CN108304799A - 一种人脸追踪方法 - Google Patents

一种人脸追踪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108304799A
CN108304799A CN201810089207.9A CN201810089207A CN108304799A CN 108304799 A CN108304799 A CN 108304799A CN 201810089207 A CN201810089207 A CN 201810089207A CN 108304799 A CN108304799 A CN 108304799A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face characteristic
characteristic information
face
environment
default
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.)
Pending
Application number
CN201810089207.9A
Other languages
English (en)
Inventor
刘亚军
叶浩峰
黄继强
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.)
Guangzhou Jun Wang Robot Automation Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Jun Wang Robot Automation 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 Guangzhou Jun Wang Robot Automation Co Ltd filed Critical Guangzhou Jun Wang Robot Automation Co Ltd
Priority to CN201810089207.9A priority Critical patent/CN108304799A/zh
Publication of CN108304799A publication Critical patent/CN108304799A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种人脸追踪方法,涉及人脸追踪技术领域。先将预设人脸特征信息输入追踪载体,然后利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息,再将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物。与现有技术相比,本发明提供的人脸追踪方法由于采用了将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对的步骤,所以能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,用户体验感好。

Description

一种人脸追踪方法
技术领域
本发明涉及人脸追踪技术领域,具体而言,涉及一种人脸追踪方法。
背景技术
机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。随着科学的进步和时代的发展,机器人的种类也越来越多。
迎宾机器人是集语音识别技术和智能运动技术于一身的高科技展品。一些迎宾机器人为仿人型,身高、体形、表情等都力争逼真,亲切、可爱、美丽、大方、栩栩如生,给人以真切之感,体现人性化。一些迎宾机器人为功能型,具备各种各样的功能,例如发出欢迎和再见的语音。发明人研究发现,目前的迎宾机器人基本都是站立不动或者只能进行简单动作的,不能根据客户的位置及时地对客户进行服务,客户的体验感不好。
有鉴于此,设计制造出一种能够追踪人脸的人脸追踪方法特别是在机器人生产中显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人脸追踪方法,能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,用户体验感好。
本发明的另一目的在于提供另一种人脸追踪方法,能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,快速定位,用户体验感好。
本发明是采用以下的技术方案来实现的。
一种人脸追踪方法,用于根据人脸进行追踪,人脸追踪方法包括:将预设人脸特征信息输入追踪载体;利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息;将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物。
进一步地,利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息的步骤包括:利用追踪载体拍摄实时视频;根据实时视频采集多个环境人脸特征信息。
进一步地,根据实时视频采集多个环境人脸特征信息的步骤包括:对实时视频进行图像分析,得到多个环境人脸图片;将环境人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到环境人脸特征信息。
进一步地,利用追踪载体拍摄实时视频的步骤中,实时视频由一转动设置于追踪载体上的摄像头进行拍摄。
进一步地,在将预设人脸特征信息输入追踪载体的步骤前,人脸追踪方法还包括:根据目标人物采集预设人脸特征信息。
进一步地,根据目标人物采集预设人脸特征信息的步骤包括:对目标人物进行拍摄,采集到目标人脸图片;将目标人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到预设人脸特征信息。
进一步地,将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物的步骤包括:将预设人脸特征信息同时与多个环境人脸特征信息进行比对,筛选出与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息;根据与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息反向寻找并锁定目标人物。
