CN109800638A - 一种基于人脸识别技术的重点人监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，基于计算机视觉技术并利用摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取来将采集到的人像信息通过人像比对模块与重点人布控库中的目标人员进行实时比对，当比对值满足设定的要求时，发送实时报警消息进行提醒。本发明的优越效果是具有自动发现，自动报警功能，可通过APP、短信或其它形式进行报警，报警信息包括嫌疑人信息，具有灵活的布控机制，移动便携式、实时人脸布控。具有完善的人脸库管理机制，本发明所述方法也适用于非实时的监控场景，即在已经录制的视频文件中进行识别与消息推送，具有较强的实用价值和现实意义。

Description

一种基于人脸识别技术的重点人监控方法

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别技术的重点人监控方法。

背景技术

身份识别是社会生活的一个基本问题，具有广泛需求。机械钥匙在人类社会已经有3000多年的使用历史，这是可看成最早的身份识别技术。随着近代电子科技的发展，密码、条形码、磁条卡、射频卡、芯片证件等获得了普遍应用，但这类身份识别技术都是通过“你拥有什么”或者“你知道什么”来实现，其易被伪造、丢失、遗忘，且不方便、不安全，不能真正认证到人本身。

生物特征识别是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的技术,具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身具备和随时随地可用等优点。随着互联网快速发展，传统身份认证技术手段越来越无法满足用户使用体验和安全能力的需求。简单易用的生物识别技术，由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各行各业的广泛关注和高度重视。生物特征识别技术包括指纹、人脸、声纹、虹膜、视网膜，掌纹、掌形、静脉、耳廓、笔迹、步态、语音、按键力度等较多种类。但目前市场较为认可，已经开始初步应用的技术主要有四种：1.指纹识别；2.虹膜识别；3.人脸识别；4.声纹识别。其他的生物特征识别技术，由于用户体验、准确率、稳定性、技术成熟度等原因，市场反馈仍待进一步验证。表1总结了四种市场上主要的生物特征识别技术的特点。

表1市场主要生物特征识别技术特点归纳总结

人脸识别是一项根据人的面部生物特征来确定其身份的技术。面部器官的细微区别决定了人脸的唯一性。人脸识别只需要进行图像形式的面部特征采集即可完成识别过程，具有用户接受程度好、准确性高的优点。

每个人的脸部都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等几个区域组合而成。各区域的主要器官形状、纹理以及它们之间的相对位置关系，个体之间都存在一定的差异性。在现实生活中，人与人之间的辨认不是通过指纹、掌纹、虹膜等等，而是主要通过对人面部(人脸)的识别来实现的。

归纳而言，相比较于其它的生物识别技术，人脸识别直观、自然、复合人的认知规律，其应用有其特殊的优势：非接触，用户接受度高。人脸识别技术使用摄像头作为识别信息的获取装置，以非接触方式，自动获取人脸，并完成人脸识别过程。

1.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，“以貌取人”符合人的认知规律。同时也方便后期人工确认，且具再利用等明显优势。

2.获取人脸照片成本低廉，普通智能手机的摄像头即可满足人脸识别的分辨率要求，无需额外的采集硬件成本。

3.居民身份证、驾照等实名证件数据库中，一般包含人脸照片数据，方便远程通过人脸识别技术进行实人验证。

4.采集过程非接触性，用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像，且摄像头可以同时采集多个人的脸部照片。

由于人脸识别技术的特点和优势，人脸识别已在国内外安全、电信、金融、证券、电子商务等领域越来越受到客户的青睐，已取得广泛的应用：

企业、住宅安全和管理应用：如人脸识别门禁考勤系统，以及基于人脸识别技术的视频监控系统。

在金融、电子商务领域：可应用人脸确认功能，使用客户的人脸数据作为账号验证的依据，从而降低手机、用户信息和密码被盗或被冒用所造成的交易损失。电子商务、互联网金融账户开立过程中，可通过比对用户上传照片和权威数据库中的人脸照片，完成远程身份验证。

在安全领域：可广泛应用于重点人群的视频监控、嫌疑人的行动轨迹分析、监控矫正人群的目标定位等，从而有效提升情报信息发现的效率。

通常人脸识别系统按功能可分为人脸检测、关键点定位、特征提取、相似度比对和活体检测几个逻辑模块。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，本发明所述方法的技术构思是基于计算机视觉技术并利用摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取来将采集到的人像信息通过人像比对模块与重点人布控库中的目标人员进行实时比对，当比对值满足设定的要求时，发送实时报警消息进行提醒。

