CN110084183A - 确定人员进出区域的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及确定人员进出区域的方法和系统。在一个实施例中，确定人员进出区域的方法包括：采集入户门区域的图像，在图像中识别与人相关的一个或多个特征点，基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

Description

确定人员进出区域的方法和系统

技术领域

本公开涉及智能系统，并且具体地涉及用于智能安防的系统。

背景技术

图像技术越来越多的应用于家庭安防系统。越来越多的家庭选择安装摄像头来实时监控家庭生活。通过实时监控，人们可以远程了解家庭中发生的情况，及时应对处理，为生活带来便利并提供保障。随着网络技术和人工智能的发展，存在对现有的摄像头系统进行改进以获得更加智能的安防系统的需求。

发明内容

本公开涉及确定人员进出区域的方法，所述方法包括：采集入户门区域的图像，在图像中识别与人相关的一个或多个特征点，基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，如果第一距离小于第二距离则判断该人员进入区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，如果第一距离大于第二距离则判断该人员进入区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，如果第一距离大于第二距离则判断该人员离开区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，如果第一距离小于第二距离则判断该人员离开区域。

根据本公开的一个方面，其中确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离的步骤包括：当在图像中未识别到所述一个或多个特征点时，判断该人员离开图像，并使用未识别到所述一个或多个特征点的图像的上一帧图像确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离。

根据本公开的一个方面，还包括通过提取图像中与入户门相关的特征点并根据与入户门相关的特征点在图像中的位置的变化确定入户门是否打开。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括区域常驻人员特征初始化的步骤，其中通过图像处理算法为区域常驻人员确定一个或多个特定特征，区域常驻人员能够通过所确定的一个或多个特定特征被识别。

根据本公开的一个方面，其中所述一个或多个特定特征包括人脸特征、身高特征及其他外形特征中的至少一个。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为区域常驻人员或陌生人的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括初始化区域内总人数的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括基于确定人员进入区域或离开区域而更新区域内总人数的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括将区域常驻人员的状态初始化为进入或离开的状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括基于确定该区域常驻人员进入区域而将该区域常驻人员的状态更新为进入，或基于确定该区域常驻人员离开区域而将该区域常驻人员的状态更新为离开。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当区域内总人数为零时将房屋安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当所有区域常驻人员的状态为离家时将房屋安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当区域内总人数为零且通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为陌生人时启动报警程序的步骤。

根据本公开的一个方面，其中所述报警程序包括将被确定为陌生人的图像发送给区域常驻人员以判断该陌生人是否为可信任人员，如果该陌生人为不可信任人员，则将门上锁和/或进行报警处理。

根据本公开的一个方面，提供了确定人员进出区域的系统，所述系统包括：图像采集设备，用于捕获入户门区域的图像，存储器，被配置为存储程序指令，以及处理器，被耦合至所述存储器并被配置为执行所述程序指令，其中当由处理器执行所述程序指令时使得所述处理器执行任一前述的方法。

根据本公开的一个方面，所述确定人员进出区域的系统还包括：通信元件，用于将被确定为陌生人的图像发送给区域常驻人员，输出元件，用于输出区域内人员的状态，其中当由处理器执行所述程序指令时使得所述处理器执行任一前述的方法。

根据本公开的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有程序指令存储其上，当由处理器执行所述程序指令时使所述处理器执行任一如前所述的方法。

根据本公开的一个方面，提供了一种用于确定人员进出区域的设备，所述设备包括执行任一如前所述的方法的部件。

提供上述方案概述仅为了提供对本文所描述的主题的各方面的基本理解。因此，上述方案中的技术特征仅是示例并且不应被解释为以任何方式限制本文所描述的主题的范围或精神。本文所描述的主题的其他特征、方面和优点将从以下结合附图描述的具体实施方式而变得明晰。

附图说明

当结合附图考虑实施例的以下具体描述时，可以获得对本公开内容更好的理解。在各附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或相似的部件和操作。其中：

