CN105913528B - 门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置，该门禁控制数据处理方法包括：获取俯视图像序列；根据所述俯视图像序列获得人员活动信息；根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息；向门禁控制设备发送所述人员位置信息，使得所述门禁控制设备根据所述人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。本发明提供的门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

Description

门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置

技术领域

本发明涉及门禁技术领域，特别是涉及一种门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置。

背景技术

门禁是对门的防范措施，通过门禁控制可以保障人类的人身安全，这里的门包括能够通行的各种通道，比如住宅门、通道闸口等。目前已经可以一定程度上实现自动化门禁控制，比如在门处安装摄像头，外来人员在门前可主动对准摄像头，由摄像头拍摄获得人脸图像后发送至门禁控制系统，由门禁控制系统进行人脸识别，从而利用识别结果控制门的通行和关闭。

然而，目前的门禁控制方式，需要人员主动配合摄像头完成人脸识别，等待人员配合来完成人脸识别的时间消耗是难以预期的，导致门禁控制效率低下。

发明内容

基于此，有必要针对目前需要用户主动配合的门禁控制方式效率低的问题，提供一种门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置。

一种门禁控制数据处理方法，包括：

获取俯视图像序列；

根据所述俯视图像序列获得人员活动信息；

根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息；

向门禁控制设备发送所述人员位置信息，使得所述门禁控制设备根据所述人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

一种门禁控制方法，包括：

获取符合进门意图的人员位置信息；所述人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；所述人员活动信息是根据俯视图像序列得到的；

根据所述人员位置信息进行人脸识别；

获取识别到的人脸所属的用户标识；

当所述用户标识具有开门权限时输出开门指令。

一种门禁控制数据处理装置，包括：

俯视图像序列获取模块，用于获取俯视图像序列；

进门意图检测模块，用于根据所述俯视图像序列获得人员活动信息；根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息；

发送模块，用于向门禁控制设备发送所述人员位置信息，使得所述门禁控制设备根据所述人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

一种门禁控制装置，包括：

人员位置信息获取模块，用于获取符合进门意图的人员位置信息；所述人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；所述人员活动信息是根据俯视图像序列得到的；

人脸识别模块，用于根据所述人员位置信息进行人脸识别；

门禁控制模块，用于获取识别到的人脸所属的用户标识；当所述用户标识具有开门权限时输出开门指令。

上述门禁控制数据处理方法和装置、门禁控制方法和装置，利用俯视图像序列得到人员活动信息，从而利用人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。检测到的人员位置信息是符合进门意图的人员的位置信息，再根据该人员位置信息进行针对性地人脸识别，进而利用识别出的人脸进行门禁控制。这样可以自动判断符合进门意图的人员，并进行针对性地人脸识别，可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

附图说明

图1为一个实施例中门禁控制系统的应用环境图；

图2为一个实施例中摄像头的内部结构示意图；

图3为一个实施例中电子设备的内部结构示意图；

图4为一个实施例中门禁控制数据处理方法的流程示意图；

图5为一个实施例中预测模型的训练以及预测过程示意图；

图6为一个实施例中异常报警的步骤的流程示意图；

图7为一个实施例中门禁控制方法的流程示意图；

图8为一个实施例中门禁控制数据处理装置的结构框图；

图9为另一个实施例中门禁控制数据处理装置的结构框图；

图10为一个实施例中门禁控制装置的结构框图；

图11为另一个实施例中门禁控制装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，在一个实施例中，提供了一种门禁控制系统，包括俯视摄像头110、人脸采集摄像头120和门禁控制设备130。俯视摄像头110具体可以是深度摄像头或者非深度摄像头的普通摄像头，深度摄像头不仅可以拍摄图像还可以获得拍摄的图像中的目标距离该深度摄像头的距离。俯视摄像头110用于拍摄俯视图像序列，可根据所述俯视图像序列获得人员活动信息，根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息，向门禁控制设备发送所述人员位置信息。人脸采集摄像头120用于采集包含人脸的图像，可将采集到的包含人脸的图像发送到门禁控制设备130。门禁控制设备130可以是服务器或者专用于门禁控制的设备，门禁控制设备130可根据人员位置信息对包含人脸的图像进行针对性地人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