本发明所述方法包括以下步骤：

步骤1、基于计算机视觉技术对视频中人脸图像进行自动采集与比对并进行远距离、无接触式重点人布控与预警：

步骤1.1、维护布控重点人信息，进入重点人导入界面，批量导入重点人信息；

步骤1.2、在系统中新增、修改、删除重点人信息；

步骤2、选择需要导入的文件，填写导入说明信息并显示导入成功信息和导入失败的信息并说明失败原图；

步骤3、进行重点人查询：

步骤3.1、在重点人查询界面输入人名进行查询操作；

步骤3.2、增加、修改、删除某个重点人信息；

步骤4、采集视频中的人像信息：

步骤4.1、采用工控机+网络摄像头，通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤4.2、主机采用低功耗工控加固笔记本方案；

步骤4.3、摄像机采用1/1.8"CMOS超宽动态筒型网络摄像机，快门1秒至1/100,000秒，镜头8-32mm@F1.4,水平视场角：31.2°～10.2°；自动光圈DC驱动；

步骤4.4、最大图像尺寸1920×1080，防护等级IP66，补光距离50米(2.8-12mm补光距离30米)具有红外补光，能够支持H264/H265编码，支持rtsp协议；

步骤5、实时监视：

步骤5.1、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤5.2、通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤5.3、将照片显示在页面下方，照片在照片显示区域采用先进先出方式进行替换；

步骤6、实时分析采集的人像信息：

步骤6.1、将采集到的人像信息发送到人像比对模块与重点人布控库中的目标人员进行实时比对，将比对结果写入数据库；

步骤6.2、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤6.3、每经过设定的间隔时间保存一次视频信息并实时显示重点人告警信息；

步骤6.4、对保存的视频进行回放和导出操作；

步骤7、发送实时消息提醒：

步骤7.1、当比对结果相似度达到设定值时，发送实时消息提醒，提醒方式包括：声音提醒、灯光提醒、短信提醒、app消息提醒、邮件提醒；

步骤7.2、若拍摄识别到的人脸信息与重点人信息相似度达到设定的比例时，显示实时告警信息即重点人姓名、视频拍摄到的人像截图和重点人图片、相似度百分比、告警时间；

步骤7.3、监控摄像头与主机采用分离式设计，摄像头与主机的连接方式要兼顾有线与无线俩种方式；

步骤7.4、视频信息存储，视频内容通过外接存储设备或是通过网络导出。

本发明所述方法的优越效果是具有自动发现，自动报警功能，可通过APP、短信或其它形式进行报警，报警信息包括嫌疑人信息，嫌疑人黑名单照片即导入黑名单中信息，拍摄截图即设备识别并发现的视频截图，发现时间，位置信息，发现设备的编号。重点人所指的范围很广泛，能够指需重点协助的特定人群，如老人、小孩、残障人士等，也可指公安治安人员需重点防范的危险份子或需严密追踪的犯罪分子等，本发明所述方法应用领域广泛，能够用于在定点场所，如地铁、广场、路口、社区出入等地区，并能够实现快速辨认与报警。也可用于治安管理，办案侦察等多个领域，如公安治安人员黑名单比对实时报警、不明身份人员身份确认、重要点位重点人员身份排查等，还能够应用于社区、学校等需要进行监控的场所并能够在隐蔽条件下便携式使用。具有卓越的抓拍性能且正脸抓拍率超过99％，识别率超过90％，同时内置先进的图像质量分析算法确保抓拍的人脸清晰度高。具有丰富的实时告警并能实现实时告警及多种告警方式。具有灵活的布控机制，移动便携式、实时人脸布控。具有完善的人脸库管理机制，支持摄像机抓拍采集注册、人脸图片批量导入注册，能够按场景或案例管理重点人布控库。本发明能够应用于重大安保活动、不明身份人员身份确认并能应进行突发性事件布控：公安治安人员黑名单比对实时报警并能够用于人群布控：人群密集区域布控，重要点位重点人员身份排查，大面积踩踏事件报警。另外，本发明所述方法也适用于非实时的监控场景，即在已经录制的视频文件中进行识别与消息推送。具有较强的实用价值和现实意义。

附图说明

图1为本发明所述方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。如图1所示，本发明所述方法包括以下步骤：

步骤1、基于计算机视觉技术对视频中人脸图像进行自动采集与比对并进行远距离、无接触式重点人布控与预警：

步骤1.1、维护布控重点人信息，进入重点人导入界面，批量导入重点人信息；

步骤1.2、在系统中新增、修改、删除重点人信息；

步骤2、选择需要导入的文件，填写导入说明信息并显示导入成功信息和导入失败的信息并说明失败原图；

步骤3、进行重点人查询：

步骤3.1、在重点人查询界面输入人名进行查询操作；

步骤3.2、增加、修改、删除某个重点人信息；

步骤4、采集视频中的人像信息：

步骤4.1、采用工控机+网络摄像头，通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤4.2、主机采用低功耗工控加固笔记本方案；