图1示出了根据本发明的一个实施例确定人员进出区域的方法的流程图。

图2示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。

图3示例性地示出使用根据本公开的一个实施例的方法确定人员进入区域的示意图。

图4示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。

图5示例性地示出使用根据本公开的另一个实施例的方法确定人员进入区域的示意图。

图6示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。

图7示例性地示出使用根据本公开的一个实施例的方法确定人员离开区域的示意图。

图8示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。

图9示例性地示出使用根据本公开的另一个实施例的方法确定人员离开区域的示意图。

图10示出了根据本发明的一个实施例确定入户门打开的示意图。

图11示出了根据本发明的实施例启动报警程序的流程图。

图12是根据本发明的一个实施例的确定人员进出区域的系统的框图。

具体实施方式

以下描述根据本公开的方法和系统等各方面的具体示例。描述这些例子仅是为了增加上下文并帮助理解所描述的实施例。因此，对本领域技术人员而言明晰的是，以下所描述的实施例可以在没有具体细节当中的一些或全部的情况下被实施。在其他情况下，众所周知的操作没有详细描述，以避免不必要地模糊所描述的实施例。其他应用也是可能的，本公开的方案并不限制于这些具体示例。

根据本公开的一个实施例，提供了一种确定人员进出区域的方法，所述方法包括：采集入户门区域的图像，在图像中识别与人相关的一个或多个特征点，基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

图1示出了根据本发明的一个实施例确定人员进出区域的方法的流程图。图3、图5、图7、图9示例性地示出使用根据本公开的实施例的方法确定人员进出区域的示意图。

如图1所示，在步骤101中，采集入户门区域的图像。如在图3、图5、图7、图9中所示，示出了在顺序发生的t0、t1、t2、t3、t4时刻采集的图像。

在步骤102，在图像中识别与人相关的一个或多个特征点。如在图3、图5、图7、图9中的虚线方框区域所示，在t0时刻采集的图像中并未识别到与人相关的一个或多个特征点，而在t1、t2、t3时刻采集的图像中识别到与人相关的特征点。例如在图3中所识别的特征点示出为304，在图5中所识别的特征点示出为504，在图7中所识别的特征点示出为704，在图9中所识别的特征点示出为904。

返回至图1，在步骤103，基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

图2示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。图3是与图2对应的示例性地示出使用根据本公开的一个实施例的方法确定人员进入区域的示意图。下面将结合图2和图3具体阐述该方法。

如图3所示，在该实施例中，所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离。所述第一图像边缘在图中示出为303。如图所示，入户门至该图像边缘303的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离。换句话说，第一图像边缘303是入户门区域的图像的入户门侧边缘。

在图2中示出的步骤203中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离。

如图3所示，在t1时刻，与人相关的特征点304首次出现在图像中。确定该首次出现的特征点304至第一图像边缘303的距离为第一距离，该第一距离在图中示出为301。

在图2中示出的步骤204中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离。在步骤205中，如果第一距离小于第二距离则判断该人员进入区域。

如图3所示，在t2和t3时刻，该特征点304持续出现在所获得的入户门区域的图像中。在t4时刻，在所获得的入户门区域的图像中不再能够识别到特征点304，则确定该特征点304离开图像。然后确定特征点304离开图像时至第一图像边缘303的第二距离，该第二距离在图中示出为302。比较第一距离301及第二距离302的大小。第一距离301小于第二距离302则判断该人员为进入区域。

图4示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。图5是与图4对应的示例性地示出使用根据本公开的另一个实施例的方法确定人员进入区域的示意图。下面将结合图4和图5具体阐述该方法。

如图5所示，在该实施例中，所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离。所述第二图像边缘在图中示出为503。如图所示，入户门至该图像边缘503的距离大于入户门至所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离。换句话说，第二图像边缘503是入户门区域的图像的入户门对侧边缘。

