CN107657687A - 一种基于图像处理技术的门禁管理方法及门禁管理服务器 - Google Patents
一种基于图像处理技术的门禁管理方法及门禁管理服务器 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于图像处理技术的门禁管理方法，所述方法应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统包括安装在预设位置的智能摄像头，以及与所述智能摄像头通信的智能终端和门禁管理服务器，所述方法包括：所述门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息。采用本发明实施例，通过对智能摄像头采集到的人像图片利用图像处理技术来分析人物姿态，以判断门禁是否安全，并在门禁不安全时发出警报，提高门禁安全。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于图像处理技术的门禁管理方法及门禁管理服务器。
背景技术
随着人们安防意识的提高，人们越来越重视各种安全防护，为了保护室内安全，对安全门禁提出了越来越高的要求。
目前，为了提高门禁的安全性，人们通过在安全门禁上采用防盗门，或者采用较坚固的门锁防止不法人员进入，或者采用指纹识别的方式来防止钥匙丢失而，导致不法人员捡到而进入。但由于现在的做案手段越来越高明，在无人监管的情况下，即使采用上述方式保证门禁，小偷依然可以通过窗户或者破门而入，进入室内做案，使得没有安全保障。
发明内容
本发明实施例提供一种基于图像处理技术的门禁管理方法及门禁管理服务器，以对门禁进行监控，保证门禁安全。
第一方面，本发明实施例提供一种基于图像处理技术的门禁管理方法，其特征在于，所述方法应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统包括安装在预设位置的智能摄像头，以及与所述智能摄像头通信的智能终端和门禁管理服务器，所述方法包括：
所述门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；
基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
在一种可行的实施例中，所述向所述智能终端发送警报消息之后，所述方法还包括：
接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
在一种可行的实施例中，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
在一种可行的实施例中，确定所述人像图像中的人物包括预设姿态之后，所述方法还包括：
判断所述人像图片是否包括预设人像头像；
若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
在一种可行的实施例中，所述获取所述智能摄像头采集到的人像图片，包括：
获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态，包括：
基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
所述基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态之后，所述方法还包括：
若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则判断所述人像图片中是否包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置是否为人体预设位置；
若所述人像图片中包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置为人体预设位置，则向所述智能终端发送警报消息。
在一种可行的实施例中，所述预设图像处理算法，还包括，首先在门禁管理服务器中预存储人物姿态数据库，该人物姿态数据库中包括安全人物以及不安全人物的人物姿态的轮廓特征和空间特征，然后当获取到人像图片时，可以通过提出该人像图片中人像的轮廓特征和空间特征，再将该轮廓特征和空间特征与人物姿态数据库中的轮廓特征和空间特征进行匹配，若匹配成功，则表示该人像图片中包括预设状态，表明该人物为不安全的人物，否则，则表示该人物为安全的人物；同时还可以进一步保存各个安全人物与不安全人物与穿戴物之间的关联性，也即穿戴物的种类与位置，从而可以进一步通过安全人物的穿戴物以及穿戴物的位置关系来判断是否为安全人物，以防止误报警。
第二方面，本发明实施例提供一种门禁管理服务器，所述门禁管理服务器应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统还包括安装在预设位置的智能摄像头、与所述智能摄像头通信的智能终端，所述门禁管理服务器包括：
获取模块，用于获取所述智能摄像头采集到的人像图片；
判断模块，用于基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
发送模块，用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
在一种可行的实施例中，所述门禁管理服务器还包括：
接收模块，用于接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