进一步地,将预设人脸特征信息同时与多个环境人脸特征信息进行比对,筛选出与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息的步骤中,将预设人脸特征信息中的面部参数与环境人脸特征信息中对应的面部参数一一比对。
进一步地,在根据与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息反向寻找并锁定目标人物的步骤前,将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物的步骤还包括:将环境人脸特征信息发送给服务器,以供服务器确认环境人脸特征信息是否与预设人脸特征信息匹配。
一种人脸追踪方法,用于根据人脸进行追踪,人脸追踪方法包括:将预设人脸特征信息输入追踪载体;利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息;将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物;将目标人物的位置信号发送给服务器。
本发明提供的人脸追踪方法具有以下有益效果:
本发明提供的人脸追踪方法,先将预设人脸特征信息输入追踪载体,然后利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息,再将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物。与现有技术相比,本发明提供的人脸追踪方法由于采用了将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对的步骤,所以能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,用户体验感好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本发明第一实施例提供的人脸追踪方法的流程框图;
图2为本发明第二实施例提供的人脸追踪方法的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“内”、“外”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“相连”、“安装”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图,对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例中的特征可以相互组合。
第一实施例
请参照图1,本发明实施例提供了一种人脸追踪方法,用于根据人脸进行追踪,可广泛应用于商场、银行、广场等地点,便于对用户提供各类服务。其能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,用户体验感好。该人脸追踪方法包括以下步骤:
步骤S101:根据目标人物采集预设人脸特征信息。
具体地,步骤S101包括两个步骤,分别为:
步骤S1011:对目标人物进行拍摄,采集到目标人脸图片。
步骤S1012:将目标人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到预设人脸特征信息。
具体地,目标人物的脸上具有多个面部特征,例如眼睛的形状、鼻子的形状等,将这些人脸特征抽取出来,得到多个面部模型,从这些模型中得到多个面部参数,多个面部参数组合形成预设人脸特征信息。
值得注意的是,步骤S1011和步骤S1012并不是连续进行的,步骤S1011是在对目标人物进行追踪之前进行的,而步骤S1012是在需要对目标人物进行追踪时进行的,对步骤S1011和步骤S1012之间的时间差不作具体限定,该时间差可以是1天,也可以是1年。
步骤S102:将预设人脸特征信息输入追踪载体。
具体地,将目标人物的预设人脸特征信息由人工输入追踪载体的存储器内,在需要对目标人物进行追踪时,追踪载体直接从存储器内提取出预设人脸特征信息,方便快捷。
值得注意的是,预设人脸特征信息的数量可以为一个,也可以为多个,即目标人物的数量可以为一个,也可以为多个。追踪载体能够同时对多个目标人物进行寻找,并对最先找到的目标人物进行锁定。
步骤S103:利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息。
具体地,步骤S103包括两个步骤,分别为:
步骤S1031:利用追踪载体拍摄实时视频。
本实施例中,实时视频由一转动设置于追踪载体上的摄像头进行拍摄,摄像头能够在360度全景进行拍摄,便于对目标人物的追踪。摄像头为红外线摄像头,但并不仅限于此,对摄像头的类型不作具体限定,但凡能够清楚地拍摄到实时视频的摄像头的类型均在本发明的保护范围之内。
步骤S1032:根据实时视频采集多个环境人脸特征信息。
具体地,步骤S1032包括两个步骤,分别为:
步骤S10321:对实时视频进行图像分析,得到多个环境人脸图片。
本实施例中,首先对实时视频的多帧画面进行截取,得到多个视频画面,然后再从多个视频画面中筛选出多个环境人脸图片。
步骤S10322:将环境人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到环境人脸特征信息。
具体地,人脸上具有多个面部特征,例如眼睛的形状、鼻子的形状等,将这些人脸特征抽取出来,得到多个面部模型,从这些模型中得到多个面部参数,多个面部参数组合形成环境人脸特征信息。
步骤S104:将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物。
具体地,步骤S104包括三个步骤,分别为:
步骤S1041:将预设人脸特征信息同时与多个环境人脸特征信息进行比对,筛选出与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息。
具体地,将预设人脸特征信息中的面部参数与环境人脸特征信息中对应的面部参数一一比对,当预设人脸特征信息中的所有面部参数与环境人脸特征信息中对应的所有面部参数的相同率大于或者等于90%的时候,即判定该环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配。但并不仅限于此,对相同率的大小不作具体限定,可根据实际需要对相同率的数值进行调整。
步骤S1042:将环境人脸特征信息发送给服务器,以供服务器确认环境人脸特征信息是否与预设人脸特征信息匹配。
值得注意的是,服务器中预存目标人物的预设人脸特征信息,将该环境人脸特征信息与预设人脸特征信息进行再次比对,以对目标人物进行再次确定,避免发生误判的情况发生。
步骤S1043:根据与预设人脸特征信息匹配的环境人脸特征信息反向寻找并锁定目标人物。