如图2所示，在一个实施例中，提供了一种摄像头，可用作俯视摄像头110或者人脸采集摄像头120。如图2所示，该摄像头包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、图像传感器、内存储器和通信接口。其中，摄像头的非易失性存储介质存储有操作系统，还包括一种门禁控制数据处理装置，该门禁控制数据处理装置用于实现一种门禁控制数据处理方法。该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个摄像头的运行。摄像头中的内存储器为非易失性存储介质中的门禁控制数据处理装置的运行提供环境，该内存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种门禁控制数据处理方法。通信接口用于与门禁控制设备130通信。图像传感器用于采集图像。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的摄像头的限定，具体的摄像头可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如图3所示，在一个实施例中，提供了一种电子设备，可用作门禁控制设备130。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器和通信接口。其中，该电子设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和门禁控制装置，数据库中存储用户标识与开门权限的对应关系。该门禁控制装置用于实现一种门禁控制方法。该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。该电子设备的内存储器为非易失性存储介质中的门禁控制装置的运行提供环境，该内存储器中可储存有计算机可读指令，该计算机可读指令被所述处理器执行时，可使得所述处理器执行一种门禁控制方法。通信接口用于与俯视摄像头110和人脸采集摄像头120通信。电子设备可以是服务器，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如图4所示，在一个实施例中，提供了一种门禁控制数据处理方法，本实施例以该方法应用于上述图1中门禁控制系统中的俯视摄像头110来举例说明。该方法具体包括如下步骤：

步骤402，获取俯视图像序列。

具体地，俯视摄像头拍摄获得俯视图像序列。其中俯视摄像头可安装在顶部或者高于人身高的墙壁处或者顶部墙角处，使得俯视摄像头可以拍摄到俯视视角的图像，俯视摄像头的视野至少覆盖门所在位置。俯视图像是从高于人员身高的位置向下拍摄得到的图像，可以是正俯视或者具有倾斜角度的俯视。

俯视图像序列是俯视摄像头拍摄得到的俯视图像按时间顺序排列后形成的图像序列，俯视图像序列具体可以是视频或者图片序列。俯视图像序列中相邻俯视图像的时间间隔可根据需要设定。俯视图像序列的帧率可以低于或者高于人眼所能承受的帧率阈值，俯视图像序列的帧率是俯视图像序列中单位时间内的俯视图像的数量，帧率高基于俯视图像序列的检测结果更准确，帧率低对俯视摄像头硬件资源消耗小。

步骤404，根据俯视图像序列获得人员活动信息。

其中人员活动信息是可反映人员活动情况的信息，俯视摄像头具体可对俯视图像序列中的各个俯视图像进行检测，从而得到人员活动信息。俯视摄像头可以将俯视图像序列发送到服务器，从而接收服务器反馈的由服务器检测到的人员活动信息；俯视摄像头也可以从俯视图像序列中提取出用于检测人员活动信息的特征，并将提取的特征发送到服务器，接收服务器反馈的根据提取的特征检测得到的人员活动信息。

人员活动信息可以包括人体位置、人体朝向、人体运动方向以及人头朝向中的至少一种。俯视摄像头具体可以对俯视图像序列中的各个俯视图像进行人体检测、人体朝向检测、人体运动方向检测以及人头朝向检测中的至少一种，从而得到人体位置、人体朝向、人体运动方向以及人头朝向中的至少一种作为人员活动信息。人体检测、人体朝向检测、人体运动方向检测以及人头朝向检测都可以采用预先训练得到的分类器检测获得，分类器可以是支持向量机(Support Vector Machine，SVM)或者神经网络等，分类器可根据俯视角度的相应样本训练获得。

步骤406，根据人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

具体地，俯视摄像头得到人员活动信息后，便可以根据人员活动信息，通过已训练的预测模型对相应人员是否符合进门意图进行预测，若是符合进门意图的人员，则获取相应的人员位置信息；若是不符合进门意图的人员，则继续根据俯视图像序列获得人员活动信息。

其中进门意图反映的是相应人员进门的概率，若符合进门意图则说明根据人员活动信息预测相应人员后续进门的概率高；若不符合进门意图则说明根据人员活动信息预测相应人员后续进门的概率低。是否符合进门意图可通过将人员活动信息输入到预先训练得到的预测模型，输出是否符合进门意图的预测结果，若符合则获取相应的人员位置信息。