所述发送模块还用于向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
在一种可行的实施例中，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
在一种可行的实施例中，所述判断模块还用于判断所述人像图片是否包括预设人像头像；若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
在一种可行的实施例中，所述获取模块还用于获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述判断模块还用于基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
所述判断模块在执行所述基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态之后，还用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则判断所述人像图片中是否包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置是否为人体预设位置；
所述发送模块还用于若所述人像图片中包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置为人体预设位置，则向所述智能终端发送警报消息。
在一种可行的实施例中，所述门禁管理服务器还用于首先在门禁管理服务器中预存储人物姿态数据库，该人物姿态数据库中包括安全人物以及不安全人物的人物姿态的轮廓特征和空间特征，然后当获取到人像图片时，可以通过提出该人像图片中人像的轮廓特征和空间特征，再将该轮廓特征和空间特征与人物姿态数据库中的轮廓特征和空间特征进行匹配，若匹配成功，则表示该人像图片中包括预设状态，表明该人物为不安全的人物，否则，则表示该人物为安全的人物；同时还可以进一步保存各个安全人物与不安全人物与穿戴物之间的关联性，也即穿戴物的种类与位置，从而可以进一步通过安全人物的穿戴物以及穿戴物的位置关系来判断是否为安全人物，以防止误报警。
可以看出，在本发明实施例提供的技术方案中，门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。通过对智能摄像头采集到的人像图片利用图像处理技术来分析人物姿态，以判断门禁是否安全，并在门禁不安全时发出警报，提高门禁安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于图像处理技术的门禁管理系统的网络架构图；
图2是本发明实施例提供的一种基于图像处理技术的门禁管理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的另一种基于图像处理技术的门禁管理方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种门禁管理服务器的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的另一种门禁管理服务器的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
以下分别进行详细说明。
本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面结合附图对本申请的实施例进行描述。
本发明实施例的一种基于图像处理技术的门禁管理方法，其特征在于，所述方法应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统包括安装在预设位置的智能摄像头，以及与所述智能摄像头通信的智能终端，所述方法包括：获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
首先参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于图像处理技术的门禁管理系统的网络架构图，该网络架构图包括安装在预设位置的智能摄像头100、智能终端200以及门禁管理服务器300，智能摄像头100、智能终端200以及门禁管理服务器300之间互相建立通信连接，使得智能终端200可以通过该通信连接从门禁管理服务器300获取智能摄像头100所采集到的人像图片，或者门禁管理服务器300向智能终端发送警报消息。其中，该智能摄像头100安装在门外以及窗户外，或者其它任何可能进入房间的区域，以在任何可疑人士进入的时候都能通过该智能摄像头100监控到，并进一步将拍摄到的人像图片发送至智能终端200，其中，该智能终端200可以为手机、平板电脑等便于携带的用户智能终端，以使智能终端200对该人像图片进行分析，判断是否为可疑人士进入，并以警报的形式提醒用户，提高门禁安全。
可选地，在本发明的另一些实施例中，该基于图像处理技术的安全门禁方法也可以在智能终端200中执行，此时可以使用一图像服务器来存储人像图片或视频。
下面对该方法进行详细说明。
参见图2，图2为本发明实施例提供的一种图像处理技术的门禁管理方法的流程示意图，该方法应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统包括安装在预设位置的智能摄像头、与所述智能摄像头通信的智能终端和门禁管理服务器，该方法包括以下步骤：
