据所述模糊量判断所述背后图像是否模糊,去除模糊的背后图像,获得剩余的合格图像;
通过人脸检测模型提取所述合格图像的人脸区域,并对所述人脸区域进行人脸对齐,获得标准正脸图像;
通过人脸特征提取模型,提取所述标准正脸图像的人脸特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过拉普拉斯算子计算所述背后图像的模糊量,并根据所述模糊量判断所述背后图像是否模糊,去除模糊的背后图像,获得剩余的合格图像,包括
将所述背后图像转换为灰度图像,并通过拉普拉斯算子计算所述灰度图像每个像素点的梯度值;
根据每个像素点的梯度值,计算所述灰度图像的梯度方差值;
若所述灰度图像的梯度方差值大于标准值,确定所述灰度图像对应的背后图像模糊,并去除模糊的背后图像,获得剩余的合格图像。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过人脸检测模型提取所述合格图像的人脸区域,并对所述人脸区域进行人脸对齐,获得标准正脸图像,包括:
通过人脸检测模型提取所述合格图像的人脸关键点以及人脸区域;
根据所述人脸关键点以及标准人脸的五官关键点,构建仿射变换关系;
将所述合格图像的人脸区域按照所述仿射变换关系进行变换,获得所述标准正脸图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述人脸特征数据对应的人脸标识,包括:
计算所述人脸特征数据与数据库中已有的脸部特征数据之间的相似度;
若所述人脸特征数据与任一脸部特征数据之间的相似度大于阈值,将所述脸部特征数据对应的人脸标识作为所述人脸特征数据的人脸标识。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述人脸特征数据与所有脸部特征数据之间的相似度均小于等于阈值,为所述脸部特征数据生成新的人脸标识。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述在所述出现次数超过阈值时,进行防尾随提醒,包括:
进行响铃或震动,并将所述出现次数超过阈值的人脸标识对应的背后图像进行展示和备份。
8.一种尾随人员识别方法,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取防尾随装置采集的背后图像;
特征提取模块,用于对所述背后图像进行人脸检测和人脸特征提取,获得人脸特征数据;
特征归类模块,用于确定所述人脸特征数据对应的人脸标识,并记录所述人脸特征数据的出现时间;
次数统计模块,用于统计预设时间内同一人脸标识对应的人脸特征数据的出现次数,在所述出现次数超过阈值时,进行防尾随提醒。
9.一种尾随人员识别系统,其特征在于,包括:
防尾随装置,用于安装于背包上,采集背后图像并将所述背后图像发送到智能终端;
智能终端,用于接收所述背后图像,执行权利要求1-7任意一项所述的尾随人员识别方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序可由处理器执行以完成权利要求1-7任意一项所述的尾随人员识别方法。
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