CN107392162B - 危险人物识别方法及装置 - Google Patents

危险人物识别方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107392162B
CN107392162B CN201710626187.XA CN201710626187A CN107392162B CN 107392162 B CN107392162 B CN 107392162B CN 201710626187 A CN201710626187 A CN 201710626187A CN 107392162 B CN107392162 B CN 107392162B
Authority
CN
China
Prior art keywords
person
dangerous
detected person
image
face information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710626187.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN107392162A (zh
Inventor
张铮
吴昊
刘旭忠
安娜
次刚
郭宝磊
宫心峰
罗宗玮
马晓
徐斌
许少鹏
罗振华
管清竹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BOE Technology Group Co Ltd
Beijing BOE Optoelectronics Technology Co Ltd
Original Assignee
BOE Technology Group Co Ltd
Beijing BOE Optoelectronics Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BOE Technology Group Co Ltd, Beijing BOE Optoelectronics Technology Co Ltd filed Critical BOE Technology Group Co Ltd
Priority to CN201710626187.XA priority Critical patent/CN107392162B/zh
Publication of CN107392162A publication Critical patent/CN107392162A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107392162B publication Critical patent/CN107392162B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G06Q50/265—Personal security, identity or safety
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G06V40/173—Classification, e.g. identification face re-identification, e.g. recognising unknown faces across different face tracks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提出一种危险人物识别方法及装置，其中，方法包括：采集包括至少一个被检测人物的图像；对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息；根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物；其中，数据库中包括危险人物的人脸信息；如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。该方法实现了对危险人物的识别、标记、跟踪，解决了现有技术中根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。

Description

危险人物识别方法及装置
技术领域
本发明涉及电子设备领域，尤其涉及一种危险人物识别方法及装置。
背景技术
防爆盾牌是警戒人员常用的防御器械，在冲突场景使用防爆盾牌不仅可以有效阻挡砖瓦、石块、棍棒玻璃瓶等物体的打击，还可以通过防爆盾牌上的观察窗观察外部场景，实时掌握现场动态。
但是，由于冲突场景中外部人员比较混杂，所以通过观察窗进行外部观察时，警戒人员不容易对外部人员进行有效地辨识。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种危险人物识别方法，以实现对危险人物进行识别、跟踪和标记的目的，用于解决现有根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。
本发明的第二个目的在于提出一种危险人物识别装置。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种危险人物识别方法，包括：采集包括至少一个被检测人物的图像；
对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息；
根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物；其中，数据库中包括危险人物的人脸信息；
如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。
作为第一方面实施例一种可选的实现方式，标记出被检测人物，包括：
获取被检测人物在图像中的位置信息；