S201、门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片。
在本发明实施例中，该人像图片是指包括进入预设区域人物肖像的图片，从而通过该人像图片可以获取该人物特征，以对该人物进行识别。
可选地，在本发明的一些实施例中，该人像图片包括人物头像。
具体地，该人像图片包括可以是正面拍摄到人物的人脸图片，从而该人物头像包括人脸，可选地，该人像头像也可以从其它角度拍摄到的人像图片，从而包括其它特征，例如，发型特征等。
可选地，在本发明的另一些实施例中，也可以是从其它角度拍摄到的人像图片，从而该人像图片将包括人物的一些躯体特征，例如，该人物的背景，从而该人像图片可以反映该人物的背景、胖瘦等。
可选地，在本发明的又一些实施例中，该人像图片还可以包括人体身上的一些佩戴物，例如，眼镜、首饰、衣物等。
可选地，在本发明的一个实施例中，可以在安装智能摄像头的位置安装感应器，当感应到有人物进入时，则开始启动智能摄像头进行拍照。
具体地，在本发明实施例中，当智能终端采集到人像图片后，向门禁管理服务器发送该人像图片，从而门禁管理服务器将接收到该人像图片。
S202、基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态。
其中，预设姿态是指当可疑人员进入门禁位置处时，可能会产生的一些鬼鬼祟祟的动作，从而在该动作下人体所呈现出来的一些姿态。
在本发明实施例中，在获取到人像图片后，为了判断该人像图片里面的人物是否为可疑人物时，由于可疑人物可能会表现出来一些可疑动作，所以可以通过图像处理算法来分析该人物图像中的人物是否包括预设姿态，从而可以准确地判断该人物是否为安全人物。
具体地，在本发明一些实施例中，该预设姿态可以为弓背姿态，低头姿态，下拉帽沿姿态等。
可选地，在本发明的一个实施例中，可首先通过轮廓检测算法判断该人像图片中是否包括人体的轮廓，而只有当该人像图片中包括人体的轮廓时，才进一步使用预设图像处理算法来分析该人物是否包括预设姿态。从而减少对人像图片进行不必要的分析。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
其中，基于模型的方法通常利用物体的几何关系或者物体的特征点来估计。其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状，并通过提取某些物体特征，在模型和图像之间建立起对应关系，然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。
其中，基于学习的姿态估计方法借助于机器学习(machine learning)方法，从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系，并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本，所得结果作为对样本的姿态估计。基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。姿态识别需要预先定义多个姿态类别，每个类别包含了一定的姿态范围；然后为每个姿态类别标注若干训练样本，通过模式分类的方法训练姿态分类器以实现姿态识别。
可以理解，通过上述方法可以准确地估计到人体姿态。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述预设图像处理算法，还包括，首先在门禁管理服务器中预存储人物姿态数据库，该人物姿态数据库中包括安全人物以及不安全人物的人物姿态的轮廓特征和空间特征，然后当获取到人像图片时，可以通过提出该人像图片中人像的轮廓特征和空间特征，再将该轮廓特征和空间特征与人物姿态数据库中的轮廓特征和空间特征进行匹配，若匹配成功，则表示该人像图片中包括预设状态，表明该人物为不安全的人物，否则，则表示该人物为安全的人物；同时还可以进一步保存各个安全人物与不安全人物与穿戴物之间的关联性，也即穿戴物的种类与位置，从而可以进一步通过安全人物的穿戴物以及穿戴物的位置关系来判断是否为安全人物，以防止误报警。
S203、若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
可选地，在本发明的另一些实施例中，若人像图像中的人物不包括预设姿态，则不向所述智能终端发送警报消息。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述向所述智能终端发送警报消息之后，所述方法还包括：
接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
在本发明实施例中，当智能终端接收到警报消息后，用户为了更为清楚地确定该人物是否为不安全人物，所以此时可以向门禁管理服务器请求此刻的视频，然后门禁管理服务器利用智能摄像头拍摄视频并发送给门禁管理服务器。
举例说明，在本发明的一些实施例中，当用户接收到报警消息后，为了判断该报警是否准确，也为了更进一步地观察现场的情况，所以此时可以通过在智能终端的界面上点击获取视频的按钮，然后就可以接收到门禁管理服务器发送的门禁管理视频，然后用户再用肉眼来判断该警报是否准确，若准确，则进行处理，若不准确，则忽略该警报。
可以理解，通过该方式，将使得用户在接收到警报后，不需要直接跑到现场去观察情况，防止在该人为安全的情况下，白跑一趟，也可以在该人物为不安全人物下，及时对现场的情况进行观察，便于后续采取应对措施。
