CN108776784A - 一种基于图像识别的移动执法系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的移动执法系统，所述系统包括：移动终端和远程服务器；所述移动终端和所述远程服务器通信连接；所述移动终端包括图像采集设备和图像处理设备；所述图像采集设备用于采集现场图像；所述图像处理设备包括预判断模块和人像识别模块；所述预判断模块用于判断所述现场图像是否包含人像，若是则将所述现场图像传送至所述人像识别模块进行识别。通过本技术方案，能在移动执法的过程中实时进行图像识别，从而有效提高执法效率。

Description

一种基于图像识别的移动执法系统

技术领域

本发明涉及移动设备技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的移动执法系 统。

背景技术

移动执法是相对于原来的传统执法(手工执法)来说的。手工执法也就是 广大执法部门(包括公安、交警、城管、工商、环境、卫生、国土、林业、人 口、审计、税务、司法、安全、质监、检疫、药监、新闻出版等部门)的执法 人员，在执法现场需要手工用纸质媒介记录一些相关资料，执法完毕后回到单 位再把记录的相关资料输入单位电脑保存。如果需要给对方开罚单，下达书面 文件和通知还得回到单位写好书面文件再返回到执法现场交给被执法人员。移 动执法是替代传统执法方式的一个新的执法方式，主要是利用现代移动终端技术、移动通讯技术、GIS技术、GPS技术装载到智能手机上的系统，执法人员 可以进行拍照、摄像、录音、GPS定位、查询被监督单位信息、现场打印罚单、 打印执法文书等操作。

虽然移动执法系统相较于人工执法已有改进，但是目前移动执法系统的技 术还处于基础阶段。例如移动执法系统的功能大多仅限于现场采集，然后存储 相关资料作为后续的证据，尚未对现场执法有实时的识别匹配功能，例如图像 识别等，无法实时对被执法对象、环境进行图像识别，使得执法效率和执法效 果仍不够高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明所解决的技术问题是提供一种能进行实 时图像识别，从而提高执法效率的移动执法系统。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案内容具体如下：

一种基于图像识别的移动执法系统，所述系统包括：移动终端和远程服务 器；所述移动终端和所述远程服务器通信连接；

所述移动终端包括图像采集设备和图像处理设备；所述图像采集设备用于 采集现场图像；所述图像处理设备用于在所述图像采集设备将所采集的所述现 场图像传送至所述图像处理设备后，向所述远程服务器获取比对图像并进行实 时匹配；

所述图像处理设备包括预判断模块和人像识别模块；所述预判断模块用于 判断所述现场图像是否包含人像，若是则将所述现场图像传送至所述人像识别 模块进行识别。

为实现移动执法系统对图像的实时识别，发明人在本技术方案中首先对移 动执法系统进行了设备改进；所述移动执法系统的移动终端包括图像采集设备 和图像处理设备。利用所述图像处理设备从所述图像采集设备进行现场图像获 取，以及从所述远程服务器中进行比对图像获取后，可以进行及时的图像识别， 判断被执法对象是否为警方需执法的对象，从而实现了基于图像实时识别的移 动执法，有效地提高了执法的效率和准确性。

进一步地，为实现图像识别的有效性，所述图像处理设备除了人像识别模 块以外还包括了预判断模块。所述预判断模块先对所述现场图像进行判断，在 所述现场图像包含人像的情况下再将所述现场图像与所述比对图像进行匹配判 断。

所述现场图像是由执法人员在现场对被执法对象采集的照片，所述比对图 像是远程服务器中存储的警方需执法对象的照片。

需要说明的是，在本步骤中所述预判断模块判断图像中是否包括人像的方 法采用的是现有的人脸识别技术和方法。

需要说明的是，所述移动终端可以是移动电话，或其他带有移动执法软件 的设备；所述图像采集设备可以是摄像机、照相机或内置于其他移动设备的图 像采集装置。

在一些实施方式中，所述预判断模块在判断所述现场图像是否包含人像后 还包括人像矫正步骤，所述人像矫正步骤包括：

若所述现场图像包括人脸，则在所述现场图像中根据人脸划定人脸区域， 对所述人脸区域进行眼睛识别，判断所述人脸区域是否包括两个眼睛；若否， 则发送提示要求重新采集图像。

需要说明的是，在一些实际情况当中，所采集的现场图像并不一定具有高 质量的人脸图像，若将质量较低的人脸图像直接在后续步骤中进行匹配识别， 可能会在很大程度上影响匹配识别的成功率和准确率。

在一些实现方式中，可以通过对脸部双眼的识别推测所述现场图像中的人 脸区域是否为符合匹配要求的形象，从而帮助提高后续识别匹配步骤的准确率。 在更具体的优选实现方式中，首先识别人脸区域是否具有两个眼睛进行初步判 断，若不具备两个眼睛，则推测所述图像难以符合识别需求；若具备两个眼睛， 则进行更进一步的判断，判断其是否需要进行人像矫正。

需要说明的是，眼睛识别技术也为本领域技术人员所熟知的技术，在此不 再赘述。

优选地，所述人像矫正步骤还包括：

如所述人脸区域包括两个眼睛，则对所述两个眼睛的位置进行定位；根据 所述两个眼睛的位置判断所述两个眼睛是否处于同一水平线附近；若否，则旋 转所述人脸区域使所述两个眼睛处于同一水平线附近。

需要说明的是，若所述人脸区域具有两个眼睛，则进一步判断是否需要进 行人像矫正；判断的方法是对两个眼睛的位置进行定位并判断其是否处于同一 水平线附近。

需要说明的是，此处的同一水平线附近可以是设置一个阈值进行判断，两 个眼睛的位置参数是否在这一个阈值之内，若是，则说明在同一水平线附近， 若不是，则说明不在同一水平线附近。

结合上述结果，旋转所述人脸区域使所述两个眼睛处于同一水平线附近的 具体方法可以是：

将人脸区域提取出来，连接所述两个眼睛各自的中点并形成连线，将所述 人脸区域根据所述连线进行旋转至所述连线水平，从而使得两个眼睛在同一水 平线上，进而使得人脸区域被旋转至合适的角度。通过这个旋转使得人像矫正 得以实现，方便后续的匹配识别，而且在相近的角度进行匹配识别，可以提高 匹配识别的准确性。

在一些实施方式中，所述人像识别模块进行识别时执行以下步骤：

获取所述现场图像与所述比对图像；确定所述现场图像和所述比对图像的 第一相似度；判断所述第一相似度是否小于第一预设阈值，若是则确定相同， 若否则确定不同。

需要说明的是，在对所述现场图像和比对图像进行识别判断时，采用相似 度的方式进行计算，若所得第一相似度小于某一阈值，则判断所述现场图像和 所述比对图像中的人脸相似，或者说为同一人。

优选地，所述人像识别模块进行识别时还执行以下步骤：

在确定所述现场图像和所述比对图像的第一相似度后，去除所述现场图像 和所述比对图像中存在的影响因子，然后确定所述现场图像和所述比对图像的 第二相似度；判断所述第二相似度是否小于第二预设阈值，若是则确定相同， 若否则确定不同。

需要说明的是，在对所述现场图像和比对图像进行识别判断时，作为优选 的实施方式，需要对在匹配识别判断过程中可能影响相似度计算的影响因子进 行去除，得到第二相似度再进行判断。依据去除影响因子后的第二相似度进行 判断，能够进一步提高识别判断的准确性。

优选地，所述人像识别模块进行识别时还包括以下步骤：

将所述现场图像划分为第一面部区域和第一背景区域；将所述比对图像划 分成第二面部区域和第二背景区域。

需要说明的是，在去除影响因子的步骤当中，首先将所述现场图像和所述 比对图像均进行面部区域和背景区域的划分，方便后续的去噪工作。而划分面 部区域和背景区域所采用的技术应是本领域人员所熟知的技术，在此不再赘述。

优选地，所述影响因子包括背景影响因子，去除所述背景影响因子的方法 包括以下步骤：萃取所述第二背景区域的颜色并将其覆盖至所述第一背景区域。

需要说明的是，将所述第二背景区域覆盖所述第一背景区域，可以消除背 景区域对于现场图像和比对图像在背景方面存在差异而造成对相似度计算的影 响。即仅让两个图像的识别判断关注于第一面部区域和第二面部区域，从而消 除背景区域不同而产生的背景影响因子，使得第二相似度比较时更能反映出人 脸相似度的影响，提高后续匹配的准确性。

优选地，所述影响因子还包括色彩影响因子，去除所述色彩影响因子的方 法包括以下步骤：获取所述第二面部区域的亮度、对比度、饱和度和色相中的 一种或多种图像数值；将所述图像数值应用至所述第一面部区域中。

需要说明的是，由于在移动执法过程中所采集的现场图像容易由于光线等 因素对于现场图像中的第一面部区域在色彩光度等因素上产生较大的误差，影 响匹配识别的判断。因此发明人在进一步的去除影响因子的方案中还包括了去 除色彩影响因子的方法。所采用的具体方法是将第二面部区域中的亮度、对比 度、饱和度和色相中的一种或多种图像数值应用至所述第一面部区域中。通过 此方案能够有效消除色彩光度等因素对于两个面部区域的误差影响，进一步提 高后续匹配识别判断的准确度。

优选地，所述影响因子还包括干扰人脸影响因子，去除所述干扰人脸影响 因子的方法包括以下步骤：

判断所述现场图像是否包含两个或两个以上的第一面部区域；若是，则计 算所述两个或两个以上第一面部区域各自的面积；保留现场图像中面积最大的 第一面部区域，并将其他第一面部区域删除。

需要说明的是，在一些实际的情况当中，还有可能由于现场的采集环境的 客观因素，使得所述现场图像中带有多于一个的第一面部区域，即存在多于一 个的人脸的情况。在这种情况下会对后续的匹配识别判断产生一定的误差影响， 造成判断准确率的下降。为有效解决这种情况，发明人在一些更优选的实施方 式中提出了消除干扰人脸影响因子的方法，即采用保留面积大的第一面部区域 并清除其他第一面部区域的方式完成去噪。

在一些更具体的实施方式中，在清除其他所述第一面部区域的时候，还包 括萃取第一背景区域的亮度、对比度、饱和度和色相中的一种或多种图像数值 对删除部分的区域进行填充，避免因删除其他第一面部区域而对后续的匹配产 生新的不利影响，更进一步地提高了后续人脸匹配识别判断的准确度。

在一些实施方式中，所述背景影响因子、色彩影响因子和干扰人脸影响因 子的消除方式可以采用其中的一种或两种或全部三种，可以预见的是，采用两 种或同时采用全部三种去噪方式能够更进一步地提高后续匹配的准确度。

在一些实施方式中，所述移动终端还包括存储设备，用于存储所述现场图 像和所述比对图像；所述图像处理设备从所述远程服务器或所述存储设备获取 所述比对图像。

需要说明的是，在比对图像和现场图像被移动终端获取之后，作为一种更 优选地实施方式，在所述移动终端中设有存储设备，用于存储所述曾经已被获 取的比对图像和现场图像，一方面能够方面图像处理设备在下一次的判断识别 中之间从移动终端获取，无需重新从远程服务器中获取，提高了识别判断的效 率，从而提高了移动执法的效率；在另一方面能够用于存储信息，方便后续的 调用。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本发明基于图像识别的移动执法系统，所述移动执法系统的移动终端包 括图像采集设备和图像处理设备；利用所述图像处理设备从所述图像采集设备 进行现场图像获取，以及从所述远程服务器中进行比对图像获取后，可以进行 及时的图像识别，判断被执法对象是否为警方需执法的对象，从而实现了基于 图像实时识别的移动执法，有效地提高了执法的效率和准确性；

2、本发明基于图像识别的移动执法系统，所述图像处理设备除了人像识别 模块以外还包括了预判断模块。所述预判断模块先对所述现场图像进行判断， 在所述现场图像包含人像的情况下再将所述现场图像与所述比对图像进行匹配 判断，能够增加实现图像识别的有效性；

3、本发明基于图像识别的移动执法系统，通过对脸部双眼的识别推测所述 现场图像中的人脸区域是否为符合匹配要求的形象，从而帮助提高后续识别匹 配步骤的准确率；

4、本发明基于图像识别的移动执法系统，通过这个旋转使得人像矫正得以 实现，方便后续的匹配识别，而且在相近的角度进行匹配识别，可以提高匹配 识别的准确性；

5、本发明基于图像识别的移动执法系统，在匹配识别判断过程中可能影响 相似度计算的影响因子进行去除，得到第二相似度再进行判断。依据去除影响 因子后的第二相似度进行判断，能够进一步提高识别判断的准确性；

6、本发明基于图像识别的移动执法系统，消除背景区域不同而产生的背景 影响因子，使得第二相似度比较时更能反映出人脸相似度的影响，提高后续匹 配的准确性；

7、本发明基于图像识别的移动执法系统，包括了去除色彩影响因子的方法； 通过此方案能够有效消除色彩光度等因素对于两个面部区域的误差影响，进一 步提高后续匹配识别判断的准确度；

8、本发明基于图像识别的移动执法系统，在一些更优选的实施方式中提出 了消除干扰人脸影响因子的方法，即采用保留面积大的第一面部区域并清除其 他第一面部区域的方式完成去噪；进一步提高后续匹配识别判断的准确度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术 手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、 特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如 下。

附图说明

图1为本发明基于图像识别的移动执法系统第一种优选实施方式的框架原 理示意图；

图2为本发明基于图像识别的移动执法系统第二种优选实施方式的框架原 理示意图；

图3为本发明基于图像识别的移动执法系统人像矫正步骤的一种优选实施 方式的流程示意图；

图4为本发明基于图像识别的移动执法系统人像识别模块进行识别时的一 种优选实施方式的流程示意图；

图5为本发明基于图像识别的移动执法系统另一种优选实施方式的框架原 理示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以 下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功 效，详细说明如下：

实施例1

本发明提供的一种基于图像识别的移动执法系统，如图1所示，所述系统 包括：移动终端和远程服务器；所述移动终端和所述远程服务器通信连接；

所述移动终端包括图像采集设备和图像处理设备；所述图像采集设备用于 采集现场图像；所述图像处理设备用于在所述图像采集设备将所采集的所述现 场图像传送至所述图像处理设备后，向所述远程服务器获取比对图像并进行实 时匹配；

以上是本技术方案的第一种优选实施方式。

所述移动执法系统的工作过程如下：

执法者手持所述移动终端(如移动电话，或其他带有移动执法软件的设备 等)，需要对被执法对象进行身份识别时，打开所述移动终端的图像采集设备(如 摄像机、照相机或内置于其他移动设备的图像采集装置等)对所述被执法对象 进行图像采集；然后所述图像采集装置将采集到的现场图像传送至图像处理设 备；所述图像处理设备从所述远程服务器(如警方数据库)中获取相关人员的 比对图像并进行比对识别，判断两图像中的人物是否为同一人，从而进行后续 的执法行动。

在本技术方案中，发明人在本技术方案中首先对移动执法系统进行了设备 改进；所述移动执法系统的移动终端包括图像采集设备和图像处理设备。利用 所述图像处理设备从所述图像采集设备进行现场图像获取，以及从所述远程服 务器中进行比对图像获取后，可以进行及时的图像识别，判断被执法对象是否 为警方需执法的对象，从而实现了基于图像实时识别的移动执法，有效地提高 了执法的效率和准确性。

实施例2

结合上述基础实施方式，本实施例是对其的一种更优选的实施方式，本实 施例与上述实施例1的区别在于，在本实施例中，如图2所示，所述图像处理 设备包括预判断模块1和人像识别模块2；所述预判断模块用于判断所述现场图 像是否包含人像，若是则将所述现场图像传送至所述人像识别模块进行识别。

为实现图像识别的有效性，在本实施例中，所述图像处理设备除了人像识 别模块以外还包括了预判断模块。所述预判断模块先对所述现场图像进行判断， 在所述现场图像包含人像的情况下再将所述现场图像与所述比对图像进行匹配 判断。在本步骤中所述预判断模块判断图像中是否包括人像的方法采用的是现 有的人脸识别技术和方法。

本实施例的工作过程如下：

所示图像处理设备在获取所述现场图像后，其所包含的预判断模块会先对 所得的现场图像进行人像识别，以先判断所述现场图像是否含有人脸，若是， 再将所述现场图像通过人像识别模块对现场图像和比对图像进行比对识别，若 否，则会向移动终端的用户界面提示请重新采集现场图像的提示。需要指出的 是，所述预判断模块仅用于识别现场图像中是否包括人脸，而所述人像识别模 块主要用于将所述现场图像和比对图像中的相似度，特别是它们之中所含有的 人脸的相似度进行识别判断比较。

本实施例的其余优选实施方式与其他实施例相同，在此不再赘述。

实施例3

本实施例是在结合上述基础实施例的情况下的另一种优选实施方式，本实 施例与上述实施例的区别在于，在本实施例中，所述预判断模块在判断所述现 场图像是否包含人像后还包括执行人像矫正步骤，如图3所示，所述人像矫正 步骤包括：

若所述现场图像包括人脸，则在所述现场图像中根据人脸划定人脸区域， 对所述人脸区域进行眼睛识别，判断所述人脸区域是否包括两个眼睛；若否， 则发送提示要求重新采集图像。

如所述人脸区域包括两个眼睛，则对所述两个眼睛的位置进行定位；根据 所述两个眼睛的位置判断所述两个眼睛是否处于同一水平线附近；若否，则旋 转所述人脸区域使所述两个眼睛处于同一水平线附近。

此处的同一水平线附近可以是设置一个阈值进行判断，两个眼睛的位置参 数是否在这一个阈值之内，若是，则说明在同一水平线附近，若不是，则说明 不在同一水平线附近。

若两个眼睛不在同一水平线附近，则进一步旋转所述人脸区域使所述两个 眼睛处于同一水平线附近。具体方法可以是：将人脸区域提取出来，连接所述 两个眼睛各自的中点并形成连线，将所述人脸区域根据所述连线进行旋转至所 述连线水平，从而使得两个眼睛在同一水平线上，进而使得人脸区域被旋转至 合适的角度。

在一些实际情况当中，所采集的现场图像并不一定具有高质量的人脸图像， 若将质量较低的人脸图像直接在后续步骤中进行匹配识别，可能会在很大程度 上影响匹配识别的成功率和准确率。

因此，可以通过对脸部双眼的识别推测所述现场图像中的人脸区域是否为 符合匹配要求的形象，从而帮助提高后续识别匹配步骤的准确率。在更具体的 优选实现方式中，首先识别人脸区域是否具有两个眼睛进行初步判断，若不具 备两个眼睛，则推测所述图像难以符合识别需求；若具备两个眼睛，则进行更 进一步的判断，判断其是否需要进行人像矫正。

需要说明的是，若所述人脸区域具有两个眼睛，则进一步判断是否需要进 行人像矫正；判断的方法是对两个眼睛的位置进行定位并判断其是否处于同一 水平线附近。

通过这个旋转使得人像矫正得以实现，方便后续的匹配识别，而且在相近 的角度进行匹配识别，可以提高匹配识别的准确性。

在本实施例中，眼睛识别技术也为本领域技术人员所熟知的技术，在此不 再赘述。

同样地，本实施例的其余优选实施方式与其他实施例相同，在此不再赘述。

实施例4

本实施例是在结合上述基础实施例的情况下的另一种优选实施方式，本实 施例与上述实施例的区别在于，在本实施例中，所述人像识别模块进行识别时， 如图4所示，执行以下步骤：

获取所述现场图像与所述比对图像；确定所述现场图像和所述比对图像的 第一相似度；判断所述第一相似度是否小于第一预设阈值，若是则确定相同， 若否则还可以进行以下步骤：

在确定所述现场图像和所述比对图像的第一相似度后，去除所述现场图像 和所述比对图像中存在的影响因子，然后确定所述现场图像和所述比对图像的 第二相似度；判断所述第二相似度是否小于第二预设阈值，若是则确定相同， 若否则确定不同。

需要说明的是，在对所述现场图像和比对图像进行识别判断时，采用相似 度的方式进行计算，若所得第一相似度小于某一阈值，则判断所述现场图像和 所述比对图像中的人脸相似，或者说为同一人。

需要说明的是，在对所述现场图像和比对图像进行识别判断时，作为优选 的实施方式，需要对在匹配识别判断过程中可能影响相似度计算的影响因子进 行去除，得到第二相似度再进行判断。依据去除影响因子后的第二相似度进行 判断，能够进一步提高识别判断的准确性。

同样地，本实施例的其余优选实施方式与其他实施例相同，在此不再赘述。

实施例5

本实施例是在结合上述基础实施例的情况下的另一种优选实施方式，本实 施例与上述实施例的区别在于，在本实施例中，去除所述现场图像和所述比对 图像中存在的影响因子的过程包括以下步骤：

将所述现场图像划分为第一面部区域和第一背景区域；将所述比对图像划 分成第二面部区域和第二背景区域。

在去除影响因子的步骤当中，首先将所述现场图像和所述比对图像均进行 面部区域和背景区域的划分，方便后续的去噪工作。而划分面部区域和背景区 域所采用的技术应是本领域人员所熟知的技术，在此不再赘述。

结合上述实施方式，在一些具体的实施方式中，所述影响因子包括背景影 响因子、色彩影响因子和干扰人脸影响因子中的一种或多种，因而相应地，消 除上述因子的步骤分别为：

(1)去除背景影响因子：去除所述背景影响因子的方法包括以下步骤：

萃取所述第二背景区域的颜色并将其覆盖至所述第一背景区域。

将所述第二背景区域覆盖所述第一背景区域，可以消除背景区域对于现场 图像和比对图像在背景方面存在差异而造成对相似度计算的影响。即仅让两个 图像的识别判断关注于第一面部区域和第二面部区域，从而消除背景区域不同 而产生的背景影响因子，使得第二相似度比较时更能反映出人脸相似度的影响， 提高后续匹配的准确性。

(2)去除色彩影响因子：去除所述色彩影响因子的方法包括以下步骤：

获取所述第二面部区域的亮度、对比度、饱和度和色相中的一种或多种图 像数值；将所述图像数值应用至所述第一面部区域中。

由于在移动执法过程中所采集的现场图像容易由于光线等因素对于现场图 像中的第一面部区域在色彩光度等因素上产生较大的误差，影响匹配识别的判 断。因此发明人在进一步的去除影响因子的方案中还包括了去除色彩影响因子 的方法。所采用的具体方法是将第二面部区域中的亮度、对比度、饱和度和色 相中的一种或多种图像数值应用至所述第一面部区域中。通过此方案能够有效 消除色彩光度等因素对于两个面部区域的误差影响，进一步提高后续匹配识别 判断的准确度。

(3)去除干扰人脸影响因子，去除所述干扰人脸影响因子的方法包括以下 步骤：

判断所述现场图像是否包含两个或两个以上的第一面部区域；若是，则计 算所述两个或两个以上第一面部区域各自的面积；保留现场图像中面积最大的 第一面部区域，并将其他第一面部区域删除。

在一些实际的情况当中，还有可能由于现场的采集环境的客观因素，使得 所述现场图像中带有多于一个的第一面部区域，即存在多于一个的人脸的情况。 在这种情况下会对后续的匹配识别判断产生一定的误差影响，造成判断准确率 的下降。为有效解决这种情况，发明人在一些更优选的实施方式中提出了消除 干扰人脸影响因子的方法，即采用保留面积大的第一面部区域并清除其他第一 面部区域的方式完成去噪。

在一些更具体的实施方式中，在清除其他所述第一面部区域的时候，还包 括萃取第一背景区域的亮度、对比度、饱和度和色相中的一种或多种图像数值 对删除部分的区域进行填充，避免因删除其他第一面部区域而对后续的匹配产 生新的不利影响，更进一步地提高了后续人脸匹配识别判断的准确度。

需要指出的是，所述背景影响因子、色彩影响因子和干扰人脸影响因子的 消除方式可以采用其中的一种或两种或全部三种，可以预见的是，采用两种或 同时采用全部三种去噪方式能够更进一步地提高后续匹配的准确度。

同样地，本实施例的其余优选实施方式与其他实施例相同，在此不再赘述。

实施例6

本实施例是在结合上述基础实施例的情况下的另一种优选实施方式，本实 施例与上述实施例的区别在于，在本实施例中，如图5所示，所述移动终端还 包括存储设备，用于存储所述现场图像和所述比对图像；所述图像处理设备从 所述远程服务器或所述存储设备获取所述比对图像。

在比对图像和现场图像被移动终端获取之后，作为一种更优选地实施方式， 在所述移动终端中设有存储设备(如固定硬盘、移动硬盘灯)，用于存储所述曾 经已被获取的比对图像和现场图像，一方面能够方面图像处理设备在下一次的 判断识别中之间从移动终端获取，无需重新从远程服务器中获取，提高了识别 判断的效率，从而提高了移动执法的效率；在另一方面能够用于存储信息，方 便后续的调用。

同样地，本实施例的其余优选实施方式与其他实施例相同，在此不再赘述。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的 范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换 均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述系统包括：移动终端和远程服务器；所述移动终端和所述远程服务器通信连接；

所述移动终端包括图像采集设备和图像处理设备；所述图像采集设备用于采集现场图像；所述图像处理设备用于在所述图像采集设备将所采集的所述现场图像传送至所述图像处理设备后，向所述远程服务器获取比对图像并进行实时匹配；

所述图像处理设备包括预判断模块和人像识别模块；所述预判断模块用于判断所述现场图像是否包含人像，若是则将所述现场图像传送至所述人像识别模块进行识别。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述预判断模块在判断所述现场图像是否包含人像后还包括人像矫正步骤，所述人像矫正步骤包括：

若所述现场图像包括人脸，则在所述现场图像中根据人脸划定人脸区域，对所述人脸区域进行眼睛识别，判断所述人脸区域是否包括两个眼睛；若否，则发送提示要求重新采集图像。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述人像矫正步骤还包括：

如所述人脸区域包括两个眼睛，则对所述两个眼睛的位置进行定位；根据所述两个眼睛的位置判断所述两个眼睛是否处于同一水平线附近；若否，则旋转所述人脸区域使所述两个眼睛处于同一水平线附近。

4.如权利要求1所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述人像识别模块进行识别时执行以下步骤：

获取所述现场图像与所述比对图像；确定所述现场图像和所述比对图像的第一相似度；判断所述第一相似度是否小于第一预设阈值，若是则确定相同，若否则确定不同。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述人像识别模块进行识别时还执行以下步骤：

在确定所述现场图像和所述比对图像的第一相似度后，去除所述现场图像和所述比对图像中存在的影响因子，然后确定所述现场图像和所述比对图像的第二相似度；判断所述第二相似度是否小于第二预设阈值，若是则确定相同，若否则确定不同。

6.如权利要求5所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述人像识别模块进行识别时还包括以下步骤：

将所述现场图像划分为第一面部区域和第一背景区域；将所述比对图像划分成第二面部区域和第二背景区域。

7.如权利要求6所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述影响因子包括背景影响因子，去除所述背景影响因子的方法包括以下步骤：萃取所述第二背景区域的颜色并将其覆盖至所述第一背景区域。

8.如权利要求6所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述影响因子还包括色彩影响因子，去除所述色彩影响因子的方法包括以下步骤：获取所述第二面部区域的亮度、对比度、饱和度和色相中的一种或多种图像数值；将所述图像数值应用至所述第一面部区域中。

9.如权利要求6所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述影响因子还包括干扰人脸影响因子，去除所述干扰人脸影响因子的方法包括以下步骤：

判断所述现场图像是否包含两个或两个以上的第一面部区域；若是，则计算所述两个或两个以上第一面部区域各自的面积；保留现场图像中面积最大的第一面部区域，并将其他第一面部区域删除。

10.如权利要求1所述的基于图像识别的移动执法系统，其特征在于，所述移动终端还包括存储设备，用于存储所述现场图像和所述比对图像；所述图像处理设备从所述远程服务器或所述存储设备获取所述比对图像。