在图4中示出的步骤403中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离。

如图5所示，在t1时刻，与人相关的特征点504首次出现在图像中。确定该首次出现的特征点504至第二图像边缘503的距离为第一距离，该第一距离在图中示出为501。

在图4中示出的步骤404中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离。在步骤505中，如果第一距离大于第二距离则判断该人员进入区域。

如图5所示，在t2和t3时刻，该特征点504持续出现在所获得的入户门区域的图像中。在t4时刻，在所获得的入户门区域的图像中不再能够识别到特征点504，则确定该特征点504离开图像。然后确定特征点504离开图像时至第二图像边缘503的第二距离，该第二距离在图中示出为502。比较第一距离501及第二距离502的大小。第一距离501大于第二距离502则判断该人员为进入区域。

图6示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。图7是与图6对应的示例性地示出使用根据本公开的一个实施例的方法确定人员离开区域的示意图。下面将结合图6和图7具体阐述该方法。

如图7所示，在该实施例中，所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离。所述第一图像边缘在图中示出为703。如图所示，入户门至该图像边缘703的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离。换句话说，第一图像边缘703是入户门区域的图像的入户门侧边缘。

在图6中示出的步骤603中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离。

如图7所示，在t1时刻，与人相关的特征点704首次出现在图像中。确定该首次出现的特征点704至第一图像边缘703的距离为第一距离，该第一距离在图中示出为701。

在图6中示出的步骤604中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离。在步骤605中，如果第一距离大于第二距离则判断该人员离开区域。

如图7所示，在t2和t3时刻，该特征点304持续出现在所获得的入户门区域的图像中。在t4时刻，在所获得的入户门区域的图像中不再能够识别到特征点704，则确定该特征点704离开图像。然后确定特征点704离开图像时至第一图像边缘703的第二距离，该第二距离在图中示出为702。比较第一距离701及第二距离702的大小。第一距离701大于第二距离702则判断该人员为离开区域。

图8示出了图1中示出的确定人员进出区域的方法中步骤103的一个实施例的流程图。图9是与图8对应的示例性地示出使用根据本公开的另一个实施例的方法确定人员离开区域的示意图。下面将结合图8和图9具体阐述该方法。

如图9所示，在该实施例中，所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离。所述第二图像边缘在图中示出为903。如图所示，入户门至该图像边缘903的距离大于入户门至所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离。换句话说，第二图像边缘903是入户门区域的图像的入户门对侧边缘。

在图8中示出的步骤803中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离。

如图9所示，在t1时刻，与人相关的特征点904首次出现在图像中。确定该首次出现的特征点904至第二图像边缘903的距离为第一距离，该第一距离在图中示出为901。

在图8中示出的步骤804中，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离。在步骤805中，如果第一距离小于第二距离则判断该人员离开区域。

如图9所示，在t2和t3时刻，该特征点904持续出现在所获得的入户门区域的图像中。在t4时刻，在所获得的入户门区域的图像中不再能够识别到特征点904，则确定该特征点904离开图像。然后确定特征点904离开图像时至第二图像边缘903的第二距离，该第二距离在图中示出为902。比较第一距离901及第二距离902的大小。第一距离901小于第二距离902则判断该人员为离开区域。

表1示出了根据一个实施例确定特征点离开图像时至图像边缘的距离的方法。

在该实施例中，当在图像中不再识别到所述一个或多个特征点时，判断特征点离开图像，并使用未识别到所述一个或多个特征点的图像的上一帧图像确定特征点离开图像时至图像边缘的距离。

表1

具体来说，表1示出了确定特征点离开图像时至图像边缘的距离的方法。当在t4时刻，在所获得的入户门区域的图像中不再能够识别到如在图3、图5、图7、图9中分别示出为304、504、704、904的特征点时，则确定特征点离开图像。使用t4时刻所获得图像的上一帧图像，例如在t3时刻所获得的图像，确定特征点离开图像时至图像边缘的距离。也就是说，使用在t3时刻所获得的图像中特征点至图像边缘的距离，例如在图10中示出为与图3、图5、图7、图9分别对应的距离302(t3)、502(t3)、702(t3)、902(t3)，作为特征点离开图像时至图像边缘的距离。