根据位置信息获取用于标记被检测人物的标记的位置信息；
根据标记的位置信息在透明显示器上显示对被检测人物的标记，以使透明显示器上显示出的标记与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
作为第一方面实施例一种可选的实现方式，标记出被检测人物，包括：从图像中识别被检测人物的轮廓信息；
根据轮廓信息生成用于标记被检测人物的轮廓边界；其中，轮廓边界用于标记被检测人物；
根据图像中轮廓边界的位置信息，在透明显示器上显示被检测人物的轮廓边界，以使透明显示器上显示出的轮廓边界与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
作为第一方面实施例一种可选的实现方式，所述危险人物识别方法还包括：在采集图像的同时，采集用户的人眼图像；
根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量；
根据瞳孔的第一位移量，确定被检测人物在图像中的第二位移量；
根据第二位移量调整被检测人物标记的位置信息。
作为第一方面实施例一种可选的实现方式，根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物，包括：
将人脸信息上报给安全控制系统，以使安全控制系统将人脸信息与数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，以判断人脸信息是否与数据库中其中一个危险人物的人脸信息一致；
接收安全控制系统返回的判断结果。
作为第一方面实施例一种可选的实现方式，所述危险人物识别方法还包括：对危险人物所在环境进行拍摄，从所拍摄的环境图像中识别出标志性建筑物，根据标志性建筑物获取危险人物的位置信息；或者，
接收用户手动或者语音输入的危险人物的位置信息；或者，
基于设置在危险人物识别装置上的全球定位系统获取危险人物的位置信息；
将危险人物的位置信息上报给安全控制系统。
本发明实施例的危险人物识别方法，通过采集包括至少一个被检测人物的图像，对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息，根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物，如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。本实施例中，通过对包括被检测人物的图像进行识别，得到被检测人物的人脸信息，将被检测人物的人脸信息和数据库中危险人物的人脸信息进行比对，以判断被检测人物是否为危险人物，当被检测人物为危险人物时，对被检测人物进行跟踪和标记，实现了对危险人物的识别、标记、跟踪，解决了现有技术中根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种危险人物识别装置，包括：第一图像采集模块，用于采集包括至少一个被检测人物的图像；
人脸识别模块，用于对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息；
判断模块，用于根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物；其中，数据库中包括危险人物的人脸信息；
跟踪标记模块，用于如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。
作为第二方面实施例一种可选的实现方式，跟踪标记模块，具体用于：
获取被检测人物在图像中位置信息；
根据位置信息获取用于标记被检测人物的标记的位置信息；
根据标记的位置信息在透明显示器上显示对被检测人物的标记，以使透明显示器上显示出的标记与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
作为第二方面实施例一种可选的实现方式，跟踪标记模块，具体用于：从图像中识别被检测人物的轮廓信息；
根据轮廓信息生成用于标记被检测人物的轮廓边界；其中，轮廓边界用于标记被检测人物；
根据图像中轮廓边界的位置信息，在透明显示器上显示被检测人物的轮廓边界，以使透明显示器上显示出的轮廓边界与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
作为第二方面实施例一种可选的实现方式，危险人物识别装置还包括：第二图像采集模块，用于在采集图像的同时，采集用户的人眼图像；
第一位移量获取模块，用于根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量；
第二位移量获取模块，根据瞳孔的第一位移量，确定被检测人物在图像中的第二位移量；
标记位置调整模块，用于根据第二位移量调整被检测人物标记的位置信息。
作为第二方面实施例一种可选的实现方式，判断模块，具体用于：
将人脸信息上报给安全控制系统，以使安全控制系统将人脸信息与数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，以判断人脸信息是否与数据库中其中一个危险人物的人脸信息一致；
接收所述安全控制系统返回的判断结果。
作为第二方面实施例一种可选的实现方式，所述危险人物识别装置还包括：位置信息获取模块，用于对危险人物所在环境进行拍摄，从所拍摄的图像中识别出标志性建筑，根据标志性建筑物获取危险人物的位置信息；或者，接收用户手动或者语音输入的危险人物的位置信息，或者，基于设置的危险人物识别装置上的全球定位系统获取危险人物的位置信息，以及将危险人物的位置信息上报给安全控制系统。