步骤408，向门禁控制设备发送人员位置信息，使得门禁控制设备根据人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

具体地，俯视摄像头将符合进门意图的人员位置信息发送到门禁控制设备。门禁控制设备获取到俯视摄像头发送的人员位置信息，并获取到人脸采集摄像头采集到的图像。

门禁控制设备可利用统一的坐标系将人员位置信息对应到采集到的图像中，对人脸采集摄像头采集到的图像中与人员位置信息匹配的人脸图像进行人脸识别，得到人脸识别结果。

门禁控制设备根据人脸识别结果确定人脸所属用户标识，从而查询该用户标识是否具有开门权限，若查询到具有开门权限则输出开门指令。开门指令可输出到直接控制门通行和关闭的装置上，比如门锁或者闸门锁定器，使得门可以通行。

在一个实施例中，人脸识别可采用基于模板匹配的人脸识别算法、子空间分析人脸识别算法、局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)人脸识别、主成分分析(PCA)算法、特征脸法(基于KL变换)、人工神经网络人脸识别算法以及支持向量机人脸识别算法中的任意一种。其中基于模板匹配的人脸识别算法核心思想利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位，解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。

上述门禁控制数据处理方法，利用俯视图像序列得到人员活动信息，从而利用人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。检测到的人员位置信息是符合进门意图的人员的位置信息，再根据该人员位置信息进行针对性地人脸识别，进而利用识别出的人脸进行门禁控制。这样可以自动判断符合进门意图的人员，并进行针对性地人脸识别，可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

在一个实施例中，人员活动信息包括人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征；步骤406具体包括：根据人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，通过已训练的预测模型检测出符合进门意图的人员，并获取相应的人员位置信息。

具体地，人员运动特征可以包括人体位置特征、人体朝向特征以及人头朝向特征中的至少一种，反映的是人体在俯视图像中的特征。图像序列特征是俯视图像序列中连续俯视图像之间的特征，包括连续俯视图像之间检测到和跟踪的人员变化特征，比如人体运动方向特征或者人体运动轨迹特征。图像表观特征是俯视图像中的形状特征以及形状分布特征。

预测模型可采用支持向量机或者神经网络等模型。参照图5，训练俯视图像序列中可提取出相应的人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，具体训练俯视图像序列可经过人体检测和人体跟踪后提取得到相应的人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，进而预测模型可根据训练俯视图像序列中提取出的人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，以及是否进门的标记数据，进行训练获得。在执行步骤406时，门禁控制设备可将从俯视图像序列中获得的人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征输入训练得到的预测模型，获得是否符合进门意图的预测结果。

本实施例中，通过人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，可以更加准确地描述人员活动状况，从而利用预测模型可准确地判断出相应人员是否具有进门意图，提高检测进门意图的准确性，进而提高门禁控制的效率。

在一个实施例中，俯视图像序列通过深度摄像头获取；该门禁控制数据处理方法还包括：获取与人员活动信息对应的人员距离信息；步骤406包括：根据人员活动信息和人员距离信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

具体地，深度摄像头是不仅可以采集图像还可以获得图像中目标与深度摄像头之间距离信息的摄像头，如TOF(Time of flight，飞行时间，指原子、分子或声波、电磁波等波在媒介中传播一段距离所需要的时间)摄像头或者3D激光摄像头等。俯视摄像头不仅可以获得人员活动信息，还可以获得相应的人员距离信息，该人员距离信息可反映相应人员距离俯视摄像头的距离。

进一步地，俯视摄像头具体可将人员活动信息和人员距离信息输入预测模型，输出是否符合进门意图的预测结果。若符合进门意图，则俯视摄像头获取相应人员的人员位置信息。该预测模型在训练时也会采用训练俯视图像序列中得到的人员活动信息和相应的人员距离信息训练获得。

本实施例中，在进行进门意图检测时，进一步考虑了人员距离信息，可以进一步提高检测进门意图的准确性，进一步提高门禁控制的效率。

如图6所示，在一个实施例中，该门禁控制数据处理方法还包括异常报警的步骤，具体包括如下步骤：

步骤602，根据俯视图像序列获得人员活动轨迹。

其中，人员活动轨迹是描述相应人员位置随时间变化情况的数据。具体地，俯视摄像头可对俯视图像进行人体检测，并根据人体检测结果在俯视图像序列中跟踪检测到的人体，从而获得相应人员的人员活动轨迹。人员活动轨迹可用若干按时间顺序排列的位置点表示。