更进一步地，在本发明的一些实施例中，若使用人物姿态数据库对人物姿态进行匹配以观察人物姿态是否为预设姿态时，用户可以在使用该门禁管理系统的过程中不断地对该人物姿态数据库进行更新，例如，若发现某个姿态出现在作案人员身上的可能性大于50％，即将该姿态加入人物姿态数据库，同时，若发现对某个姿态的误判率大于50％时，可以将该姿态从人物姿态数据库中移除，从而提高警报准确度。
可选地，在本发明的一些实施例中，确定所述人像图像中的人物包括预设姿态之后，所述方法还包括：
判断所述人像图片是否包括预设人像头像；
若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
其中，预设人像头像是指属于安全的人像头像，例如，可能为邻居从门口经过等。具体地，该预设人像头像中包括人脸等。
举例说明，在本发明的一个示例中，若首先通过基于模型的姿态估计方法判断出来人像图片中包括预设姿态，所以此时相当于初步估计该人像图片中包括不安全的人物，但为了更进一步确定是否有可能为安全人物偶然情况下做出不安全动作，此时可以进一步判断该人像图片中是否包括预设人像头像，当该人像图片中的人像刚好是预设人像头像，说明该人像图片中的人物为安全的，该姿态可能为安全人物所做出的偶然动作，所以此时不需要向智能终端发出获取消息。
可以理解，通过进一步判断该人像头像中是否包括预设人像头像，可以防止误判断，以及误警报。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述获取所述智能摄像头采集到的人像图片，包括：
获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态，包括：
基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；；
所述基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态之后，所述方法还包括：
若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则判断所述人像图片中是否包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置是否为人体预设位置；
若所述人像图片中包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置为人体预设位置，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
举例说明，在本发明的一个示例中，门禁管理服务器每间隔0.02s从智能摄像头获取一张人像图片，然后将这些人像图片同时进行分析，可以分析该人像图片中某个点处的动作的移动情况，例如，可以首先找出来各人像图片的脚的位置，然后对脚的位置形成一个轨迹，通过定位多个肢体位置以及轨迹，将能准确地确定出来人体的一个动作情况，从而更进一步地判断该人像图片中的人物使用的是否为预设姿态。若判断出来人像图片中包括预设姿态，可初步确定该人像图片包括不安全人物，此时为了误报警，可以进一步通过人像图片中人物是否包括预设穿戴物，例如，是否包括手表，以及该手表是佩戴在左手还是右手，若该人像图片中包括手表且手表也是配戴在左手，此时可更有把握地确定出来为不安全人物，从而进行报警。
可以理解，由于对于单幅图片中的单个姿态对人物进行安全性判断可能会存在失误的可能，为了使得判断更为准确，可以通过连续采集多张图片，通过多张图片将能形成该人物的一个连续动作，从而通过该连续动作将更为准确地确定该人物是否为安全人物，再进一步通过预设穿戴物以及预设穿戴物的位置进行判断，以防止误判断。
可以看出，本实施例的方案中，门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。通过对智能摄像头采集到的人像图片利用图像处理技术来分析人物姿态，以判断门禁是否安全，并在门禁不安全时发出警报，提高门禁安全。
为了便于更好理解和实施本发明实施例的上述方案，下面结合一些具体的应用场景进行举例说明。
请参见图3，图3是本发明实施例提供的另一种基于图像处理技术的门禁管理方法的流程示意图。图3所示的方法中，与图2所示方法相同或类似的内容可以参考图2中的详细描述，此处不再赘述。其中，如图3所示，该基于图像处理技术的门禁管理方法可以包括以下步骤：
S301、门禁管理服务器获取智能摄像头采集到的人像图片。
S302、基于预设图像处理算法对人像图片进行分析，以判断人像图像中的人物是否包括预设姿态。
S303、若人像图像中的人物包括预设姿态，则向智能终端发送警报消息。
其中，警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
S304、接收智能终端发送的门禁管理视频获取请求。
S305、向智能终端发送门禁管理视频以响应门禁管理视频获取请求。
可以看出，本实施例的方案中，门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。通过对智能摄像头采集到的人像图片利用图像处理技术来分析人物姿态，以判断门禁是否安全，并在门禁不安全时发出警报，提高门禁安全。