本发明实施例的危险人物识别装置，通过采集包括至少一个被检测人物的图像，对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息，根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物，如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。本实施例中，通过对包括被检测人物的图像进行识别，得到被检测人物的人脸信息，将被检测人物的人脸信息和数据库中危险人物的人脸信息进行比对，以判断被检测人物是否为危险人物，当被检测人物为危险人物时，对被检测人物进行跟踪和标记，实现了对危险人物的识别、标记、跟踪，解决了现有技术中根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如第一方面实施例所述的危险人物识别方法。
为达上述目的，本发明第四方面实施例提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的危险人物识别方法。
为达上述目的，本发明第五方面实施例提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如第一方面实施例所述的危险人物识别方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例所提供的一种危险人物识别方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种防爆盾牌的外侧结构示意图；
图3为本发明实施例所提供的一种透明显示器上显示的标记随观察点变化的示意图；
图4为本发明实施例所提供的另一种危险人物识别方法的流程示意图；
图5为本发明实施例所提供的一种防爆盾牌的内侧结构示意图；
图6为本发明实施例所提供的又一种危险人物识别方法的流程示意图；
图7本发明实施例所提供的一种危险人物识别装置的结构示意图；
图8本发明实施例所提供的另一种危险人物识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的危险人物识别方法及装置。
由于冲突场景中外部人员比较混杂，通过防爆盾牌上的观察窗进行外部观察，警戒人员不容易对外部人员进行有效地辨识。
针对这一问题，本发明实施例提出一种危险人物识别方法，以实现对危险人物进行识别、跟踪和标记的目的。
本发明实施例提出的危险人物识别方法，可用于防爆盾牌，以提高防爆盾牌的安全性，降低任务难度。
图1为本发明实施例所提供的一种危险人物识别方法的流程示意图。如图1所示，该危险人物识别方法包括以下步骤：
S101、采集包括至少一个被检测人物的图像。
本实施中，以危险人物识别方法用于防爆盾牌为例，可在防爆盾牌的外侧安装摄像头，如图2所示，201为摄像头，202为透明显示器。通过摄像头采集图像，其中采集的图像中包括至少一个被检测的人物图像。
S102、对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息。
本实施例中，由于拍摄的图像中，除了包含人之外，可能还包含其他景物，因此，可先根据人脸特点识别图像中的人脸。然后，根据识别出的人脸，进一步提取人脸特征，得到被检测人物的人脸信息。
可选地，也可以先根据人体特征，识别图像中的被检测人物，然后进一步提取被检测人物的人脸特征，得到被检测人物的人脸信息。
如果图像中识别出多个人脸，也就是说，图像中有多个被检测人物，则针对每个被检测人物，分别提取人脸特征，得到每个被检测人物的人脸信息。
S103、根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物。
其中，数据库中包括但不限于危险人物的人脸信息、性别、年龄、危险等级等。
本实施例中，数据库可以存储在本地，即防爆盾牌中。具体地，将被检测人物的人脸信息与本地数据库中包含的危险人物的人脸信息进行比对，当被检测人物的人脸信息与数据库中一危险人物的人脸信息一致时，可以确定该被检测人物为危险人物。
可选地，也可利用安全控制系统的中的数据库判断被检测人物是否为危险人物。例如，该安全控制系统可以为公安等国家公共安全部门的系统。具体地，可将被检测人物的人脸信息上报至安全控制系统。安全控制系统接收到被检测人物的人脸信息后，将人脸信息与数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，判断人脸信息是否与数据库中其中一个危险人物的人脸信息一致，并将判断结果返回至防爆盾牌。
为了能够给现场警戒人员提供更多信息，还可以将被识别为危险人物的被检测人物的危险等级，显示在防爆盾牌的透明显示器中。
S104、如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。
当图像中的被检测人物被识别为危险人物时，对被检测人物进行标记并显示在透明显示器上。为了实现对危险人物的跟踪，可每隔预设的时间如1秒，对被检测人物进行标记，从而达到跟踪的目的。
本实施例中，可根据被检测人物在图像中的位置信息对被检测人物进行标记。具体地，可先根据采集的图像，获取被检测人物在图像中的位置信息，即被检测人物在图像中所占的像素。然后，根据被检测人物在图像中的位置信息获取用于标记被检测人物的标记的位置信息。
作为一种示例，可以被检测人物的人脸在图像中的位置信息的中心点为原点画一个预设半径的圆形作为标记，或者以被检测人物的人脸在图像中的位置信息的中心点为中心点画一个预设长度和宽度的方形边框作为标记，从而获得标记的位置信息。
之后，根据标记的位置信息在透明显示器上显示标记，以使透明显示器上显示出的标记与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。例如，以圆形或者方形边框，标记被检测人物的人脸或者全身，透明显示器上显示的标记正好与实际被检测人物的人脸重合。
作为另种一种可选的方式，可以根据被检测人物的轮廓信息对识别出的危险人物进行标记。具体地，从摄像头采集的图像中识别出被检测人物的轮廓信息。然后，根据轮廓信息获得被检测人物的轮廓边界，以轮廓边界作为标记来标记被检测人物。之后，根据图像中轮廓边界的位置信息，在透明显示器上显示被检测人物的轮廓边界，使透明显示器上显示出的被检测人物的轮廓边界正好放在实际场景中被检测人物的轮廓上。