步骤604，根据人员活动轨迹获得人员进门检测结果。

其中，人员进门检测结果是对人员是否进门的事实的检测结果，还可以包括相应人员的人员活动轨迹。具体地，俯视摄像头可通过检测人员活动轨迹是否从门外区域进入到门内区域，从而得到人员活动轨迹对应的人员是否进门的人员进门检测结果。这里门内区域是指门禁控制的门所防护的区域，一般是门所在房间的内部区域；门外区域是俯视摄像头的视野范围内不属于门内区域的区域，一般是门所在房间之外的区域。

步骤606，向门禁控制设备发送人员进门检测结果，使得门禁控制设备在识别到的人脸与人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

具体地，俯视摄像头将人员进门检测结果发送到门禁控制设备，具体可仅在检测到相应人员已进门的人员进门检测结果时发送。门禁控制设备接收人员进门检测结果，判断识别到的人脸对应的人员是否与人员进门检测结果匹配，若匹配则可继续检测，若不匹配则输出报警信息。

识别到的人脸与人员进门检测结果是否匹配，具体可通过判断识别到的人脸的人员活动轨迹与已进门人员的人员活动轨迹是否匹配来判断。若识别到的人脸对应的人员活动轨迹与已进门人员的人员活动轨迹不一致，或者识别到的人脸对应的人员位置信息与已进门人员的人员活动轨迹不一致，说明识别到的人脸与已进门人员身份不匹配，此时判定识别到的人脸对应的人员与人员进门检测结果不匹配，说明可能存在使用别人人脸进行人脸识别的情况，可输出报警信息。

识别到的人脸与人员进门检测结果是否匹配，还可以通过判断识别到的人脸的数量和已进门人员的数量是否匹配来判断。比如若识别到的人脸是一个，但是人员进门检测结果表示已进门人员为两个，说明可能存在尾随的恶意人员，可输出报警信息。

输出报警信息时，门禁控制设备具体可以输出报警声音，控制报警灯闪烁，发送报警信息到指定移动终端，或者将这些输出报警信息的方式中的两个或者两个以上进行组合，还可以采用其它方式输出报警信息。

本实施例中，门禁控制设备依据识别到的人脸与人员进门检测结果的匹配结果，当匹配结果为不匹配时输出报警信息，可以在符合开门条件时但存在安全隐患时进行报警提醒，获取到报警信息的人员就可以针对存在安全隐患的门禁场景采取相应的措施，保证门禁控制安全性。

在一个实施例中，步骤604包括：当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时，获得相应人员已进门的人员进门检测结果。

具体地，俯视图像中，门内区域和门内区域可通过相应的表示门的线段来表示。线段的形状与门在俯视图像中呈现的投影形状相关，线段可以是直线段、曲线段或者折线段。

俯视图像中门的数量可以是一个或多个，其中一个门可以用一条线段来表示，也可以用多于一条的并列线段来表示。当一个门对应一条线段时，该线段两侧分别是门内区域和门外区域；当一个门对应多于一条的并列线段时，该并列线段整体的两侧分别是门内区域和门外区域，该并列线段之间则是容错区域。并列的线段是大致平行的多条线段，比如可以是2条或3条并列线段。

人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的一条线段到达门内区域时，便可以判定相应人员已进门。当人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的多余一条的并列线段到达门内区域时，说明相应人员并不是在门口徘徊，而是确实进入了门内区域，这样可提高人员进门检测结果的准确性，进而可提高报警准确性，防止误判。

在一个实施例中，预测模型可根据符合进门意图的人员信息、人脸识别结果以及符合进门意图的人员是否进门的人员进门检测结果，更新预测模型。符合进门意图的人员信息包括符合进门意图的人员位置信息。

本实施例中，利用符合进门意图的人员信息、人脸识别结果以及人员进门检测结果对预测模型进行迭代训练，使得预测模型的预测结果更加准确，提高了门禁控制的准确性。

在一个实施例中，上述俯视摄像头、人脸采集摄像头和门禁控制设备各自所做的各种处理，可以在本地完成，也可以通过远程服务器处理获得。

如图7所示，在一个实施例中，提供了一种门禁控制方法，本实施例以该方法应用于上述图1中的门禁控制设备130来举例说明。该方法具体包括如下步骤：

步骤702，获取符合进门意图的人员位置信息；人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；人员活动信息是根据俯视图像序列得到的。