在锁定目标人物的位置后,便于追踪载体的后续工作,例如向目标人物移动或者对目标人物传递物品等,提升用户体验。
本发明实施例提供的人脸追踪方法,先将预设人脸特征信息输入追踪载体,然后利用追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息,再将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对,当环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的环境人脸特征信息与预设人脸特征信息匹配的目标人物。与现有技术相比,本发明提供的人脸追踪方法由于采用了将预设人脸特征信息与多个环境人脸特征信息进行一一比对的步骤,所以能够快速地寻找目标人物并且对目标人物的位置进行锁定,工作效率高,实用性强,用户体验感好。
第二实施例
本发明实施例提供了一种人脸追踪方法,与第一实施例相比,本实施例的区别在于增加了步骤S105:将目标人物的位置信号发送给服务器。
具体地,在锁定目标人物后向服务器发出目标人物的位置信号,向服务器端提供目标人物的位置,便于寻人,能够在寻找走散的儿童或者在寻找被通缉的罪犯的场景中起到很大的帮助。
本发明实施例提供的人脸追踪方法,在锁定目标人物后向服务器发出目标人物的位置信号,便于服务器的快速定位,实用高效,能够帮助用户更快地找到目标人物。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸追踪方法,用于根据人脸进行追踪,其特征在于,所述人脸追踪方法包括:
将预设人脸特征信息输入追踪载体;
利用所述追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息;
将所述预设人脸特征信息与多个所述环境人脸特征信息进行一一比对,当所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配的目标人物。
2.根据权利要求1所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述利用所述追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息的步骤包括:
利用所述追踪载体拍摄实时视频;
根据所述实时视频采集多个所述环境人脸特征信息。
3.根据权利要求2所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述根据所述实时视频采集多个所述环境人脸特征信息的步骤包括:
对所述实时视频进行图像分析,得到多个环境人脸图片;
将所述环境人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到所述环境人脸特征信息。
4.根据权利要求2所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述利用所述追踪载体拍摄实时视频的步骤中,所述实时视频由一转动设置于所述追踪载体上的摄像头进行拍摄。
5.根据权利要求1所述的人脸追踪方法,其特征在于,在所述将预设人脸特征信息输入追踪载体的步骤前,所述人脸追踪方法还包括:
根据所述目标人物采集所述预设人脸特征信息。
6.根据权利要求5所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述根据所述目标人物采集所述预设人脸特征信息的步骤包括:
对所述目标人物进行拍摄,采集到目标人脸图片;
将所述目标人脸图片中的人脸特征进行抽取,得到所述预设人脸特征信息。
7.根据权利要求1所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述将所述预设人脸特征信息与多个所述环境人脸特征信息进行一一比对,当所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配的目标人物的步骤包括:
将所述预设人脸特征信息同时与多个所述环境人脸特征信息进行比对,筛选出与所述预设人脸特征信息匹配的所述环境人脸特征信息;
根据与所述预设人脸特征信息匹配的所述环境人脸特征信息反向寻找并锁定所述目标人物。
8.根据权利要求7所述的人脸追踪方法,其特征在于,所述将所述预设人脸特征信息同时与多个所述环境人脸特征信息进行比对,筛选出与所述预设人脸特征信息匹配的所述环境人脸特征信息的步骤中,将所述预设人脸特征信息中的面部参数与所述环境人脸特征信息中对应的面部参数一一比对。
9.根据权利要求7所述的人脸追踪方法,其特征在于,在所述根据与所述预设人脸特征信息匹配的所述环境人脸特征信息反向寻找并锁定所述目标人物的步骤前,所述将所述预设人脸特征信息与多个所述环境人脸特征信息进行一一比对,当所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配的目标人物的步骤还包括:
将所述环境人脸特征信息发送给服务器,以供服务器确认所述环境人脸特征信息是否与所述预设人脸特征信息匹配。
10.一种人脸追踪方法,用于根据人脸进行追踪,其特征在于,所述人脸追踪方法包括:
将预设人脸特征信息输入追踪载体;
利用所述追踪载体进行巡逻,采集多个环境人脸特征信息;
将所述预设人脸特征信息与多个所述环境人脸特征信息进行一一比对,当所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配时,锁定具有的所述环境人脸特征信息与所述预设人脸特征信息匹配的目标人物;
将所述目标人物的位置信号发送给服务器。
CN201810089207.9A 2018-01-30 2018-01-30 一种人脸追踪方法 Pending CN108304799A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810089207.9A CN108304799A (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种人脸追踪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810089207.9A CN108304799A (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种人脸追踪方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108304799A true CN108304799A (zh) 2018-07-20