传统的显示器显示画面是依据盾牌改变而不是人体，不具有实用性，长时间使用会造成眩晕，并且人脑还要将所拍摄的画面与实际环境相对比找到所拍摄的实际物体，不具有实用性。而本实施例中，采用透明显示器显示的物体具有与实际物体相同的特点，可以克服传统显示器的缺点。
在采用透明显示器时，由于观察点可能不在同一点，所以标记的位置也会不同。如图3所示，当在A点观察时，在透明显示器上的B点标记危险人物，当在D点观察时，应该在透明显示器上的C点标记危险人物。
下面通过一个另外一个实施例说明本发明提出的危险人物识别方法。
如图4所示，该危险人物识别方法包括：
S401、采集外界图像和人眼图像。
为了更精准的标记危险人物，本实施例中，如图5所示，在防爆盾牌的内侧设置一个瞳孔跟踪镜头(如图5中203所示)，从而在通过设置在防爆盾牌外侧的摄像头采集外界图像时，通过瞳孔跟踪镜头采集用户的人眼图像。
S402、对外界图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息。
对外侧摄像头采集的外界图像进行人脸识别，具体方法如上述实施例中步骤S102所示，在此不再赘述。
S403、根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物。
S404、如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。
步骤S403-S404，与步骤S103-S104类似，在此不再赘述。
S405、根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量。
在实际场景中，警戒人员的观察点可能会发生变化，如图3所示，观测点由A点移动到D点。
本实施例中，根据采集的当前人眼图像中的瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量。如果第一位移量为零，说明人眼的观察点没有发生变化；如果第一位移量不为零，说明人眼的观察点发生了变化。
S406，根据瞳孔的第一位移量，确定被检测人物在外界图像中的第二位移量。
本实施例中，由于防爆盾牌外侧的摄像头与内侧的瞳孔跟踪镜头的位置关系是相对固定的，因此两个摄像头所拍摄的图像之间的关系也是相对固定的。进而，在已知人眼图像中瞳孔的第一位移量的情况下，可以确定出被检测人物在外界图像中的第二位移量。
如果第一位移量为零，即人眼的观察点没有发生变化，可以确定第二位移量也为零，说明被检测人物在外界图像中的位置没有发生变化。
S407，根据第二位移量调整被检测人物标记的位置信息。
根据第二位移量，将透明显示器中的标记由当前位置，调整到新的位置，使调整后透明显示器上显示的标记正好放到实际被检测人物的身上。
例如，图3中，当前瞳孔的位置为D点，上一帧人眼图像中瞳孔位置为A点，也就是说，人眼位置由A点移动到D点，这时第一位移量为A点与D点之间的位移量。然后，根据第一位移量，确定被检测人物在图像中的第二位移量，即B点到C点的位移量。最后，根据第二位移量，将危险人物的标记从透明显示器上的B点移动到C点，实现了当瞳孔的位置由A点移动到D点时，透明显示器上危险人物的标记由B点移动到C点。
本实施例中，通过在内侧设置采集人眼图像的摄像头进行瞳孔跟踪，实现了当观察点的位置发生变化时，能够精准地标记危险人物。
为了更清楚的说明上述实施例，通过另外一个实施例来说明本发明实施例提出的危险人物识别方法。
如图6所示，该危险人物识别方法包括：
S601，采集图像。
本实施例中，可通过设置在防爆盾牌外侧的摄像头采集包括被检测人物的图像。另外，可将采集的图像存储在本地，以便记录整个事件的经过。
S602，获取待检测人物的人脸信息。
根据人脸特点或者人体特征，在采集的包括被检测人物的图像中获得人脸信息。具体方法与前述实施例中步骤S102类似，在此不再赘述。
S603，将人脸信息与本地数据库中危险人物的人脸信息进行比对。
在本地数据库中存储有危险人物的人脸信息，可将获取的被检测人物的人脸信息与本地数据库中危险人物的人脸信息进行比对。
作为一种示例，可将被检测人物的人脸信息中鼻子、眼睛、嘴巴等的结构数据，与危险人物的人脸信息中的数据进行比对。
S604，是否为危险人物。
由于对同一个人在不同时间、不同环境下进行人脸识别时，获得的人脸信息可能存在误差。因此，本实施例中，当被检测人物的人脸信息与危险人物的人脸信息相似程度超过预设阈值时，可认为被检测人物的人脸信息与危险人物的人脸信息一致。
如果被检测人物的人脸信息与危险人物的人脸信息一致，即被检测人物为危险人物，则执行步骤S605。
S605，标记危险人物。
具体的标记方法如前述实施例所述，在此不再赘述。
可选地，也可通过步骤S606-S607判断被检测人物是否为危险人物。
S606，将人脸信息上报给公安控制系统。
在获得被检测人物的人脸信息后，可将被检测人物的人脸信息上报给公安控制系统。
S607，将人脸信息与公安控制系统的数据库中的人脸信息进行比对或人工标注。
将接收的被检测人物的人脸信息与公安控制系统的数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，判断被检测人物是否为危险人物。
可选地，也可对被检测人物进行人工标注，如标注出危险人物以及危险等级。
S608，报警提醒。
对于被识别为危险人物的被检测人物，在透明显示器中进行标注后，还可进行报警提醒，如可进行语音报警，也可以每隔预设时间闪动标记。
S609，获取危险人物的位置信息并上报给安全控制系统。
为了方便指挥人员统领全局，掌握更多危险人物的信息，本实施例中，还可获取危险人物的位置信息，并上报至安全控制系统。