具体地，俯视摄像头可获取俯视图像序列，根据俯视图像序列获得人员活动信息，根据人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息，向门禁控制设备发送人员位置信息，门禁控制设备则接收到符合进门意图的人员位置信息。

在其它实施例中，俯视摄像头可获取俯视图像序列并发送到门禁控制设备，门禁控制设备可根据俯视图像序列获得人员活动信息，根据人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

其中，俯视摄像头拍摄获得俯视图像序列。其中俯视摄像头可安装在顶部或者高于人身高的墙壁处或者顶部墙角处，使得俯视摄像头可以拍摄到俯视视角的图像，俯视摄像头的视野至少覆盖门所在位置。

俯视图像序列是俯视摄像头拍摄得到的俯视图像按时间顺序排列后形成的图像序列，俯视图像序列具体可以是视频或者图片序列。俯视图像序列中相邻俯视图像的时间间隔可根据需要设定。俯视图像序列的帧率可以低于或者高于人眼所能承受的帧率阈值，俯视图像序列的帧率是俯视图像序列中单位时间内的俯视图像的数量，帧率高基于俯视图像序列的检测结果更准确，帧率低对俯视摄像头硬件资源消耗小。

其中人员活动信息是可反映人员活动情况的信息，俯视摄像头具体可对俯视图像序列中的各个俯视图像进行检测，从而得到人员活动信息。俯视摄像头可以将俯视图像序列发送到服务器，从而接收服务器反馈的由服务器检测到的人员活动信息；俯视摄像头也可以从俯视图像序列中提取出用于检测人员活动信息的特征，并将提取的特征发送到服务器，接收服务器反馈的根据提取的特征检测得到的人员活动信息。

人员活动信息可以包括人体位置、人体朝向、人体运动方向以及人头朝向中的至少一种。俯视摄像头具体可以对俯视图像序列中的各个俯视图像进行人体检测、人体朝向检测、人体运动方向检测以及人头朝向检测中的至少一种，从而得到人体位置、人体朝向、人体运动方向以及人头朝向中的至少一种作为人员活动信息。人体检测、人体朝向检测、人体运动方向检测以及人头朝向检测都可以采用预先训练得到的分类器检测获得，分类器可以是支持向量机(Support Vector Machine，SVM)或者神经网络等，分类器可根据俯视角度的相应样本训练获得。

俯视摄像头得到人员活动信息后，便可以根据人员活动信息，通过已训练的预测模型对相应人员是否符合进门意图进行预测，若是符合进门意图的人员，则获取相应的人员位置信息；若是不符合进门意图的人员，则继续根据俯视图像序列获得人员活动信息。

其中进门意图反映的是相应人员进门的概率，若符合进门意图则说明根据人员活动信息预测相应人员后续进门的概率高；若不符合进门意图则说明根据人员活动信息预测相应人员后续进门的概率低。是否符合进门意图可通过将人员活动信息输入到预先训练得到的预测模型，输出是否符合进门意图的预测结果，若符合则获取相应的人员位置信息。

步骤704，根据人员位置信息进行人脸识别。

具体地，门禁控制设备获取到俯视摄像头发送的人员位置信息，并获取到人脸采集摄像头采集到的图像。门禁控制设备可利用统一的坐标系将人员位置信息对应到采集到的图像中，对人脸采集摄像头采集到的图像中与人员位置信息匹配的人脸图像进行人脸识别，得到人脸识别结果。

步骤706，获取识别到的人脸所属的用户标识。

步骤708，当用户标识具有开门权限时输出开门指令。

门禁控制设备根据人脸识别结果确定人脸所属用户标识，从而查询该用户标识是否具有开门权限，若查询到具有开门权限则输出开门指令。开门指令可输出到直接控制门通行和关闭的装置上，比如门锁或者闸门锁定器，使得门可以通行。