步骤4.3、摄像机采用1/1.8"CMOS超宽动态筒型网络摄像机，快门1秒至1/100,000秒，镜头8-32mm@F1.4,水平视场角：31.2°～10.2°；自动光圈DC驱动；

步骤4.4、最大图像尺寸1920×1080，防护等级IP66，补光距离50米(2.8-12mm补光距离30米)具有红外补光，能够支持H264/H265编码，支持rtsp协议；

步骤5、实时监视：

步骤5.1、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤5.2、通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤5.3、将照片显示在页面下方，照片在照片显示区域采用先进先出方式进行替换；

步骤6、实时分析采集的人像信息：

步骤6.1、将采集到的人像信息发送到人像比对模块与重点人布控库中的目标人员进行实时比对，将比对结果写入数据库；

步骤6.2、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤6.3、每经过设定的间隔时间保存一次视频信息并实时显示重点人告警信息；

步骤6.4、对保存的视频进行回放和导出操作；

步骤7、发送实时消息提醒：

步骤7.1、当比对结果相似度达到设定值时，发送实时消息提醒，提醒方式包括：声音提醒、灯光提醒、短信提醒、app消息提醒、邮件提醒；

步骤7.2、若拍摄识别到的人脸信息与重点人信息相似度达到设定的比例时，显示实时告警信息即重点人姓名、视频拍摄到的人像截图和重点人图片、相似度百分比、告警时间；

步骤7.3、监控摄像头与主机采用分离式设计，摄像头与主机的连接方式要兼顾有线与无线俩种方式；

步骤7.4、视频信息存储，视频内容通过外接存储设备或是通过网络导出。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明公开的范围内，能够轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、基于计算机视觉技术对视频中人脸图像进行自动采集与比对并进行远距离、无接触式重点人布控与预警；

步骤2、选择需要导入的文件，填写导入说明信息并显示导入成功信息和导入失败的信息并说明失败原图；

步骤3、进行重点人查询；

步骤4、采集视频中的人像信息；

步骤5、实时监视；

步骤6、实时分析采集的人像信息；

步骤7、发送实时消息提醒。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、维护布控重点人信息，进入重点人导入界面，批量导入重点人信息；

步骤1.2、在系统中新增、修改、删除重点人信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、在重点人查询界面输入人名进行查询操作；

步骤3.2、增加、修改、删除某个重点人信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1、采用工控机+网络摄像头，通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤4.2、主机采用低功耗工控加固笔记本方案；

步骤4.3、摄像机采用1/1.8"CMOS超宽动态筒型网络摄像机，快门1秒至1/100,000秒，镜头8-32mm@F1.4,水平视场角：31.2°～10.2°；自动光圈DC驱动；

步骤4.4、最大图像尺寸1920×1080，防护等级IP66，补光距离50米(2.8-12mm补光距离30米)具有红外补光，能够支持H264/H265编码，支持rtsp协议。

5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤5包括以下步骤：

步骤5.1、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤5.2、通过摄像头对每一个经过的人员进行人脸的抓取；

步骤5.3、将照片显示在页面下方，照片在照片显示区域采用先进先出方式进行替换。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤6包括以下步骤：

步骤6.1、将采集到的人像信息发送到人像比对模块与重点人布控库中的目标人员进行实时比对，将比对结果写入数据库；

步骤6.2、对摄像头拍摄的内容进行实时播放；

步骤6.3、每经过设定的间隔时间保存一次视频信息并实时显示重点人告警信息；

步骤6.4、对保存的视频进行回放和导出操作。

7.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别技术的重点人监控方法，其特征在于，所述步骤7包括以下步骤：

步骤7.1、当比对结果相似度达到设定值时，发送实时消息提醒，提醒方式包括：声音提醒、灯光提醒、短信提醒、app消息提醒、邮件提醒；

步骤7.2、若拍摄识别到的人脸信息与重点人信息相似度达到设定的比例时，显示实时告警信息即重点人姓名、视频拍摄到的人像截图和重点人图片、相似度百分比、告警时间；

步骤7.3、监控摄像头与主机采用分离式设计，摄像头与主机的连接方式要兼顾有线与无线俩种方式；

步骤7.4、视频信息存储，视频内容通过外接存储设备或是通过网络导出。