根据本发明的一个实施例，当使用两个或更多个特征点时，可以使用多个特征点至图像边缘的距离的平均值来确定上述第一距离和第二距离。

根据另一个实施例，还可以通过其他方式来确定一个或多个特征点离开图像时至图像边缘的距离。例如，可以确定图像中与一个人员相关的多个特征点1041、1042及1043。假设在t4时刻特征点1041、1042及1043都不再在图像中存在，则确定该人员离开图像。使用在t4时刻之前获得的图像中仅有一个特征点出现的最近获得的图像来确定一个或多个特征点离开图像时至图像边缘的距离。具体来说，在t4时刻，所有特征点1041、1042及1043都不再存在在图像中，而在t4时刻图像的上一帧图像，例如t3时刻所获得的图像中，特征点1043仍然存在在图像中，则使用特征点1043至图像边缘的距离作为一个或多个特征点离开图像时至图像边缘的距离。

图10示出了根据本发明的一个实施例确定入户门打开的示意图。确定入户门打开的方法包括通过提取图像中与入户门相关的特征点并根据与入户门相关的特征点在图像中的位置的变化确定入户门是否打开的步骤。如图10中所示，在入户门1002上设置明显的图案或结构，例如角型图案或角型结构，在图10中示出为1003。这些图案或结构将用于图像处理算法提取图像中的特征点，用于判断入户门打开或关闭。

具体来说，由于图像采集设备1001安装位置和拍摄角度固定不动，当入户大门1002关闭时，连续采集多组不同照明环境下的照片，通过成熟的图像处理算法，提取入户门1002上多个明显的特征点在图像中的位置信息，然后标记这些特征点的位置为“关门”状态。当入户门1002打开后，入户门1002上的特征点在采集图像中的位置会随着入户门1002的转动而发生改变。当图像中特征点的位置与关门状态时的特征点位置不一致时，均确定入户门为“打开”状态。

根据本发明的另一个实施例，也可以通过入户门上安装的智能门锁来确定入户门是否打开。

通过上述设置特征点而利用图像处理来判断入户门是否打开的方法能够防止智能门锁被破坏而无法及时报告入户门开关情况的发生。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括区域常驻人员特征初始化的步骤，其中通过图像处理算法为区域常驻人员确定一个或多个特定特征，区域常驻人员能够通过所确定的一个或多个特定特征被识别。根据本发明的一个实施例，所述一个或多个特定特征包括人脸特征、身高特征及其他外形特征中的一个或多个。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为区域常驻人员或陌生人的步骤。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括初始化区域内总人数的步骤。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括基于确定人员进入区域或离开区域而更新区域内总人数的步骤。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括将区域常驻人员的状态初始化为进入或离开的状态的步骤。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括基于确定该区域常驻人员进入区域而将该区域常驻人员的状态更新为进入，或基于确定该区域常驻人员离开区域而将该区域常驻人员的状态更新为离开。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括当区域内总人数为零时将区域安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括当所有区域常驻人员的状态为离开时将区域安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本发明的一个实施例，所提供的确定人员进出区域的方法可以用于智能家居系统。例如，所述方法可以提供家庭房屋内人员的进出情况。通过为家庭常驻人员进行上述初始化操作，例如特征初始化、状态初始化等，可以实时地确定每位家庭成员的离家、回家状态，为家庭进行安防布置等。

以下将以家庭布置为例，具体阐述根据本发明的一个实施例的确定人员进出区域的方法。本领域的技术人员将理解，所述方法不限于家庭布置，而是可以用于多种合适的场景。例如，该方法可以用于公司布置，以记录公司人员的进出情况。

