CN109684961A - 基于人脸识别的人口管理方法及装置 - Google Patents
基于人脸识别的人口管理方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于人脸识别的人口管理方法及装置，通过人脸特征提取流程实时的对视频智能分析处理而后把人脸原始图片和特征码信息存储到图片服务器和数据库服务器中。随后与初始化流程保存的人口库信息进行实时计算比对，将相似度大于一定的阈值的特征码归类为同一个人的特征码(身份标识符)并保存相应人脸图片，相似度小的则对抓拍人脸产生一个新的身份标识符并保存相应人脸图片。由此，在获累计一定时间的身份标识符、人脸图片后，根据身份标识符、人脸图片数量以及人脸图片的拍摄时间属性即可开展各类人口管理。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控领域，尤其是指一种基于人脸识别的人口管理方法及装置。
背景技术
随着我国社会经济的发展，各类经济活动日趋频繁，流动人口迅速增加，这给政府部门户籍管理、社区的人口管理等工作带来了巨大的压力。传统的人口管理方法，是通过社区工作站人员或社区管理处人工走访小区楼栋一个个登记入住人口来进行人口统计管理的，这种方式花费大量的人力、时间，效率非常低下，而且往往不能准确实时的了解到人口统计相关信息。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种可高效、智能对人口识别分析从而实现管理的基于人脸识别的人口管理方法及装置。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于人脸识别的人口管理方法，包括人脸特征提取流程、初始化流程及人口统计流程；
所述人脸特征提取流程包括,
获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器的步骤；
所述初始化流程包括步骤，
A1)客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片；
A2)智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器；
A3)图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL；
A4)智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片；
A5)图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器；
A6)智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息；
A7)智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器；
所述人口统计流程包括步骤，
B1)大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息；
B2)数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息；
B3)大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B4)数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B5)大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，
若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器；
若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器；
B6)大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
进一步的，所述人脸特征提取流程具体包括普通摄像机采集子流程，普通摄像机采集子流程包括步骤，
C1)普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器；
C2)媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器；
C3)智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来；
C4)智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；
智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
C5)图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
进一步的，所述步骤B1具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器；
所述步骤B2具体为：智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器。
进一步的，所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子流程，所述智能摄像机采集子流程包括步骤，
D1)智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片；
D2)媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器；
D3)媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中，将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
D4)图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
进一步的，所述步骤C2具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器。
本发明还提供了一种基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：包括人脸特征提取模块、初始化模块及人口统计模块；
所述人脸特征提取模块，用于获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器；
所述初始化模块包括，
导入单元，用于客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片；
保存单元，用于智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器；
URL返回单元，用于图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL；
请求单元，用于智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片；
图片返回单元，用于图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器；
提取单元，用于智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息；
特征保存单元，用于智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器；
所述人口统计模块包括，
加载单元，用于大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息；
特征返回单元，用于数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息；
视频请求单元，用于大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
视频提供单元，用于数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
比对单元，用于大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器；若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器；
应用单元，用于大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
上述中，所述人脸特征提取模块具体包括普通摄像机采集子模块，普通摄像机采集子模块包括，
普通视频发送单元，用于普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器；
视频转发单元，用于媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器；