本实施例中，可以利用防爆盾牌外侧的摄像头对危险人物所在的环境进行拍摄，从拍摄的环境图像中识别出标志性建筑物，根据标志性建筑物获取危险人物的位置信息。例如，从拍摄的图像中识别出危险人物左侧有一个标志性建筑，可根据该标记性建筑确定危险人物距离标志性建筑的距离，从而获得危险人物的位置信息。
可选地，用户如警戒人员在目测危险人物与自己的距离，或者危险人物距离某参照物的距离后，可将获取的危险人物的位置信息，通过防爆盾牌上的按键手动输入，或者通过语音采集装置语音输入危险人物的位置信息。
另外，可在在危险人物识别装置上设置全球定位系统，通过全球定位系统获取危险人物的位置信息。
之后，将危险人物的位置信息上报至安全控制系统，以便指挥人员根据危险人物的位置信息做出安全有效的指挥。
本发明实施例的危险人物识别方法，通过采集包括至少一个被检测人物的图像，对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息，根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物，如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。本实施例中，通过对包括被检测人物的图像进行识别，得到被检测人物的人脸信息，将被检测人物的人脸信息和数据库中危险人物的人脸信息进行比对，以判断被检测人物是否为危险人物，当被检测人物为危险人物时，对被检测人物进行跟踪和标记，实现了对危险人物的识别、标记、跟踪，解决了现有技术中根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种危险人物识别装置。
如图7所示，该危险人物识别装置包括：第一图像采集模块710、人脸识别模块720、判断模块730、跟踪标记模块740。
第一图像采集模块710用于采集包括至少一个被检测人物的图像。
人脸识别模块720用于对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息。
判断模块730用于根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物；其中，数据库中包括危险人物的人脸信息。
跟踪标记模块740用于如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。
在本实施例一种可能的实现方式中，跟踪标记模块740具体用于：
获取被检测人物在所述图像中位置信息；
根据位置信息获取用于标记被检测人物的标记的位置信息；
根据标记的位置信息在透明显示器上显示对被检测人物的标记，以使透明显示器上显示出的标记与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
在本实施例一种可能的实现方式中，跟踪标记模块740具体用于：从图像中识别被检测人物的轮廓信息；
根据轮廓信息生成用于标记被检测人物的轮廓边界；其中，轮廓边界用于标记被检测人物；
根据图像中轮廓边界的位置信息，在透明显示器上显示被检测人物的轮廓边界，以使透明显示器上显示出的轮廓边界与实际场景中的被检测人物在用户的人眼中重叠。
进一步地，如图8所示，该装置还包括：第二图像采集模块750、第一位移量获取模块760、第二位移量获取模块770、标记位置调整模块780。
其中，第二图像采集模块750用于在采集图像的同时，采集用户的人眼图像。
第一位移量获取模块760用于根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量。
第二位移量获取模块770根据瞳孔的第一位移量，确定被检测人物在图像中的第二位移量。
标记位置调整模块780用于根据第二位移量调整被检测人物标记的位置信息。
在本实施例一种可能的实现方式中，判断模块730具体用于：将人脸信息上报给安全控制系统，以使安全控制系统将人脸信息与数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，以判断人脸信息是否与数据库中其中一个危险人物的人脸信息一致；接收安全控制系统返回的判断结果。
在本实施例一种可能的实现方式中，该危险人物识别装置还包括：位置信息获取模块。
位置信息获取模块用于对危险人物所在环境进行拍摄，从所拍摄的图像中识别出标志性建筑物，根据标志性建筑物获取危险人物的位置信息；或者，接收用户手动或者语音输入的危险人物的位置信息，或者，基于设置的危险人物识别装置上的全球定位系统获取危险人物的位置信息，以及将危险人物的位置信息上报给安全控制系统。
需要说明的是，前述对危险人物识别方法实施例的解释说明，也适用于本实施例的危险人物识别装置，在此不再赘述。
本发明实施例的危险人物识别装置，通过采集包括至少一个被检测人物的图像，对图像进行人脸识别，得到被检测人物的人脸信息，根据人脸信息和预设的数据库，判断被检测人物是否为危险人物，如果判断结果为被检测人物为危险人物，根据人脸信息对被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出被检测人物。本实施例中，通过对包括被检测人物的图像进行识别，得到被检测人物的人脸信息，将被检测人物的人脸信息和数据库中危险人物的人脸信息进行比对，以判断被检测人物是否为危险人物，当被检测人物为危险人物时，对被检测人物进行跟踪和标记，实现了对危险人物的识别、标记、跟踪，解决了现有技术中根据传统的防爆盾牌进行外部观察，存在不能有效识别危险人物的问题。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如前述实施例所述的危险人物识别方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述实施例所述的危险人物识别方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如前述实施例所述的危险人物识别方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种危险人物识别方法，其特征在于，包括：