如表2所示，分别为家庭常驻人员爷爷、奶奶、爸爸、妈妈、宝宝1、宝宝2登记不同的特定特征，用于通过所登记的特定特征来识别家庭常驻人员。例如，人脸特征在识别家庭人员时特别重要，因此可以为每位家庭成员登记人脸特征。另外，例如，可以针对不同的家庭成员的生活习惯及外貌，登记其他特征。例如，家庭成员中爷爷稍有驼背，可以为爷爷登记驼背的体态特征，家庭成员中爸爸身高突出，宝宝1身高最矮，可以分别为爸爸和宝宝1登记身高特征。宝宝2出门一般会佩戴小黄帽，则可以为宝宝2登记头部特征，以提高辨识度。

表2

当在采集的入户门区域的图像中识别到一个或多个与人相关的特征点时，可以利用图像处理算法识别特定特征。通过与登记的家庭常驻人员的特定特征进行匹配，识别进入或离开区域的人员是哪位家庭常驻人员。并基于该人员进入或离开区域而实时更新该人员的离回家状态及家庭房间内的总人数。

其他家庭人员可以通过访问所记录的信息来了解家庭人员及家庭房间内的状况，以便及时做出安排。例如，当家庭房间内的总人数为零时，家庭成员可以通过远程控制来开启家庭安防系统。也可以针对不同的家庭成员设置不同的处理方式。例如，如果确定宝宝2进入家庭，而屋内总人数在更新后仅仅为一，也就是说，屋内仅有宝宝2一个人，那么出于安全考虑，可以及时通知爷爷奶奶或爸爸妈妈。

当所识别的特定特征无法与已登记的家庭常驻人员的特定特征匹配时，则确定有陌生人进入。可以存储陌生人的特定特征及进入时间，用于日后处理，或进行报警处理。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括当区域内总人数为零且通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为陌生人时启动报警程序的步骤。其中，报警程序包括将被确定为陌生人的图像发送给家庭常驻人员以判断该陌生人是否为可信任人员，如果该陌生人为不可信任人员，则将门上锁和/或进行报警处理。

图11示出了根据本发明的实施例启动报警程序的流程图。

在步骤1101中，通过本发明所公开的上述方法确定有人员进入区域。在步骤1102中，确定区域内总人数为零，通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为陌生人。在步骤1103中，将被确定为陌生人的图像发送给区域常驻人员以判断该陌生人是否为可信任人员。如果该陌生人不是可信任人员，则方法前进至步骤1105。在步骤1105，由于该陌生人为不可信任人员，则将门上锁和/或进行报警处理。如果该陌生人为可信任人员，则方法前进至步骤1104。在步骤1104中，为该陌生人存储所提取的特定特征。

例如，可以通过上述方法为家庭建立智能安防系统。即使在智能门锁被破坏而无法报告需要启动报警程序的情况下，也能通过所述方法在不被信任的陌生人进入房间时提供报警处理。

图12是根据本发明的一个实施例的确定人员进出区域的系统1200的框图。如图12所示，系统1200包括图像采集设备1201，用于捕获入户门区域的图像；存储器1202，被配置为存储程序指令；以及处理器1203，被耦合至所述存储器并被配置为执行所述程序指令，其中当由处理器执行所述程序指令时使得所述处理器执行前述的方法。

用户可以通过电子设备访问该确定人员进出区域的系统。电子设备可以是或可以包括可通过网络进行通信的任何设备，诸如个人计算机(PC)、电话、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、平板设备、笔记本设备、智能电话、智能电视、语音助理设备等。

在一些实施例中，存储器1202可以包括安装介质(例如CD-ROM、软盘或磁带设备)、随机存取存储器(诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM、Rambus RAM等)、非易失性存储器(诸如闪存、磁介质或光学存储装置)、寄存器或其他类似类型的存储器元件等。存储器1102还可以包括其他类型的存储器或其组合。

处理器1203可以是可用于处理信息的任何处理器，诸如微处理器、数字信号处理器、微控制器、多核处理器、专用处理器、用于网络通信的接口等等。处理器1203可以运行存储设备1202中所存储的各种软件部件(如根据本公开实施例的可能的软件部件)，以执行系统1200的各种功能。