在一个实施例中，人脸识别可采用基于模板匹配的人脸识别算法、子空间分析人脸识别算法、局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)人脸识别、主成分分析(PCA)算法、特征脸法(基于KL变换)、人工神经网络人脸识别算法以及支持向量机人脸识别算法中的任意一种。其中基于模板匹配的人脸识别算法核心思想利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位，解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。

上述门禁控制方法，利用俯视图像序列得到人员活动信息，从而利用人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。检测到的人员位置信息是符合进门意图的人员的位置信息，再根据该人员位置信息进行针对性地人脸识别，进而利用识别出的人脸进行门禁控制。这样可以自动判断符合进门意图的人员，并进行针对性地人脸识别，可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

在一个实施例中，该门禁控制方法还包括：获取人员进门检测结果；当识别到的人脸与人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

具体地，门禁控制设备可获取俯视摄像头发送的人员进门检测结果，也可以依据俯视摄像头发送俯视图像序列得到人员进门检测结果。人员进门检测结果可根据人员活动轨迹获得，人员活动轨迹可根据俯视图像序列获得。

在一个实施例中，俯视摄像头可对俯视图像进行人体检测，并根据人体检测结果在俯视图像序列中跟踪检测到的人体，从而获得相应人员的人员活动轨迹。人员活动轨迹可用若干按时间顺序排列的位置点表示。

其中，人员进门检测结果是对人员是否进门的事实的检测结果，还可以包括相应人员的人员活动轨迹。具体地，俯视摄像头可通过检测人员活动轨迹是否从门外区域进入到门内区域，从而得到人员活动轨迹对应的人员是否进门的人员进门检测结果。这里门内区域是指门禁控制的门所防护的区域，一般是门所在房间的内部区域；门外区域是俯视摄像头的视野范围内不属于门内区域的区域，一般是门所在房间之外的区域。

俯视摄像头将人员进门检测结果发送到门禁控制设备，具体可仅在检测到相应人员已进门的人员进门检测结果时发送。门禁控制设备接收人员进门检测结果，判断识别到的人脸对应的人员是否与人员进门检测结果匹配，若匹配则可继续检测，若不匹配则输出报警信息。

识别到的人脸与人员进门检测结果是否匹配，具体可通过判断识别到的人脸的人员活动轨迹与已进门人员的人员活动轨迹是否匹配来判断。若识别到的人脸对应的人员活动轨迹与已进门人员的人员活动轨迹不一致，或者识别到的人脸对应的人员位置信息与已进门人员的人员活动轨迹不一致，说明识别到的人脸与已进门人员身份不匹配，此时判定识别到的人脸对应的人员与人员进门检测结果不匹配，说明可能存在使用别人人脸进行人脸识别的情况，可输出报警信息。

识别到的人脸与人员进门检测结果是否匹配，还可以通过判断识别到的人脸的数量和已进门人员的数量是否匹配来判断。比如若识别到的人脸是一个，但是人员进门检测结果表示已进门人员为两个，说明可能存在尾随的恶意人员，可输出报警信息。

输出报警信息时，门禁控制设备具体可以输出报警声音，控制报警灯闪烁，发送报警信息到指定移动终端，或者将这些输出报警信息的方式中的两个或者两个以上进行组合，还可以采用其它方式输出报警信息。

本实施例中，门禁控制设备依据识别到的人脸与人员进门检测结果的匹配结果，当匹配结果为不匹配时输出报警信息，可以在符合开门条件时但存在安全隐患时进行报警提醒，获取到报警信息的人员就可以针对存在安全隐患的门禁场景采取相应的措施，保证门禁控制安全性。

在一个实施例中，人员进门检测结果是当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时获得的表示相应人员已进门的人员进门检测结果；人员活动轨迹根据俯视图像序列得到。

具体地，在俯视图像中，门内区域和门内区域可通过相应的表示门的线段来表示。线段的形状与门在俯视图像中呈现的投影形状相关，线段可以是直线段、曲线段或者折线段。

俯视图像中门的数量可以是一个或多个，其中一个门可以用一条线段来表示，也可以用多于一条的并列线段来表示。当一个门对应一条线段时，该线段两侧分别是门内区域和门外区域；当一个门对应多于一条的并列线段时，该并列线段整体的两侧分别是门内区域和门外区域，该并列线段之间则是容错区域。并列的线段是大致平行的多条线段，比如可以是2条或3条并列线段。