通过防爆盾牌外侧的摄像头采集包括至少一个被检测人物的图像；
对所述图像进行人脸识别，得到所述被检测人物的人脸信息；
根据所述人脸信息和预设的数据库，判断所述被检测人物是否为危险人物；其中，所述数据库中包括危险人物的人脸信息；
如果判断结果为所述被检测人物为危险人物，根据所述人脸信息对所述被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出所述被检测人物，在所述防爆盾牌的透明显示器上显示对所述被检测人物的标记；
所述方法，还包括：
在采集所述图像的同时，采集用户的人眼图像；
根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量；
根据所述瞳孔的第一位移量，确定所述被检测人物在所述图像中的第二位移量；
根据所述第二位移量调整所述被检测人物标记的位置信息。
2.根据权利要求1所述的危险人物识别方法，其特征在于，所述标记出所述被检测人物，包括：
获取所述被检测人物在所述图像中的位置信息；
根据所述位置信息获取用于标记所述被检测人物的标记的位置信息；
根据所述标记的位置信息在透明显示器上显示对所述被检测人物的标记，以使所述透明显示器上显示出的所述标记与实际场景中的所述被检测人物在用户的人眼中重叠。
3.根据权利要求1所述的危险人物识别方法，其特征在于，所述标记出所述被检测人物，包括：
从所述图像中识别所述被检测人物的轮廓信息；
根据所述轮廓信息生成用于标记所述被检测人物的轮廓边界；其中，所述轮廓边界用于标记所述被检测人物；
根据所述图像中所述轮廓边界的位置信息，在透明显示器上显示所述被检测人物的轮廓边界，以使所述透明显示器上显示出的所述轮廓边界与实际场景中的所述被检测人物在用户的人眼中重叠。
4.根据权利要求1-3任一项所述的危险人物识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸信息和预设的数据库，判断所述被检测人物是否为危险人物，包括：
将所述人脸信息上报给安全控制系统，以使所述安全控制系统将所述人脸信息与所述数据库中的危险人物的人脸信息进行比对，以判断所述人脸信息是否与所述数据库中其中一个危险人物的人脸信息一致；
接收所述安全控制系统返回的判断结果。
5.根据权利要求4所述的危险人物识别方法，其特征在于，还包括：
对所述危险人物所在环境进行拍摄，从所拍摄的环境图像中识别出标志性建筑物，根据所述标志性建筑物获取所述危险人物的位置信息；或者，
接收所述用户手动或者语音输入的所述危险人物的位置信息；或者，
基于设置在危险人物识别装置上的全球定位系统获取所述危险人物的位置信息；
将所述危险人物的位置信息上报给所述安全控制系统。
6.一种危险人物识别装置，其特征在于，包括：
第一图像采集模块，用于通过防爆盾牌外侧的摄像头采集包括至少一个被检测人物的图像；
人脸识别模块，用于对所述图像进行人脸识别，得到所述被检测人物的人脸信息；
判断模块，用于根据所述人脸信息和预设的数据库，判断所述被检测人物是否为危险人物；其中，所述数据库中包括危险人物的人脸信息；
跟踪标记模块，用于如果判断结果为所述被检测人物为危险人物，根据所述人脸信息对所述被检测人物的轨迹进行跟踪，并标记出所述被检测人物，在所述防爆盾牌的透明显示器上显示对所述被检测人物的标记；
第二图像采集模块，用于在采集所述图像的同时，采集用户的人眼图像；
第一位移量获取模块，用于根据当前人眼图像中瞳孔位置与上一帧人眼图像中瞳孔位置，获取瞳孔的第一位移量；
第二位移量获取模块，用于根据所述瞳孔的第一位移量，确定所述被检测人物在所述图像中的第二位移量；
标记位置调整模块，用于根据所述第二位移量调整所述被检测人物标记的位置信息。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一项所述的危险人物识别方法。
8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的危险人物识别方法。
CN201710626187.XA 2017-07-27 2017-07-27 危险人物识别方法及装置 Active CN107392162B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710626187.XA CN107392162B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 危险人物识别方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710626187.XA CN107392162B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 危险人物识别方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107392162A CN107392162A (zh) 2017-11-24
CN107392162B true CN107392162B (zh) 2020-08-21

Family

ID=60342877

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710626187.XA Active CN107392162B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 危险人物识别方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107392162B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107967738A (zh) * 2017-12-08 2018-04-27 山东三木众合信息科技股份有限公司 基于双向人脸识别的校园管理方法