本发明实施例还提供门禁管理服务器，所述门禁管理服务器应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统还包括安装在预设位置的智能摄像头、与所述智能摄像头通信的智能终端，所述门禁管理服务器包括：
获取模块，用于获取所述智能摄像头采集到的人像图片；
判断模块，用于基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
发送模块，用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
具体的，请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种门禁管理服务器的结构示意图，所述门禁管理服务器应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统还包括安装在预设位置的智能摄像头、与所述智能摄像头通信的智能终端，用于实现本发明实施例公开的基于图像处理技术的门禁管理方法。其中，如图4所示，该门禁管理服务器400可以包括：
获取模块410、判断模块420和发送模块430。
获取模块410，用于获取所述智能摄像头采集到的人像图片。
在本发明实施例中，该人像图片是指包括进入预设区域人物肖像的图片，从而通过该人像图片可以获取该人物特征，以对该人物进行识别。
可选地，在本发明的一些实施例中，该人像图片包括人物头像。
具体地，该人像图片包括可以是正面拍摄到人物的人脸图片，从而该人物头像包括人脸，可选地，该人像头像也可以从其它角度拍摄到的人像图片，从而包括其它特征，例如，发型特征等。
可选地，在本发明的另一些实施例中，也可以是从其它角度拍摄到的人像图片，从而该人像图片将包括人物的一些躯体特征，例如，该人物的背景，从而该人像图片可以反映该人物的背景、胖瘦等。
可选地，在本发明的又一些实施例中，该人像图片还可以包括人体身上的一些佩戴物，例如，眼镜、首饰、衣物等。
可选地，在本发明的一个实施例中，可以在安装智能摄像头的位置安装感应器，当感应到有人物进入时，则开始启动智能摄像头进行拍照。
具体地，在本发明实施例中，当智能终端采集到人像图片后，向门禁管理服务器发送该人像图片，从而门禁管理服务器将接收到该人像图片。
判断模块420，用于基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态。
其中，预设姿态是指当可疑人员进入门禁位置处时，可能会产生的一些鬼鬼祟祟的动作，从而在该动作下人体所呈现出来的一些姿态。
在本发明实施例中，在获取到人像图片后，为了判断该人像图片里面的人物是否为可疑人物时，由于可疑人物可能会表现出来一些可疑动作，所以可以通过图像处理算法来分析该人物图像中的人物是否包括预设姿态，从而可以准确地判断该人物是否为安全人物。
具体地，在本发明一些实施例中，该预设姿态可以为弓背姿态，低头姿态，下拉帽沿姿态等。
可选地，在本发明的一个实施例中，可首先通过轮廓检测算法判断该人像图片中是否包括人体的轮廓，而只有当该人像图片中包括人体的轮廓时，才进一步使用预设图像处理算法来分析该人物是否包括预设姿态。从而减少对人像图片进行不必要的分析。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
其中，基于模型的方法通常利用物体的几何关系或者物体的特征点来估计。其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状，并通过提取某些物体特征，在模型和图像之间建立起对应关系，然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。
其中，基于学习的姿态估计方法借助于机器学习(machine learning)方法，从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系，并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本，所得结果作为对样本的姿态估计。基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。姿态识别需要预先定义多个姿态类别，每个类别包含了一定的姿态范围；然后为每个姿态类别标注若干训练样本，通过模式分类的方法训练姿态分类器以实现姿态识别。
可以理解，通过上述方法可以准确地估计到人体姿态。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述预设图像处理算法，还包括，首先在门禁管理服务器中预存储人物姿态数据库，该人物姿态数据库中包括安全人物以及不安全人物的人物姿态的轮廓特征和空间特征，然后当获取到人像图片时，可以通过提出该人像图片中人像的轮廓特征和空间特征，再将该轮廓特征和空间特征与人物姿态数据库中的轮廓特征和空间特征进行匹配，若匹配成功，则表示该人像图片中包括预设状态，表明该人物为不安全的人物，否则，则表示该人物为安全的人物；同时还可以进一步保存各个安全人物与不安全人物与穿戴物之间的关联性，也即穿戴物的种类与位置，从而可以进一步通过安全人物的穿戴物以及穿戴物的位置关系来判断是否为安全人物，以防止误报警。
发送模块430，用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
可选地，在本发明的另一些实施例中，若人像图像中的人物不包括预设姿态，则不向所述智能终端发送警报消息。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述门禁管理服务器400还包括：