人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的一条线段到达门内区域时，便可以判定相应人员已进门。当人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的多余一条的并列线段到达门内区域时，说明相应人员并不是在门口徘徊，而是确实进入了门内区域，这样可提高人员进门检测结果的准确性，进而可提高报警准确性，防止误判。

如图8所示，在一个实施例中，提供了一种门禁控制数据处理装置800，包括俯视图像序列获取模块801、进门意图检测模块802和发送模块803。

俯视图像序列获取模块801，用于获取俯视图像序列。

进门意图检测模块802，用于根据俯视图像序列获得人员活动信息；根据人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

发送模块803，用于向门禁控制设备发送人员位置信息，使得门禁控制设备根据人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

上述门禁控制数据处理装置800，利用俯视图像序列得到人员活动信息，从而利用人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。检测到的人员位置信息是符合进门意图的人员的位置信息，再根据该人员位置信息进行针对性地人脸识别，进而利用识别出的人脸进行门禁控制。这样可以自动判断符合进门意图的人员，并进行针对性地人脸识别，可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

在一个实施例中，人员活动信息包括人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征；进门意图检测模块802用于根据所述人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，通过已训练的预测模型检测出符合进门意图的人员，并获取相应的人员位置信息。

本实施例中，通过人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，可以更加准确地描述人员活动状况，从而利用预测模型可准确地判断出相应人员是否具有进门意图，提高检测进门意图的准确性，进而提高门禁控制的效率。

在一个实施例中，俯视图像序列通过深度摄像头获取；进门意图检测模块802还用于获取与人员活动信息对应的人员距离信息；根据人员活动信息和人员距离信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

本实施例中，在进行进门意图检测时，进一步考虑了人员距离信息，可以进一步提高检测进门意图的准确性，进一步提高门禁控制的效率。

如图9所示，在一个实施例中，门禁控制数据处理装置800还包括：进门检测模块804，用于根据俯视图像序列获得人员活动轨迹；根据人员活动轨迹获得人员进门检测结果。

发送模块803还用于向门禁控制设备发送人员进门检测结果，使得门禁控制设备在识别到的人脸与人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

本实施例中，门禁控制设备依据识别到的人脸与人员进门检测结果的匹配结果，当匹配结果为不匹配时输出报警信息，可以在符合开门条件时但存在安全隐患时进行报警提醒，获取到报警信息的人员就可以针对存在安全隐患的门禁场景采取相应的措施，保证门禁控制安全性。

在一个人实施例中，进门检测模块804还用于当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时，获得相应人员已进门的人员进门检测结果。

人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的一条线段到达门内区域时，便可以判定相应人员已进门。当人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的多余一条的并列线段到达门内区域时，说明相应人员并不是在门口徘徊，而是确实进入了门内区域，这样可提高人员进门检测结果的准确性，进而可提高报警准确性，防止误判。

如图10所示，在一个实施例中，提供了一种门禁控制装置1000，包括：人员位置信息获取模块1001、人脸识别模块1002和门禁控制模块1003。

人员位置信息获取模块1001，用于获取符合进门意图的人员位置信息；人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；人员活动信息是根据俯视图像序列得到的。

人脸识别模块1002，用于根据人员位置信息进行人脸识别。

门禁控制模块1003，用于获取识别到的人脸所属的用户标识；当用户标识具有开门权限时输出开门指令。

上述门禁控制装置1000，利用俯视图像序列得到人员活动信息，从而利用人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息。检测到的人员位置信息是符合进门意图的人员的位置信息，再根据该人员位置信息进行针对性地人脸识别，进而利用识别出的人脸进行门禁控制。这样可以自动判断符合进门意图的人员，并进行针对性地人脸识别，可减少等待人员主动配合进行人脸识别的时间消耗，提高了门禁控制效率。

如图11所示，在一个实施例中，门禁控制装置1000还包括：报警模块1004，用于获取人员进门检测结果；当识别到的人脸与人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

本实施例中，门禁控制设备依据识别到的人脸与人员进门检测结果的匹配结果，当匹配结果为不匹配时输出报警信息，可以在符合开门条件时但存在安全隐患时进行报警提醒，获取到报警信息的人员就可以针对存在安全隐患的门禁场景采取相应的措施，保证门禁控制安全性。

