[发明专利]一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统，包括：S1：采集特殊行为频发场所的人脸，作为第一人脸图像，采集路口车道特殊行为对应人员的人脸，作为第二人脸图像，S2：将所述第一人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，输出人脸特征量图像，将所述人脸特征量图像进行集合用于构建特殊行为人脸特征库，S3：将所述第二人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，与特殊行为人脸特征库进行比对，输出图像相似度，S4：将所述图像相似度大于设定阀值的第二人脸图像和对应的车辆信息作为特殊行为对应人员输送到预警端，进行特殊行为预警查控；该查控方法成本低，识别准确率高。

技术领域

本发明涉及酒驾查控技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统。

背景技术

在查特殊行为技术，例如酒驾上，现有技术记载了一种方法，结合车内司机的心率变化、司机的体温变化、车内酒精浓度检测和第三方远程视频监督和控制多方面判断司机是否存在某些特殊行为，例如司机是否饮酒和防范司机酒后开车，但是其中关于体温变化、酒精浓度异常和心率变化都是设定阈值区间，通过获取的参数与区间进行对比识别，阈值区间是有人为多次重复试验和主观经验判断。第三方远程视频实则也是人为监督，也是主观上的判断，使得最终结果存在主观上的误差，降低了识别的准确度。

现有技术还记载了可以利用了多方位酒精传感器采集酒精浓度为初次判断是否醉酒，后续行驶过程中将视频识别与酒精浓度结合来判断是否存在饮酒行为。但是该方法主要依赖于酒精浓度检测的精度，视频识别只是检测司机是否存在替代的现象而不是进行图像识别来判断图像中的司机是否有酒驾行为，当酒精传感器被人为阻塞，醉酒驾驶员在行驶过程中不存在饮酒行为则无法被识别出来，而且并未给出视频识别所采用的方法。

另外现有技术提供了比对驾驶员在喝酒前后第一与第二图像的人脸图像，通过颜色RGB值计算出来的肤色变化，判定肤色变化是否达到预设肤色变化阈值，以及判定酒后的行车轨迹是否超出预设轨迹，两方面结合来综合判定驾驶人是否有酒驾行为。此方法在识别人脸时只采用了肤色特征的识别，对于一些喝酒肤色变化不明显或者酒量好的人无法察觉，而后续的车辆轨迹超出预设轨迹并不足以说明是否与酒驾相关。

因此上述查特殊行为，例如酒驾技术存在如下缺陷：

1、特征单一，识别准确率低。单独使用某一判定特征当作酒驾行为的判定，效率低范围大，反而会对交通造成压力。

2、检测困难，自动化程度不足。行为人车内酒精浓度、心率等因素无法普及车内安装相应检测设备，也存在成本较高的问题。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法及系统，成本低，用于辅助人工查找一些特殊行为，识别准确率高，缩小了检测范围，提高了检测效率，避免由于查控特殊行为造成交通压力。

本发明提出的一种基于人脸识别的特殊行为定点识别查控方法，包括：

采集特殊行为频发场所的人脸，作为第一人脸图像，采集路口车道上特殊行为对应人员的人脸，作为第二人脸图像；

S2：将所述第一人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，输出人脸特征量图像，将所述人脸特征量图像进行集合用于构建特殊行为人脸特征库；

S3：将所述第二人脸图像导入已训练完成的人脸reID识别模型中，与所述特殊行为人脸特征库进行比对，输出图像相似度；

S4：将所述图像相似度大于设定阀值的第二人脸图像和对应的车辆信息作为特殊行为对应人员输送到预警端，进行特殊行为预警查控。

进一步地，在步骤S4：将所述图像相似度大于设定阀值的第二人脸图像和对应的车辆信息作为特殊行为对应人员输送到预警端，进行特殊行为预警查控中；相隔设定时间依次获取第二人脸图像和对应的车辆信息，并将第二人脸图像和对应的车辆信息发送到手持移动端，直至拦截到该车辆。