截取单元，用于智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来；
第一存储单元，用于智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
第一返回地址单元，用于图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
进一步的，所述普通视频发送单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器；
视频转发单元，具体用于智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器。
上述中，所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子模块，所述智能摄像机采集子模块包括，
视频特征提取单元，用于智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片；
特征请求单元，用于媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器；
第二存储单元，用于媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中，将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
第二返回地址单元，用于图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
进一步的，所述特征请求单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器。
本发明的有益效果在于：本方法和系统通过人工智能人脸识别和大数据计算技术，在海量的摄像机视频中实时提取人脸图片和特征码信息，可以实时准确的对人口信息进行统计(只论述独权技术方案的技术效果)
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构
图1为本发明的人口统计流程图；
图2为本发明的人脸特征提取流程图；
图3为本发明一种实施例系统的架构图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
一种基于人脸识别的人口管理方法，包括人脸特征提取流程、初始化流程及人口 统计流程；
所述人脸特征提取流程包括,
获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器的步骤；
此处的人脸特征提取流程，具体实施时，可采用逐日时下流行的AI人工智能深度学习算法，通过对摄像机的视频进行智能分析，在画面中有人经过时，对人脸人脸进行捕捉，并对人脸图片进行抽象，从而提取出实时人脸特征码信息及人脸图片。
参见图1，所述初始化流程包括步骤，
A1)客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片；
A2)智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器；
A3)图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL；
A4)智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片；
A5)图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器；
A6)智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息；
A7)智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器；
所述人口统计流程包括步骤，
B1)大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息；
B2)数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息；
B3)大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B4)数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B5)大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，
若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器；
若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器；
B6)大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
从上述描述可知，本发明适用但不限于安防技术和智慧城市领域，有益效果在于：通过人脸特征提取流程实时的对视频智能分析处理而后把人脸原始图片和特征码信息存储到图片服务器和数据库服务器中。随后与初始化流程保存的人口库信息进行实时计算比对，将相似度大于一定的阈值的特征码归类为同一个人的特征码(身份标识符)并保存相应人脸图片，相似度小的则对抓拍人脸产生一个新的身份标识符并保存相应人脸图片。由此，在获累计一定时间的身份标识符、人脸图片后，根据身份标识符、人脸图片数量以及人脸图片的拍摄时间属性即可开展各类人口管理，例如常驻人口统计、流动人口统计、新入住人口统计、离开人口统计等。
实施例1
进一步的，所述人脸特征提取流程具体包括普通摄像机采集子流程，如图2 所示，普通摄像机采集子流程包括步骤，
C1)普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器；
C2)媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器；
C3)智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来；
C4)智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；
C5)智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
C6)图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
本实施例提供了一种由普通摄像机获取实时视频后，最终得到视频中出现人脸的实时人脸特征码信息与人脸图片并分别保存。以供人口统计流程时调用。
实施例2
进一步的，所述步骤B1具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器；
所述步骤B2具体为：智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器。
本实施例提供了一种系统覆盖更广泛，更大规模情况下的配置原则。大量的普通摄像机在初始可配置好按需求配备媒体转发服务器及智能引擎服务器，从而分布的从所覆盖行政区域提取最终需要的实时人脸特征码信息与人脸图片分别汇总至数据库服务器与图片服务器。
实施例3
进一步的，所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子流程，如图2所示，所述智能摄像机采集子流程包括步骤，
D1)智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片；
D2)媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器；
D3)媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中；
D4)图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
D5)媒体转发服务器将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器。
本实施例提供了一种由智能摄像机获取实时视频后，最终得到视频中出现人脸的实时人脸特征码信息与人脸图片并分别保存。以供人口统计流程时调用。由于智能摄像机拥有直接的图片分析、识别能力，因此不需依附智能引擎服务器，可更高效的实时视频转化为判断所需的实时人脸特征码信息与人脸图片。
实施例4
进一步的，所述步骤C2具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器。
本实施例提供了一种系统覆盖更广泛，更大规模情况下的配置原则。大量的智能摄像机在初始可配置好按需求配备媒体转发服务器，从而分布的从所覆盖行政区域提取最终需要的实时人脸特征码信息与人脸图片后分别汇总至数据库服务器与图片服务器。