在一个实施例中，人员进门检测结果是当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时获得的表示相应人员已进门的人员进门检测结果；人员活动轨迹根据俯视图像序列得到。

本实施例中，人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的一条线段到达门内区域时，便可以判定相应人员已进门。当人员活动轨迹从门外区域穿过表示一个门对应的多余一条的并列线段到达门内区域时，说明相应人员并不是在门口徘徊，而是确实进入了门内区域，这样可提高人员进门检测结果的准确性，进而可提高报警准确性，防止误判。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (18)

1.一种门禁控制数据处理方法，包括：

获取俯视图像序列；

根据所述俯视图像序列获得人员活动信息；

根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息；

向门禁控制设备发送所述人员位置信息，使得所述门禁控制设备根据所述人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人员活动信息包括人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征；

所述根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息，包括：

根据所述人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，通过已训练的预测模型检测出符合进门意图的人员，并获取相应的人员位置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述俯视图像序列通过深度摄像头获取；所述方法还包括：

获取与所述人员活动信息对应的人员距离信息；所述人员距离信息表示相应人员距离所述深度摄像头的距离；

所述根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息包括：

根据所述人员活动信息和人员距离信息检测出符合进门意图的人员位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述俯视图像序列获得人员活动轨迹；

根据所述人员活动轨迹获得人员进门检测结果；

向所述门禁控制设备发送所述人员进门检测结果，使得所述门禁控制设备在所述识别到的人脸与所述人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员活动轨迹获得人员进门检测结果，包括：

当所述人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时，获得相应人员已进门的人员进门检测结果。

6.一种门禁控制方法，包括：

获取符合进门意图的人员位置信息；所述人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；所述人员活动信息是根据俯视图像序列得到的；

根据所述人员位置信息进行人脸识别；

获取识别到的人脸所属的用户标识；

当所述用户标识具有开门权限时输出开门指令。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

获取人员进门检测结果；

当所述识别到的人脸与所述人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述人员进门检测结果是当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时获得的表示相应人员已进门的人员进门检测结果；所述人员活动轨迹根据所述俯视图像序列得到。

9.一种门禁控制数据处理装置，其特征在于，包括：

俯视图像序列获取模块，用于获取俯视图像序列；

进门意图检测模块，用于根据所述俯视图像序列获得人员活动信息；根据所述人员活动信息检测出符合进门意图的人员位置信息；

发送模块，用于向门禁控制设备发送所述人员位置信息，使得所述门禁控制设备根据所述人员位置信息进行人脸识别，并在识别到的人脸所属用户标识具有开门权限时输出开门指令。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述人员活动信息包括人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征；所述进门意图检测模块用于根据所述人员运动特征、图像序列特征和图像表观特征，通过已训练的预测模型检测出符合进门意图的人员，并获取相应的人员位置信息。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述俯视图像序列通过深度摄像头获取；所述进门意图检测模块还用于获取与所述人员活动信息对应的人员距离信息；根据所述人员活动信息和人员距离信息检测出符合进门意图的人员位置信息；所述人员距离信息表示相应人员距离所述深度摄像头的距离。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

进门检测模块，用于根据所述俯视图像序列获得人员活动轨迹；根据所述人员活动轨迹获得人员进门检测结果；

所述发送模块还用于向所述门禁控制设备发送所述人员进门检测结果，使得所述门禁控制设备在所述识别到的人脸与所述人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述进门检测模块还用于当所述人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时，获得相应人员已进门的人员进门检测结果。

14.一种门禁控制装置，其特征在于，包括：

人员位置信息获取模块，用于获取符合进门意图的人员位置信息；所述人员位置信息是根据人员活动信息检测出的符合进门意图的人员位置信息；所述人员活动信息是根据俯视图像序列得到的；

人脸识别模块，用于根据所述人员位置信息进行人脸识别；

门禁控制模块，用于获取识别到的人脸所属的用户标识；当所述用户标识具有开门权限时输出开门指令。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

报警模块，用于获取人员进门检测结果；当所述识别到的人脸与所述人员进门检测结果不匹配时输出报警信息。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述人员进门检测结果是当人员活动轨迹从门外区域穿过表示门的一条线段或多于一条的并列线段达到门内区域时获得的表示相应人员已进门的人员进门检测结果；所述人员活动轨迹根据所述俯视图像序列得到。

17.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

18.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。