[发明专利]一种摄像机及基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法

说明书

一种摄像机及基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法，其方法为：主控制器采集视频数据并缓存至主存储器，主控制器将主存储器中的分段视频数据传输至图像运算芯片，主控制器接收图像运算芯片解析的分段视频数据中的人脸信息及人脸图像的质量参数，主控制器根据人脸信息及人脸图像的质量参数达到预设指标抓拍人脸照片并存储及上传，本发明通过添加图像运算芯片承担简单但大量的人脸识别工作，并使用通用处理器根据人脸识别的结果进行人脸照片的获取和上传，能够取代原先直接上传原始视频码流供服务器进行人脸识别造成的带宽浪费，以及服务器的硬件资源浪费，适合同时监控和跟踪更多的人脸提升监控效果。

本发明是2017年07月10日所提出的申请号为201710557708.0、发明名称为《一种基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法》的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种人脸信息的收集方法，具体涉及一种摄像机及基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法。

背景技术

当今社会，出于安全方面的考虑，视频监控设备越来越多地应用到平安城市监控，以及小区，工厂等各种场所的监控中。监控过程多数情况下是针对人的识别，而随着人脸识别技术的成熟，使得由人工智能来自动消化监控视频数据中的人脸成为可能。随着监控设备越来越普及，并且人脸识别对视频质量的要求较高，相应的监控数据也越来越大。

目前，在监控系统中运用人脸识别，绝大部分情况下，采用的方式是摄像机把视频数据发给后台服务器，后台服务器再依赖其强大的硬件、复杂的软件做智能分析。如此监控网络的数据吞吐量惊人；在摄像机越来越多的条件下，后台服务器的存储能力和运算能力也备受考验，使得成本极大提升；此外监控环境复杂多样，摄像机的参数设置并不能保证实时完好，会导致无法识别和收集人像的情况发生，而使用远端服务器解析图像判断图像质量并返回摄像机参数修改要求，摄像机再调整拍照，会对硬件开销造成极大的压力，时间上也来不及。

近年来算法的改进和硬件性能的提升为摄像机识别人脸提供了可能，传统上采用cortex或基于X86的atom等常见移动端架构的通用处理器并不适用于进行视频处理和硬件管理的同时再进行人工智能所需的大规模简单运算。

发明内容

为了克服现有技术监控系统网络开销大，硬件开销分布严重不均的情况，本发明的目的旨在提供一种基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法。

本发明提供的方法如下：

一种基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法，其方法为：摄像机采集视频数据的过程中，同时对每一帧视频数据进行人脸信息识别获得当前帧内所有人物的人脸图像和对应的人脸图像的质量参数，最后确定所述当前帧内所有人物中人脸图像的人脸信息及质量参数达到预设标准的人物，并且对该人物抓拍人脸照片。

所述对每一帧视频数据进行人脸信息识别获得当前帧内所有人物的人脸图像和对应的人脸图像的质量参数，具体为：所述摄像机根据视频数据的其中一帧中的亮度分布拾取人脸信息，之后根据人脸信息中的人脸图像的亮度、清晰度及正脸下人脸特征匹配程度确定人脸图像的质量参数。

所述摄像机根据视频数据的其中一帧中的亮度分布拾取人脸信息之后还包括：所述摄像机根据当前人脸信息与邻近若干帧中拾取人脸信息对比情况判断当前人脸图像是否为新人，如果确定为新人，为当前人脸图像分配人脸ID，反之，将当前人脸图像与已有的人脸ID建立对应关系。

所述确定所述当前帧内所有人物中人脸图像的人脸信息及质量参数达到预设标准的人物，并且对该人物抓拍人脸照片，具体为：当确定为新人且人脸图像的质量参数大于或等于预设阈值时，所述摄像机抓拍人脸照片并存储。

对每一帧视频数据进行人脸信息识别获得当前帧内所有人物的人脸图像和对应的人脸图像的质量参数之后，该方法还包括：当确定为新人但人脸图像的质量参数小于预设阈值时，所述摄像机根据人脸信息调整摄像机参数，同时丢弃人脸图像并继续判断后续视频数据产生的人脸图像的质量参数直至人脸图像的质量参数大于或等于预设阈值。