本发明还提供了一种基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：包括人脸特征提取模块、初始化模块及人口统计模块；
所述人脸特征提取模块，用于获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器；
所述初始化模块包括，
导入单元，用于客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片，而后转到保存单元；
保存单元，用于智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器，而后转到URL返回单元；
URL返回单元，用于图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL，而后转到请求单元；
请求单元，用于智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片，而后转到图片返回单元；
图片返回单元，用于图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器，而后转到提取单元；
提取单元，用于智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息，而后转到特征保存单元；
特征保存单元，用于智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器，而后转到；
所述人口统计模块包括，
加载单元，用于大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息，而后转到特征返回单元；
特征返回单元，用于数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息，而后转到视频请求单元；
视频请求单元，用于大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片，而后转到视频提供单元；
视频提供单元，用于数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片，而后转到比对单元；
比对单元，用于大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器，而后转到应用单元；
若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器，而后转到应用单元；
应用单元，用于大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
从上述描述可知，本发明适用但不限于安防技术和智慧城市领域，有益效果在于：通过人脸特征提取流程实时的对视频智能分析处理而后把人脸原始图片和特征码信息存储到图片服务器和数据库服务器中。随后与初始化流程保存的人口库信息进行实时计算比对，将相似度大于一定的阈值的特征码归类为同一个人的特征码(身份标识符)并保存相应人脸图片，相似度小的则对抓拍人脸产生一个新的身份标识符并保存相应人脸图片。由此，在获累计一定时间的身份标识符、人脸图片后，根据身份标识符、人脸图片数量以及人脸图片的拍摄时间属性即可开展各类人口管理，例如常驻人口统计、流动人口统计、新入住人口统计、离开人口统计等。
实施例5
上述中，所述人脸特征提取模块具体包括普通摄像机采集子模块，普通摄像机采集子模块包括，
普通视频发送单元，用于普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器，而后转到视频转发单元；
视频转发单元，用于媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器，而后转到截取单元；
截取单元，用于智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来，而后转到第一存储单元；
第一存储单元，用于智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器，而后转到第一返回地址单元；
第一返回地址单元，用于图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
本实施例提供了一种由普通摄像机获取实时视频后，最终得到视频中出现人脸的实时人脸特征码信息与人脸图片并分别保存。以供人口统计流程时调用。
实施例6
进一步的，所述普通视频发送单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器，而后转到视频转发单元；
视频转发单元，具体用于智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器，而后转到截取单元。
本实施例提供了一种系统覆盖更广泛，更大规模情况下的配置原则。大量的普通摄像机在初始可配置好按需求配备媒体转发服务器及智能引擎服务器，从而分布的从所覆盖行政区域提取最终需要的实时人脸特征码信息与人脸图片分别汇总至数据库服务器与图片服务器。
实施例7
上述中，所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子模块，所述智能摄像机采集子模块包括，
视频特征提取单元，用于智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片，而后转到特征请求单元；
特征请求单元，用于媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器，而后转到第二存储单元；
第二存储单元，用于媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中，将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器，而后转到第二返回地址单元；
第二返回地址单元，用于图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
本实施例提供了一种由智能摄像机获取实时视频后，最终得到视频中出现人脸的实时人脸特征码信息与人脸图片并分别保存。以供人口统计流程时调用。由于智能摄像机拥有直接的图片分析、识别能力，因此不需依附智能引擎服务器，可更高效的实时视频转化为判断所需的实时人脸特征码信息与人脸图片。
实施例8
进一步的，所述特征请求单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器，而后转到第二存储单元。
本实施例提供了一种系统覆盖更广泛，更大规模情况下的配置原则。大量的智能摄像机在初始可配置好按需求配备媒体转发服务器，从而分布的从所覆盖行政区域提取最终需要的实时人脸特征码信息与人脸图片后分别汇总至数据库服务器与图片服务器。
本发明方法基于的系统的一种实施例可参见如图3所示，
1.在系统中添加智能摄像机和普通摄像机，对于普通摄像机，还需要配置分析计划；
2.在系统中添加智能引擎服务器，并给智能引擎服务器分配普通摄像机；
3.在系统中添加图片服务器，并给图片服务器分配智能引擎服务器和智能摄像机，所分配的智能引擎服务器和智能摄像机把人脸图片存储到图片服务器中。
4.在系统中添加数据库服务器，用于保存智能摄像机和智能引擎服务器所分析的特征码信息。
5.在系统中添加媒体转发服务器，并分配摄像机负载列表，将普通摄像机的实时视频转发给智能引擎服务器进行分析，同时将智能摄像机的人脸图片保存到图片服务器，将智能摄像机的特征码保存到数据库服务器；
6.在系统中导入所有人口的人口库图片，并将图片保存到图片服务器，由智能引擎服务器对所有图片进行智能分析提取出特征码，特征码保存到数据库服务器；
7.大数据实时计算服务器把人口库的所有特征码信息加载到内存中，并通过实时数据抽取工具从数据库服务器中抽取实时抓拍的特征码信息，将人口库特征码与实时抓拍特征码进行比对，生成身份标识符，最后实时对标识符进行汇总统计，产生人口统计信息。
以上所述仅为本发明的实施例，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)
1.一种基于人脸识别的人口管理方法，其特征在于：包括人脸特征提取流程、初始化流程及人口统计流程；
所述人脸特征提取流程包括,
获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器的步骤；
所述初始化流程包括步骤，
A1)客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片；
A2)智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器；
A3)图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL；
A4)智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片；