接收模块440，用于接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
所述发送模块430还用于向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
在本发明实施例中，当智能终端接收到警报消息后，用户为了更为清楚地确定该人物是否为不安全人物，所以此时可以向门禁管理服务器请求此刻的视频，然后门禁管理服务器利用智能摄像头拍摄视频并发送给门禁管理服务器。
举例说明，在本发明的一些实施例中，当用户接收到报警消息后，为了判断该报警是否准确，也为了更进一步地观察现场的情况，所以此时可以通过在智能终端的界面上点击获取视频的按钮，然后就可以接收到门禁管理服务器发送的门禁管理视频，然后用户再用肉眼来判断该警报是否准确，若准确，则进行处理，若不准确，则忽略该警报。
可以理解，通过该方式，将使得用户在接收到警报后，不需要直接跑到现场去观察情况，防止在该人为安全的情况下，白跑一趟，也可以在该人物为不安全人物下，及时对现场的情况进行观察，便于后续采取应对措施。
更进一步地，在本发明的一些实施例中，若使用人物姿态数据库对人物姿态进行匹配以观察人物姿态是否为预设姿态时，用户可以在使用该门禁管理系统的过程中不断地对该人物姿态数据库进行更新，例如，若发现某个姿态出现在作案人员身上的可能性大于50％，即将该姿态加入人物姿态数据库，同时，若发现对某个姿态的误判率大于50％时，可以将该姿态从人物姿态数据库中移除，从而提高警报准确度。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述判断模块还用于判断所述人像图片是否包括预设人像头像；若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
其中，预设人像头像是指属于安全的人像头像，例如，可能为邻居从门口经过等。具体地，该预设人像头像中包括人脸等。
举例说明，在本发明的一个示例中，若首先通过基于模型的姿态估计方法判断出来人像图片中包括预设姿态，所以此时相当于初步估计该人像图片中包括不安全的人物，但为了更进一步确定是否有可能为安全人物偶然情况下做出不安全动作，此时可以进一步判断该人像图片中是否包括预设人像头像，当该人像图片中的人像刚好是预设人像头像，说明该人像图片中的人物为安全的，该姿态可能为安全人物所做出的偶然动作，所以此时不需要向智能终端发出获取消息。
可以理解，通过进一步判断该人像头像中是否包括预设人像头像，可以防止误判断，以及误警报。
可选地，在本发明的一些实施例中，所述获取模块410还用于获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述判断模块420还用于基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态。
举例说明，在本发明的一个示例中，门禁管理服务器每间隔0.02s从智能摄像头获取一张人像图片，然后将这些人像图片同时进行分析，可以分析该人像图片中某个点处的动作的移动情况，例如，可以首先找出来各人像图片的脚的位置，然后对脚的位置形成一个轨迹，通过定位多个肢体位置以及轨迹，将能准确地确定出来人体的一个动作情况，从而更进一步地判断该人像图片中的人物使用的是否为预设状态。
可以理解，由于对于单幅图片中的单个姿态对人物进行安全性判断可能会存在失误的可能，为了使得判断更为准确，可以通过连续采集多张图片，通过多张图片将能形成该人物的一个连续动作，从而通过该连续动作将更为准确地确定该人物是否为安全人物，防止误判断。
可以看出，本实施例的方案中，门禁管理服务器400获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。通过对智能摄像头采集到的人像图片利用图像处理技术来分析人物姿态，以判断门禁是否安全，并在门禁不安全时发出警报，提高门禁安全。
需要说明的是，上述各模块(获取模块410、判断模块420、发送模块430和接收模块440)用于执行上述方法的相关步骤。
在本实施例中，门禁管理服务器400是以模块的形式来呈现。这里的“模块”可以指特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，执行一个或多个软件或固件程序的处理器和存储器，集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的器件。此外，以上获取模块410、判断模块420、发送模块430和接收模块440可通过图5所示的门禁管理服务器500的处理器501来实现。
参见图5，图5是本发明实施例提供的另一种智门禁管理服务器的结构示意图。如图5所示，门禁管理服务器500可以以图5中的结构来实现，该门禁管理服务器500包括至少一个处理器501，至少一个存储器502以及至少一个通信接口503。所述处理器501、所述存储器502和所述通信接口503通过所述通信总线连接并完成相互间的通信。
处理器501可以是通用中央处理器(CPU)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制以上方案程序执行的集成电路。
通信接口503，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)等。