CN107992591A (zh) * 2017-12-11 2018-05-04 深圳云天励飞技术有限公司 人物搜索方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN108171842A (zh) * 2017-12-28 2018-06-15 深圳市泛海三江科技发展有限公司 一种人员管理系统
CN109839614B (zh) * 2018-12-29 2020-11-06 深圳市天彦通信股份有限公司 固定式采集设备的定位系统及方法
CN110516531B (zh) * 2019-07-11 2023-04-11 广东工业大学 一种基于模板匹配的危险品标志的识别方法
CN112419661A (zh) * 2019-08-20 2021-02-26 北京国双科技有限公司 一种危险识别方法及装置
CN110781750A (zh) * 2019-09-25 2020-02-11 万翼科技有限公司 危险人物监控处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112784680B (zh) * 2020-12-23 2024-02-02 中国人民大学 一种人流密集场所锁定密集接触者的方法和系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104272371A (zh) * 2012-04-08 2015-01-07 三星电子株式会社 透明显示设备及其方法
CN105719586A (zh) * 2016-03-18 2016-06-29 京东方科技集团股份有限公司 透明显示方法和透明显示装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204329782U (zh) * 2014-12-16 2015-05-13 加萨尔·阿哈西 盾牌
CN206192186U (zh) * 2016-10-21 2017-05-24 义县公安局 驱散式防暴恐盾牌

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104272371A (zh) * 2012-04-08 2015-01-07 三星电子株式会社 透明显示设备及其方法
CN105719586A (zh) * 2016-03-18 2016-06-29 京东方科技集团股份有限公司 透明显示方法和透明显示装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107392162A (zh) 2017-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107392162B (zh) 危险人物识别方法及装置
US20170344833A1 (en) Method and system for identifying an individual with increased body temperature
CN103020983B (zh) 一种用于目标跟踪的人机交互装置及方法
US8188880B1 (en) Methods and devices for augmenting a field of view
CN107134147B (zh) 基于摄像机与传感器管理杆下车位的方法、装置及系统
KR101709751B1 (ko) 해변의 입수자에 대한 자동 위험 감시 시스템
WO2016132587A1 (ja) 情報処理装置、道路構造物管理システム、及び道路構造物管理方法
CN106503622A (zh) 一种车辆反跟踪方法及装置
CN105959655A (zh) 一种智慧金睛识别区域入侵报警方法和装置
EP2662827B1 (en) Video analysis
US10037467B2 (en) Information processing system
CN108171162B (zh) 人群拥挤度检测方法、装置及系统
EP3745359A1 (en) Image recognition system and method
CN108761290A (zh) 机器人及其管廊电力舱巡检方法、系统、设备、存储介质
CA2969644C (en) Method and device for detecting an overhead cable from an aerial vessel
US20130335579A1 (en) Detection of camera misalignment
CN201969115U (zh) 一种医务室输液报警系统
US20190180125A1 (en) Detection, counting and identification of occupants in vehicles
CN110544312A (zh) 虚拟场景中的视频显示方法、装置、电子设备与存储装置
CN114783097B (zh) 一种医院防疫管理系统及方法
KR20180000205A (ko) 지능형 영상 분석 장치 및 방법
CN113761980A (zh) 吸烟检测方法、装置、电子设备及机器可读存储介质
CN111277745A (zh) 目标人员的追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质
KR102161342B1 (ko) 스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템
KR102147678B1 (ko) 영상병합 스트림 리즈닝 감시방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant