CN109389029A - 基于行车记录仪的寻人方法、装置、系统和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于行车记录仪的寻人方法，包括以下步骤：行车记录仪接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器。本发明还公开了一种基于行车记录仪的寻人装置、系统和计算机存储介质。本发明所通过行车记录仪，利用人脸识别技术进行图像处理，实现便捷、高效地寻人。
Description
技术领域
本发明涉及网络技术领域，尤其涉及基于行车记录仪的寻人方法、装置、系统和计算机存储介质。
背景技术
在过去，人们在查找失踪人口或查询在逃的犯罪嫌疑人时，主要通过张贴告示或在报纸上刊登寻人启事等方式，这样的方式传播的范围小，找到的几率非常低，甚至常常会查找无果。
随着网络技术的不断发展，人们可以直接将寻人启事发布到网站上去，通过网络传播的方式，利用网络传播范围较广、传播效率高的特性，增加找到的机率。但是，网站发布也存在一定的局限性，发布人只会在一部分网站上发布消息，而由于现有的网站数量繁多，造成网站用户的分流，各网站的用户量有限，传播范围受到一定的限制。同时，由于网站上的信息量大，信息更新非常快，消息发布后需要经常更新，否则很容易被新的消息掩盖，导致寻人启事没有被人们查看，从而错失了寻人的机会。如何才可以更加便捷、高效地进行寻人成为了目前亟待解决的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于行车记录仪的寻人方法、装置、系统和计算机存储介质，旨在通过行车记录仪进行准确、高效地寻人。
为实现上述目的，本发明提供一种基于行车记录仪的寻人方法，所述基于行车记录仪的寻人方法包括以下步骤：
接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
可选地，所述获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合的步骤，包括：
获取预设时间段内拍摄的视频信息作为预设视频信息，并将所述预设视频信息的各帧视频图像输入预设分类器，得到所述预设视频信息包含的人物轮廓集合；
将所述人物轮廓集合中的各人物轮廓进行面部特征识别，得到各所述人物轮廓对应的人物图像，并将所述人物图像汇总形成人物图像集合。
可选地，所述判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像的步骤，包括：
将所述待寻人图像与所述人物图像集合中的各人物图像进行比对，得到各所述人物图像与所述待寻人图像的相似度；
获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述人物图像集合中包含所述待寻人图像；
若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
可选地，所述若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器的步骤，包括：
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则从所述人物图像集合中获取所述待寻人图像对应的目标人物图像；
确定包含所述目标人物图像的目标视频图像，并获取所述目标视频图像的拍摄时间和拍摄地址；
将所述拍摄时间和所述拍摄地址作为目标人物图像的关联信息，并将所述目标人物图像及其所述关联信息发送至服务器。
可选地，所述判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像的步骤之后，包括：
若所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像，则在检测到预设条件时，获取更新视频信息；
将所述更新视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述更新视频信息中包含的更新人物图像集合；
将所述待寻人图像与所述更新人物图像集合中的各更新人物图像进行比对，得到各所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度；
获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标更新人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标更新人物图像为所述更新人物图像集合中所述待寻人图像对应的更新人物图像；
若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中不包含所述待寻人图像，并执行在检测到预设条件时，获取更新视频信息的步骤，直至所述最高相似度大于预设阈值和/或接收到服务器发送的寻人启事撤销指令。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于行车记录仪的寻人方法，所述基于行车记录仪的寻人方法应用于服务器；
所述基于行车记录仪的寻人方法包括以下步骤：
发送寻人启事至行车记录仪；
接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于行车记录仪的寻人装置，所述基于行车记录仪的寻人装置设置于行车记录仪，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
接收识别模块，用于接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取识别模块，用于获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
人物判断模块，用于判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
获取发送模块，用于若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于行车记录仪的寻人装置，所述基于行车记录仪的寻人装置设置于服务器，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
发送模块，用于发送寻人启事至行车记录仪；
接收获取模块，用于接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
信息认证模块，用于对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
信息发送模块，用于若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于行车记录仪的寻人系统，所述基于行车记录仪的寻人系统包括通信连接的行车记录仪和服务器；
所述行车记录仪包括：摄像头、第一存储器、第一处理器及存储在所述第一存储器上并可在所述第一处理器上运行的计算机程序，其中：
所述摄像头，用于拍摄获取视频信息，所述计算机程序被所述第一处理器执行时实现以下步骤：
接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像；
所述服务器包括：第二存储器、第二处理器及存储在所述第二存储器上并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述第二处理器执行时实现以下步骤：
发送寻人启事至行车记录仪；
接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供计算机存储介质；
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于行车记录仪的寻人方法的步骤。
本发明实施例提出的一种基于行车记录仪的寻人方法、装置、系统和计算机存储介质，通过行车记录仪接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。本发明中服务器将寻人启事发送至行车记录仪，行车记录仪可以进行自动的识别比对，以进行寻人启事对应待寻人的查找，不需要人的操作查看，使得寻人更加便捷，高效；与此同时，由于现有的车辆都安装有行车记录仪，可以使得寻人的传播的范围变大；此外，本发明中在一次查询未果时还可以进行多次的查询，避免寻人启事依靠人实现时出现的过期的情况，增加找到的几率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明基于行车记录仪的寻人方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于行车记录仪的寻人方法第三实施例的流程示意图；
图4为本发明基于行车记录仪的寻人装置一实施例的功能模块示意图；
图5为本发明基于行车记录仪的寻人装置另一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的行车记录仪(其中，行车记录仪可以是由单独的基于行车记录仪的寻人装置构成，也可以是由其他装置与基于行车记录仪的寻人装置组合形成)结构示意图。
如图1所示，该行车记录仪可以包括：处理器1001，例如中央处理器CentralProcessing Unit，CPU)，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真WIreless-FIdelity，WIFI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，行车记录仪还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块；输入单元，比显示屏，触摸屏；网络接口可选除无线接口中除WiFi外，蓝牙、探针、3G/4G/5G(前面的数字表示的是蜂窝移动通信网络的代数。就是表示是第几代的网络。英文字母G表示generation)联网基站设备等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的行车记录仪结构并不构成对行车记录仪的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，该计算机软件产品存储在一个存储介质(存储介质：又叫计算机存储介质、计算机介质、可读介质、可读存储介质、计算机可读存储介质或者直接叫介质等，如RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台行车记录仪执行本发明各个实施例所述的方法，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及计算机程序。
在图1所示的行车记录仪中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端、终端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的计算机程序，并执行本发明以下实施例提供的基于行车记录仪的寻人方法中的步骤。
参照图2，本发明一种基于行车记录仪的寻人方法的第一实施例中，所述基于行车记录仪的寻人方法包括：
步骤S10，接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像。
行车记录仪中设置有通信模块，行车记录仪通过通信模块与车辆用户的车主终端和服务器进行连接，其中，服务器可以是公安系统的平台或者其他可以进行寻人启事发布的平台，例如，用户去公安局进行人口走失报警，公安人员将在丢失人员信息记录到数据库并生成一个寻人启事，服务器将寻人启事发送到行车记录仪，行车记录仪接收服务器发送的寻人启事，行车记录仪对寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像。其中，行车记录仪对寻人启事中的图像信息进行识别，其目的是为了获取寻人启事的图像信息中的特征数据，即，寻人启事中的人物信息，例如人物脸部特征信息。
步骤S20，获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合。
行车记录仪获取预设视频信息，其中，预设视频信息是指行车记录仪的前置摄像头和/或后置摄像头预先拍摄的视频信息，预设视频信息可以是保存在行车记录仪存储器中可以是指保存在行车记录仪对应云端的视频信息；行车记录仪的处理器对预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合。
其中，行车记录仪获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合的实现方式不作具体限定，本实施例中给出了一种具体的实现方式为：
步骤a1，获取预设时间段内拍摄的视频信息作为预设视频信息，并将所述预设视频信息的各帧视频图像输入预设分类器，得到所述预设视频信息包含的人物轮廓集合；
步骤b1，将所述人物轮廓集合中的各人物轮廓进行面部特征识别，得到各所述人物轮廓对应的人物图像，并将所述人物图像汇总形成人物图像集合。
即，行车记录仪根据寻人启事中的时间信息获取对应的视频信息作为预设视频信息，例如，寻人启事中记录：(附照片)张xx，女，4岁，身高1.0米。于2018年5月14日离家，至今未归；走失时身穿红色连衣裙，白色皮鞋。如有知其下落者，请与xxx联系，定当重谢！联系电话139xxxxxxxx)XX年XX月XX日；行车记录仪将2018年5月14至今拍摄的视频信息作为预设视频信息，需要说明的是：行车记录仪拍摄的视频信息可以包含两部分，其一是行车记录仪后置摄像头拍摄的车辆内部的视频信息，其二是行车记录仪前置摄像头拍摄的车辆行驶过程中的外部行驶的视频信息，其中，外部行驶的视频信息中可能包含道路中的车辆还可以包含路上行人，行车记录仪需要排除外部行驶的视频信息的视频图像中的干扰信息，以对视频信息中的人物图像进行识别。
可选地，行车记录仪中将预设视频信息中的各帧视频图像输入预设分类器，(其中，预设分类器是指预先训练的用于识别人的分类器，预设分类器可选地包括Adaboost迭代算法分类器、SVM(SupportVectorMachine支持向量机)分类器)得到所述预设视频信息包含的人物轮廓集合，即，行车记录仪利用预设分类器通过多帧校验方法对应视频中的图像元素进行筛选，即，预设分类器保留连续多帧图像中均出现的同一目标且被预设分类器连续检测为人物轮廓，去除连续多帧图像中均出现的同一目标且被预设分类器连续判断为非人物轮廓。最终，行车记录仪将视频信息中的各个人物轮廓进行汇总，得到人物图像集合。
需要补充说明的是，若行车记录仪拍摄的视频信息中只包括：行车记录仪后置摄像头拍摄的车辆内部的视频信息，可以不进行预设分类器的处理，而直接进行面部特征识别，其中，面部特征识别的步骤包括：
可选地，行车记录仪对的人物轮廓集合中的各个人物轮廓进行面部特征识别，即，在确定人物轮廓时对人物轮廓中的人脸部分进行识别，通过利用预先设置人脸识别算法(人脸识别算法可以包括：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法)对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，具体地，人脸识别算法的步骤包括：1、对人脸局部区域进行定义；2、人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；3、对人脸特征向量进行分类；得到各所述人物轮廓对应的人物图像，行车记录仪将所述人物图像汇总形成人物图像集合。
在本实施例中将行车记录仪中拍摄的视频信息进行识别，以确定行车记录仪中是否拍摄到待寻人图像，即，现有的寻人只是进行简单的寻人启事的公布，本实施例中借助车辆的行车记录仪中拍摄的视频信息，进行寻人图像的比对，使得寻人更加准确、智能。
步骤S30，判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像。
行车记录仪将所述待寻人图像与所述人物图像集合中的各人物图像进行比对，以判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像。
具体地，所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像的步骤包括：
步骤a2，将所述待寻人图像与所述人物图像集合中的各人物图像进行比对，得到各所述人物图像与所述待寻人图像的相似度；
步骤b2，获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述人物图像集合中包含所述待寻人图像；
步骤c2，若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
即，服务器提取待寻人图像中待寻人的特征数据，获取人物图像集合中的各人物图像，并提取各人物图像的特征数据，将待寻人的特征数据与各人物图像的特征数据进行比对，以通过比对待寻人的特征数据与各人物图像的确定各所述人物图像与所述待寻人图像的相似度，行车记录仪获取各个比对得到的相似度，然后将各个相似度进行比较获取最高相似度，并将最高相似度与预设阈值进行比较(其中，预设阈值是指预先设置的相似度临界值，若相似度大于该临界值，则判定两张图像的人物相同，反之，例如，预设阈值设置为92％)，以判断所述最高相似度是否大于预设阈值；若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述人物图像集合中包含所述待寻人图像；若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
例如，行车记录仪中拍摄的视频信息对应的人物图像集合中有10个人物图像，服务器将10个人物图像与待寻人的图像进行比对，得到相似度分别为：70％、68％、60％、80％、75％、60％、40％、30％、50％和80％，行车记录仪将80％与92％进行比较，最高相似对80％小于92％，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
在本实施例中将寻人启事中的待寻人图像与行车记录仪拍摄得到的视频图像中的人物图像进行比对，不需要人工记忆待寻人图像进行人工查找，就可以实现待寻人的查找，使得寻人更加便捷。
步骤S40，若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
行车记录仪判定人物图像集合中包含所述待寻人图像，则行车记录仪将人物图像集合中与待寻人图像相似度最高的人物图像作为目标人物图像，即，在行车记录仪确定人物图像集合中存在与待寻人图像相似度大于预设阈值的人物图像时，行车记录仪将相似度最高的人物图像作为目标人物图像；服务器确定目标人物图像所属的目标视频图像(即，行车记录仪确定目标人物图像位于的视频画面帧)，行车记录仪确定目标视频图像后，获取目标视频图像的拍摄时间和拍摄地址，行车记录仪将拍摄时间、拍摄地址和目标人物图像发送至服务器，以使服务器将接收的到拍摄时间、拍摄地址和目标人物图像转发至寻人启事联系人对应的终端。
在本实施例中通过行车记录仪可以进行自动的识别比对，以进行寻人启事对应待寻人的查找，不需要人的操作查看，使得寻人更加便捷，高效；与此同时，由于现有的车辆都安装有行车记录仪，可以使得寻人的传播的范围变大。
进一步的，在本发明第一实施例的基础上，提出了本发明基于行车记录仪的寻人方法的第二实施例，在本实施例中人物图像集合中不包含所述待寻人图像，所述基于行车记录仪的寻人方法包括：
步骤S50，若所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像，则在检测到预设条件时，获取更新视频信息。
行车记录仪在服务器首次发送寻人启事时，没有找到寻人启事对应的待寻人图像，行车记录仪可以进行二次比对查找，即，在行车记录仪中设置二次比对查找的预设条件，其中，预设条件可以是由行车记录仪的用户主动设置的还可以根据具体场景设置；在行车记录仪检测到满足预设条件时，就可以进行二次比对查找，即，行车记录仪获取更新视频信息，以判断更新视频信息中是否包含待寻人图像。
例如，用户在行车记录仪中设置间隔两天为预设条件，行车记录仪接收到寻人启事的第三天时，自动获取初次比对到当前时间段行车记录仪拍摄的视频信息作为更新视频信息，以根据更新视频信息进行二次比对寻人。
步骤S60，将所述更新视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述更新视频信息中包含的更新人物图像集合。
行车记录仪将更新视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述更新视频信息中包含的更新人物图像集合，其中，确定更新视频信息中包含的更新人物图像集合的具体实现方式可以参照第一实施例，本实施例中不作赘述。
步骤S70，将所述待寻人图像与所述更新人物图像集合中的各更新人物图像进行比对，得到各所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度。
行车记录仪将所述待寻人图像与所述更新人物图像集合中的各更新人物图像进行比对，得到各所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度，其中行车记录仪确定更新人物图像与所述待寻人图像的相似度的具体实现方式可以参照第一实施例，本实施例中不作赘述。
步骤S80，获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值。
行车记录仪获取所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度，将各个相似度进行比较获取最高相似度，行车记录仪将最高相似度与预设阈值进行比对，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值。具体实现方式可以参照第一实施例，本实施例中不作赘述。
步骤S90，若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标更新人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标更新人物图像为所述更新人物图像集合中所述待寻人图像对应的更新人物图像。
若所述最高相似度大于预设阈值，则行车记录仪判定所述更新人物图像集合中包含所述待寻人图像，则行车记录仪获取目标更新人物图像及关联信息并发送至服务器，即，行车记录仪获取包含所述目标更新人物图像的目标更新视频图像，并获取所述目标更新视频图像的拍摄时间和拍摄地址；行车记录仪将所述拍摄时间和所述拍摄地址作为目标更新人物图像的关联信息，并将所述目标更新人物图像及其所述关联信息发送至服务器，以进行得到二次寻人结果。
步骤S100，若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中不包含所述待寻人图像，并执行在检测到预设条件时，获取更新视频信息的步骤，直至所述最高相似度大于预设阈值和/或接收到服务器发送的寻人启事撤销指令。
若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则行车记录仪判定所述更新人物图像集合中不包含所述待寻人图像，并执行返回执行步骤S50，在检测到预设条件时，获取更新视频信息，直至所述最高相似度大于预设阈值和/或接收到服务器发送的寻人启事撤销指令，即，在寻人启事对应待寻人找到时，服务器将寻人启事进行撤销，行车记录仪接收到服务器发送的寻人启事撤销指令后，可以不再进行二次比对查找。
在本实施例中行车记录仪设置二次比对查找，现有的寻人启事只可以进行寻求启事的公布，本实施例中则在行车记录仪中设置重复比对查找，行车记录仪可以进行自动的比对，确定是否拍摄到寻人启事中的待寻人图像，使得寻人更加智能，避免了依赖人工进行查找的弊端。
进一步的，参照图3，本发明基于行车记录仪的寻人方法的第三实施例中，本实施例是基于行车记录仪的寻人方法应用于服务器；所述基于行车记录仪的寻人方法包括：
步骤S110，发送寻人启事至行车记录仪；
在服务器检测到预设寻人登记数据库中新增了寻人信息时，服务器获取新增的寻人信息，并基于新增的寻人信息生成寻人启事，并将生成的寻人启事发送至行车记录仪，其中，这里的寻车记录仪可以是一个也可以是多个，即，服务器预先与各个行车记录仪之间建立通信关系，服务器将寻人启事至行车记录仪。
步骤S120，接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息。
服务器接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，即，行车记录仪确定拍摄的视频信息对应的人物图像集合中包含待寻人图像时，行车记录仪将发送信息至服务器，服务器发送寻人启事至行车记录仪；接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，并获取反馈信息中的目标人物图像及关联信息，其中，关联信息是指目标人物图像的拍摄时间信息、位置信息。
步骤S130，对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证。
服务器对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证，服务器对目标人物图像及所述关联信息进行认证其目的是为了防止信息造假的情况，具体的，服务器对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证的方式不作限定，可以是人工确定，还可以是设置响应的认证规则。
步骤S140，若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
服务器若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端，其中，需要说明的是，服务器与联系人对应的终端通信连接，在联系人确定已找到寻人启事中的人时，可以像服务器发送信息，以使服务器对寻人启事进行撤销。
在本实施例中服务器接收到行车记录仪发送的反馈信息时，服务器将信息发送至联系人对应的终端，既保证了行车记录仪信息的隐私性，又实现了快速响应，需要说明的是，若将各个行车记录仪中的信息发送至服务器，又服务器进行比对，可能导致行车记录仪的信息泄密，还使得服务器的处理数据量较大，若由行车记录仪直接于联系人终端进行通信，不能保证行车记录仪对应用户的安全。
此外，参照图4，本发明实施例还提出基于行车记录仪的寻人装置，的一实施例，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
接收识别模块10，用于接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取识别模块20，用于获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
人物判断模块30，用于判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
获取发送模块40，用于若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
可选地，所述获取识别模块20，包括：
获取输入单元，用于获取预设时间段内拍摄的视频信息作为预设视频信息，并将所述预设视频信息的各帧视频图像输入预设分类器，得到所述预设视频信息包含的人物轮廓集合；
图像识别单元，用于将所述人物轮廓集合中的各人物轮廓进行面部特征识别，得到各所述人物轮廓对应的人物图像，并将所述人物图像汇总形成人物图像集合。
可选地，所述人物判断模块30，包括：
图像比对单元，用于将所述待寻人图像与所述人物图像集合中的各人物图像进行比对，得到各所述人物图像与所述待寻人图像的相似度；
获取判断单元，用于获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
第一判定单元，用于若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述人物图像集合中包含所述待寻人图像；
第二判定单元，用于若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
可选地，所述获取发送模块40，包括：
图像获取单元，用于若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则从所述人物图像集合中获取所述待寻人图像对应的目标人物图像；
拍摄信息获单元，用于确定包含所述目标人物图像的目标视频图像，并获取所述目标视频图像的拍摄时间和拍摄地址；
信息发送单元，用于将所述拍摄时间和所述拍摄地址作为目标人物图像的关联信息，并将所述目标人物图像及其所述关联信息发送至服务器。
可选地，所述基于行车记录仪的寻人装置，还包括：
检测获取模块，用于若所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像，则在检测到预设条件时，获取更新视频信息；
更新信息识别模块，用于将所述更新视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述更新视频信息中包含的更新人物图像集合；
更新比对模块，用于将所述待寻人图像与所述更新人物图像集合中的各更新人物图像进行比对，得到各所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度；
相似度判断模块，用于获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
判定发送模块，用于若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标更新人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标更新人物图像为所述更新人物图像集合中所述待寻人图像对应的更新人物图像；
判断执行模块，用于若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中不包含所述待寻人图像，并执行在检测到预设条件时，获取更新视频信息的步骤，直至所述最高相似度大于预设阈值和/或接收到服务器发送的寻人启事撤销指令。
此外，参照图5，本发明实施例还提出基于行车记录仪的寻人装置，的另一实施例，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
发送模块50，用于发送寻人启事至行车记录仪；
接收获取模块60，用于接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
信息认证模块70，用于对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
信息发送模块80，用于若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
其中，基于行车记录仪的寻人装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明基于行车记录仪的寻人方法的各个实施例，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种基于行车记录仪的寻人系统；
所述基于行车记录仪的寻人系统包括通信连接的行车记录仪和服务器；
所述行车记录仪包括：摄像头、第一存储器、第一处理器及存储在所述第一存储器上并可在所述第一处理器上运行的计算机程序，其中：
所述摄像头，用于拍摄获取视频信息，所述计算机程序被所述第一处理器执行时实现以下步骤：
接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像；
所述服务器包括：第二存储器、第二处理器及存储在所述第二存储器上并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述第二处理器执行时实现以下步骤：
发送寻人启事至行车记录仪；
接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
此外，本发明实施例还提出一种计算机存储介质。
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的基于行车记录仪的寻人方法中的操作。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序；术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述基于行车记录仪的寻人方法包括以下步骤：
接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
2.如权利要求1所述的基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合的步骤，包括：
获取预设时间段内拍摄的视频信息作为预设视频信息，并将所述预设视频信息的各帧视频图像输入预设分类器，得到所述预设视频信息包含的人物轮廓集合；
将所述人物轮廓集合中的各人物轮廓进行面部特征识别，得到各所述人物轮廓对应的人物图像，并将所述人物图像汇总形成人物图像集合。
3.如权利要求1所述的基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像的步骤，包括：
将所述待寻人图像与所述人物图像集合中的各人物图像进行比对，得到各所述人物图像与所述待寻人图像的相似度；
获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述人物图像集合中包含所述待寻人图像；
若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像。
4.如权利要求1所述的基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器的步骤，包括：
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则从所述人物图像集合中获取所述待寻人图像对应的目标人物图像；
确定包含所述目标人物图像的目标视频图像，并获取所述目标视频图像的拍摄时间和拍摄地址；
将所述拍摄时间和所述拍摄地址作为目标人物图像的关联信息，并将所述目标人物图像及其所述关联信息发送至服务器。
5.如权利要求1所述的基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像的步骤之后，包括：
若所述人物图像集合中不包含所述待寻人图像，则在检测到预设条件时，获取更新视频信息；
将所述更新视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述更新视频信息中包含的更新人物图像集合；
将所述待寻人图像与所述更新人物图像集合中的各更新人物图像进行比对，得到各所述更新人物图像与所述待寻人图像的相似度；
获取最高相似度，并判断所述最高相似度是否大于预设阈值；
若所述最高相似度大于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标更新人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标更新人物图像为所述更新人物图像集合中所述待寻人图像对应的更新人物图像；
若所述最高相似度小于或等于预设阈值，则判定所述更新人物图像集合中不包含所述待寻人图像，并执行在检测到预设条件时，获取更新视频信息的步骤，直至所述最高相似度大于预设阈值和/或接收到服务器发送的寻人启事撤销指令。
6.一种基于行车记录仪的寻人方法，其特征在于，所述基于行车记录仪的寻人方法应用于服务器；
所述基于行车记录仪的寻人方法包括以下步骤：
发送寻人启事至行车记录仪；
接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
7.一种基于行车记录仪的寻人装置，其特征在于，所述基于行车记录仪的寻人装置设置于行车记录仪，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
接收识别模块，用于接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取识别模块，用于获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
人物判断模块，用于判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
获取发送模块，用于若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像。
8.一种基于行车记录仪的寻人装置，其特征在于，所述基于行车记录仪的寻人装置设置于服务器，所述基于行车记录仪的寻人装置包括：
发送模块，用于发送寻人启事至行车记录仪；
接收获取模块，用于接收所述行车记录仪基于所述寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
信息认证模块，用于对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
信息发送模块，用于若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
9.一种基于行车记录仪的寻人系统，其特征在于，所述基于行车记录仪的寻人系统包括通信连接的行车记录仪和服务器；
所述行车记录仪包括：摄像头、第一存储器、第一处理器及存储在所述第一存储器上并可在所述第一处理器上运行的计算机程序，其中：
所述摄像头，用于拍摄获取视频信息，所述计算机程序被所述第一处理器执行时实现以下步骤：
接收服务器发送的寻人启事，对所述寻人启事中的图像信息进行识别，得到所述寻人启事对应的待寻人图像；
获取预设视频信息并对所述预设视频信息中的各帧视频图像进行识别，得到所述预设视频信息中包含的人物图像集合；
判断所述人物图像集合中是否包含所述待寻人图像；
若所述人物图像集合中包含所述待寻人图像，则获取目标人物图像及关联信息并发送至服务器，其中，所述目标人物图像为所述人物图像集合中所述待寻人图像对应的人物图像；
所述服务器包括：第二存储器、第二处理器及存储在所述第二存储器上并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述第二处理器执行时实现以下步骤：
发送寻人启事至行车记录仪；
接收所述行车记录仪基于寻人启事发送的反馈信息，获取所述反馈信息中的目标人物图像及关联信息；
对所述目标人物图像及所述关联信息进行认证；
若所述目标人物图像及所述关联信息认证通过，则将所述反馈信息发送至所述寻人启事中联系人对应的终端。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5和/或6中任一项所述的基于行车记录仪的寻人方法的步骤。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110647658A (zh) * | 2019-08-02 | 2020-01-03 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统 |
| CN111372026A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 赵艳兵 | 一种获取视频数据方法 |
| CN111416956A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-07-14 | 山东爱特云翔信息技术有限公司 | 移动视频数据采集处理系统及方法 |
| CN112686076A (zh) * | 2019-10-17 | 2021-04-20 | 上海擎感智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、系统及计算机可读存储介质 |
| CN113111693A (zh) * | 2020-01-13 | 2021-07-13 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种利用汽车摄像头识别的方法、车载控制器和汽车 |
| CN113840078A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-12-24 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 目标检测系统 |
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- 2018-08-17 CN CN201810940463.4A patent/CN109389029A/zh not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110647658A (zh) * | 2019-08-02 | 2020-01-03 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统 |
| CN112686076A (zh) * | 2019-10-17 | 2021-04-20 | 上海擎感智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、系统及计算机可读存储介质 |
| CN111416956A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-07-14 | 山东爱特云翔信息技术有限公司 | 移动视频数据采集处理系统及方法 |
| CN113111693A (zh) * | 2020-01-13 | 2021-07-13 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种利用汽车摄像头识别的方法、车载控制器和汽车 |
| CN113111693B (zh) * | 2020-01-13 | 2024-04-09 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种利用汽车摄像头识别的方法、车载控制器和汽车 |
| CN111372026A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 赵艳兵 | 一种获取视频数据方法 |
| CN111372026B (zh) * | 2020-03-26 | 2022-06-24 | 杨意春 | 一种获取视频数据方法 |
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