A5)图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器；
A6)智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息；
A7)智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器；
所述人口统计流程包括步骤，
B1)大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息；
B2)数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息；
B3)大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B4)数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
B5)大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，
若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器；
若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器；
B6)大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
2.如权利要求1所述的基于人脸识别的人口管理方法，其特征在于：所述人脸特征提取流程具体包括普通摄像机采集子流程，普通摄像机采集子流程包括步骤，
C1)普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器；
C2)媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器；
C3)智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来；
C4)智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；
智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
C5)图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
3.如权利要求3所述的基于人脸识别的人口管理方法，其特征在于：
所述步骤B1具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器；
所述步骤B2具体为：智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器。
4.如权利要求2所述的基于人脸识别的人口管理方法，其特征在于：所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子流程，所述智能摄像机采集子流程包括步骤，
D1)智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片；
D2)媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器；
D3)媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中，将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
D4)图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
5.如权利要求4所述的基于人脸识别的人口管理方法，其特征在于：所述步骤C2具体为：媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器。
6.一种基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：包括人脸特征提取模块、初始化模块及人口统计模块；
所述人脸特征提取模块，用于获取特定区域实时视频并进行分析得到其中实时人脸特征码信息及人脸图片，将实时人脸特征码信息保存至数据库服务器，将人脸图片保存至图片服务器；
所述初始化模块包括，
导入单元，用于客户端向智能管理服务器导入特定区域的初始的人口库图片；
保存单元，用于智能管理服务器将接收到的人口库图片保存至图片服务器；
URL返回单元，用于图片服务器向智能引擎服务器、智能管理服务器及客户端返回所保存图片的URL；
请求单元，用于智能引擎服务器通过图片URL从图片服务器请求人口库图片；
图片返回单元，用于图片服务器返回人口库图片至智能引擎服务器；
提取单元，用于智能引擎服务器对接收到的人口库图片采用人脸识别算法对每一张图片进行人脸特征提取得到人口库人脸特征码信息；
特征保存单元，用于智能引擎服务器将提取得到的人口库人脸特征码信息保存至数据库服务器；
所述人口统计模块包括，
加载单元，用于大数据实时计算服务器从数据库服务器中请求加载人口库人脸特征码信息；
特征返回单元，用于数据库服务器向大数据实时计算服务器返回人口库人脸特征码信息；
视频请求单元，用于大数据实时计算服务器向数据库服务器请求数据库服务器中的实时视频中抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
视频提供单元，用于数据库服务器给大数据实时计算服务器返回实时视频抓拍的实时人脸特征码信息及人脸图片；
比对单元，用于大数据实时计算服务器将实时人脸特征码信息与数据库服务器中的人口库人脸特征码信息进行比对，若两者相似度达到设定阈值，则将与该人口库人脸特征码信息对应的身份标识符分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，并将人脸图片保存至图片服务器；若两者相似度未达到设定阈值，则于数据库服务器新建一个身份标识符并分配给与实时人脸特征码信息对应的人脸图片，将实时人脸特征码信息作为新的人口库人脸特征码信息保存在数据库服务器上，将人脸图片保存至图片服务器；
应用单元，用于大数据实时计算服务器通过大数据实时计算方法汇总统计人口库和实时抓拍人脸的所有的身份标识符应用于人口管理。
7.如权利要求6所述的基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：所述人脸特征提取模块具体包括普通摄像机采集子模块，普通摄像机采集子模块包括，
普通视频发送单元，用于普通摄像机将实时视频发送给媒体转发服务器；
视频转发单元，用于媒体转发服务器将实时视频转发给智能引擎服务器；
截取单元，用于智能引擎服务器接收到实时视频后，将实时视频解码，采用人脸识别算法对每一帧视频进行分析，并在视频中出现人脸时提取实时人脸特征码信息，同时将人脸图片从视频中截取出来；
第一存储单元，用于智能引擎服务器将截取得到的人脸图片存储到图片服务器；智能引擎服务器将分析得到的实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
第一返回地址单元，用于图片服务器向智能引擎服务器返回所保存的人脸图片的URL。
8.如权利要求7所述的基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：
所述普通视频发送单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发普通摄像机列表来请求普通摄像机的实时视频，被请求的普通摄像机将实时视频发送给相应媒体转发服务器；
视频转发单元，具体用于智能引擎服务器根据自己负责的摄像机分析列表向相应负责的媒体转发服务器请求实时视频，媒体转发服务器将实时视频转发给相应的智能引擎服务器。
9.如权利要求7所述的基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：所述人脸特征提取还包括智能摄像机采集子模块，所述智能摄像机采集子模块包括，
视频特征提取单元，用于智能摄像机根据人脸识别算法对采集到的每一帧视频进行分析，从视频中提取实时人脸特征码信息，同时从视频中截取人脸图片；
特征请求单元，用于媒体转发服务器向智能摄像机请求实时人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和实时人脸特征码信息发送给媒体转发服务器；
第二存储单元，用于媒体转发服务器接收到智能摄像机的人脸图片和实时人脸特征码信息后，将人脸图片存储到图片服务器中，将实时人脸特征码信息保存到数据库服务器；
第二返回地址单元，用于图片服务器向媒体转发服务器返回所保存的图片的URL。
10.如权利要求9所述的基于人脸识别的人口管理装置，其特征在于：所述特征请求单元，具体用于媒体转发服务器根据自己负责转发智能摄像机列表来请求智能摄像机的人脸图片和特征码信息，智能摄像机将人脸图片和特征码信息发送给相应媒体转发服务器。
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