Family

ID=62867454

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810089207.9A Pending CN108304799A (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种人脸追踪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108304799A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109839614A (zh) * 2018-12-29 2019-06-04 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

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103310190A (zh) * 2012-05-16 2013-09-18 清华大学 基于异构主动视觉网络的人脸图像样本采集优化方法
CN105182983A (zh) * 2015-10-22 2015-12-23 深圳创想未来机器人有限公司 基于移动机器人的人脸实时跟踪方法和跟踪系统
CN105759650A (zh) * 2016-03-18 2016-07-13 北京光年无限科技有限公司 一种用于智能机器人系统实时跟踪人脸的方法
CN106228112A (zh) * 2016-07-08 2016-12-14 深圳市优必选科技有限公司 人脸检测跟踪方法及机器人头部转动控制方法和机器人
CN106372068A (zh) * 2015-07-20 2017-02-01 中兴通讯股份有限公司 一种图像查找方法及装置、终端
CN106548151A (zh) * 2016-11-03 2017-03-29 北京光年无限科技有限公司 面向智能机器人的目标物检测追踪识别方法和系统
CN206277403U (zh) * 2016-12-23 2017-06-27 中新智擎有限公司 一种多功能物业服务机器人
CN107148777A (zh) * 2016-10-26 2017-09-08 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 智能巡逻设备、云端控制装置、巡逻方法、控制方法、机器人、控制器及非暂态计算机可读存储介质
CN107480851A (zh) * 2017-06-29 2017-12-15 北京小豆儿机器人科技有限公司 一种基于养老机器人的智能健康管理系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103310190A (zh) * 2012-05-16 2013-09-18 清华大学 基于异构主动视觉网络的人脸图像样本采集优化方法
CN106372068A (zh) * 2015-07-20 2017-02-01 中兴通讯股份有限公司 一种图像查找方法及装置、终端
CN105182983A (zh) * 2015-10-22 2015-12-23 深圳创想未来机器人有限公司 基于移动机器人的人脸实时跟踪方法和跟踪系统
CN105759650A (zh) * 2016-03-18 2016-07-13 北京光年无限科技有限公司 一种用于智能机器人系统实时跟踪人脸的方法
CN106228112A (zh) * 2016-07-08 2016-12-14 深圳市优必选科技有限公司 人脸检测跟踪方法及机器人头部转动控制方法和机器人
CN107148777A (zh) * 2016-10-26 2017-09-08 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 智能巡逻设备、云端控制装置、巡逻方法、控制方法、机器人、控制器及非暂态计算机可读存储介质
CN106548151A (zh) * 2016-11-03 2017-03-29 北京光年无限科技有限公司 面向智能机器人的目标物检测追踪识别方法和系统
CN206277403U (zh) * 2016-12-23 2017-06-27 中新智擎有限公司 一种多功能物业服务机器人
CN107480851A (zh) * 2017-06-29 2017-12-15 北京小豆儿机器人科技有限公司 一种基于养老机器人的智能健康管理系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张杰,杨华,刘合星 主编: "《公共安全视频监控基础指南》", 30 November 2017, 哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109839614A (zh) * 2018-12-29 2019-06-04 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
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

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108171219A (zh) 一种机器人追踪人脸方法
CN108040211A (zh) 一种人脸追踪摄像头以及人脸追踪系统
CN106650671B (zh) 人脸识别方法、装置及系统
CN106791420B (zh) 一种拍摄控制方法及装置
CN105979147A (zh) 一种无人机智能拍摄方法
CN106131411B (zh) 一种拍摄图像的方法和装置
CN106161985B (zh) 一种浸入式视频会议的实现方法
WO2008105935A3 (en) Video surveillance system providing tracking of a moving object in a geospatial model and related methods
CN111062234A (zh) 一种监控方法、智能终端及计算机可读存储介质
Chou et al. Automated lecture recording system
CN205707396U (zh) 一种可拍摄全景的无人机
CN104284081B (zh) 一种执法记录仪及其控制方法
US20180151039A1 (en) Neighborhood Security Cameras
CN109981964B (zh) 基于机器人的拍摄方法、拍摄装置及机器人
CN105095831A (zh) 一种人脸识别的方法、装置及系统
CN110545378A (zh) 一种多人场景的智能识别拍摄的系统和方法
CN110458025A (zh) 一种基于双目摄像头的人员识别与定位方法
CN105652560A (zh) 一种自动调节焦距的拍照方法及系统
CN106161961A (zh) 一种消除盲区的摄像头视频监控装置及方法
WO2018121730A1 (zh) 视频监控和人脸识别方法、装置及系统
CN108304799A (zh) 一种人脸追踪方法
CN104299176A (zh) 一种学生接送安保管理系统
CN108718402B (zh) 视频会议管理方法及装置
CN102790857A (zh) 影像处理方法
CN110737338A (zh) 一种特效自动跟随角色的全息投影方法及系统

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180720