存储器502可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
其中，所述存储器502用于存储执行以上方案的应用程序代码，并由处理器501来控制执行。所述处理器501用于执行所述存储器502中存储的应用程序代码。
存储器502存储的代码可执行以上提供的基于智能摄像头的安全门禁方法，比如所述门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种基于图像处理技术的门禁管理方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，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单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、物联网服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上上述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于图像处理技术的门禁管理方法，其特征在于，所述方法应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统包括安装在预设位置的智能摄像头，以及与所述智能摄像头通信的智能终端和门禁管理服务器，所述方法包括：
所述门禁管理服务器获取所述智能摄像头采集到的人像图片；
基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述智能终端发送警报消息之后，所述方法还包括：
接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述人像图像中的人物包括预设姿态之后，所述方法还包括：
判断所述人像图片是否包括预设人像头像；
若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述智能摄像头采集到的人像图片，包括：
获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态，包括：
基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
所述基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态之后，所述方法还包括：
若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则判断所述人像图片中是否包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置是否为人体预设位置；
若所述人像图片中包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置为人体预设位置，则向所述智能终端发送警报消息。
6.一种门禁管理服务器，其特征在于，所述门禁管理服务器应用于基于图像处理技术的门禁管理系统，所述基于图像处理技术的门禁管理系统还包括安装在预设位置的智能摄像头、与所述智能摄像头通信的智能终端，所述门禁管理服务器包括：
获取模块，用于获取所述智能摄像头采集到的人像图片；
判断模块，用于基于预设图像处理算法对所述人像图片进行分析，以判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
发送模块，用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则向所述智能终端发送警报消息，所述警报消息用于提醒用户所述门禁存在不安全风险。
7.根据权利要求6所述的门禁管理服务器，其特征在于，所述门禁管理服务器还包括：
接收模块，用于接收所述智能终端发送的门禁管理视频获取请求；
所述发送模块还用于向所述智能终端发送门禁管理视频以响应所述门禁管理视频获取请求。
8.根据权利要求6或7所述的门禁管理服务器，其特征在于，所述预设图像处理算法，包括：
基于模型的姿态估计方法以及基于学习的姿态估计方法。
9.根据权利要求8所述的门禁管理服务器，其特征在于，所述判断模块还用于判断所述人像图片是否包括预设人像头像；若所述人像图片包括预设人像头像，则不执行向所述智能终端发送警报消息的步骤。
10.根据权利要求6或7所述的门禁管理服务器，其特征在于，所述获取模块还用于获取所述智能摄像头连续采集的N张人像图片，所述N为正整数；
所述判断模块还用于基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态；
所述判断模块在执行所述基于预设图像处理算法对所述连续采集的N张人像图片进行分析，以获取所述人像图片中人像的姿态变化并判断所述人像图像中的人物是否包括预设姿态之后，还用于若所述人像图像中的人物包括预设姿态，则判断所述人像图片中是否包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置是否为人体预设位置；
所述发送模块还用于若所述人像图片中包括预设穿戴物且所述预设穿戴物的位置为人体预设位置，则向所述智能终端发送警报消息。
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