该系统还可以包括通信元件1204，通过该通信元件1204，被确定为陌生人的图像可以被发送给区域常驻人员。

该系统还可以包括输出元件1205，用于输出区域内人员的状态。

本公开的各方面可以呈现完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)或组合软件和硬件方面的实施例的形式，所有前述的各项在本文中都可以一般性地称为“电路”、“模块”或“系统”。可以使用一个或多个计算机可读存储介质的任何组合。计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。

计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或前述的各项的任何适当的组合。计算机可读存储介质的更具体的实例(非穷举列表)将包括以下内容：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备或前述的各项的任何适当组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储由指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用的程序的有形介质。

本公开在各种实施例、配置和方面中包括基本上如本文描绘和描述的组件、方法、过程、系统和/或装置，包括各种实施例，子组合和其子集。本领域技术人员将理解在理解本公开之后如何制造和使用本文公开的系统和方法。在各种实施例、配置和方面中，本公开包括提供不存在本文未描绘和/或描述的项目的装置和过程，或在本文的各种实施例、配置或方面中，包括不存在可能已经在以前的装置或过程中使用的项目，例如用于提高性能、实现简易性和/或降低实现成本。

此外，虽然对本公开的描述已经包括了对一个或多个实施例、配置或方面的描述，但是某些变型和修改、其他变型、组合和修改也在本公开的范围内，例如，在本领域技术人员理解了本公开之后，这可能在他们的技术和知识范围内。本公开旨在获得权利，该权利应当包括在允许范围内的替代实施例、配置或方面，包括与所要求保护的那些结构、功能、范围或步骤的替代的、可互换的和/或等效的结构、功能、范围或步骤，无论这些替代的、可互换的和/或等效的结构、功能、范围或步骤是否在本文中具体说明。本文不旨在公开地贡献任何可取得专利的技术方案。

本公开涉及确定人员进出区域的方法，所述方法包括：采集入户门区域的图像，在图像中识别与人相关的一个或多个特征点，基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，如果第一距离小于第二距离则判断该人员进入区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，如果第一距离大于第二距离则判断该人员进入区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，如果第一距离大于第二距离则判断该人员离开区域。

根据本公开的一个方面，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，如果第一距离小于第二距离则判断该人员离开区域。

根据本公开的一个方面，其中确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离的步骤包括：当在图像中未识别到所述一个或多个特征点时，判断该人员离开图像，并使用未识别到所述一个或多个特征点的图像的上一帧图像确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离。

根据本公开的一个方面，还包括通过提取图像中与入户门相关的特征点并根据与入户门相关的特征点在图像中的位置的变化确定入户门是否打开。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括区域常驻人员特征初始化的步骤，其中通过图像处理算法为区域常驻人员确定一个或多个特定特征，区域常驻人员能够通过所确定的一个或多个特定特征被识别。

根据本公开的一个方面，其中所述一个或多个特定特征包括人脸特征、身高特征及其他外形特征中的至少一个。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为区域常驻人员或陌生人的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括初始化区域内总人数的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括基于确定人员进入区域或离开区域而更新区域内总人数的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括将区域常驻人员的状态初始化为进入或离开的状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括基于确定该区域常驻人员进入区域而将该区域常驻人员的状态更新为进入，或基于确定该区域常驻人员离开区域而将该区域常驻人员的状态更新为离开。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当区域内总人数为零时将房屋安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当所有区域常驻人员的状态为离家时将房屋安防状态设置为布防状态的步骤。

根据本公开的一个方面，所述方法还包括当区域内总人数为零且通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为陌生人时启动报警程序的步骤。

根据本公开的一个方面，其中所述报警程序包括将被确定为陌生人的图像发送给区域常驻人员以判断该陌生人是否为可信任人员，如果该陌生人为不可信任人员，则将门上锁和/或进行报警处理。

根据本公开的一个方面，提供了确定人员进出区域的系统，所述系统包括：图像采集设备，用于捕获入户门区域的图像，存储器，被配置为存储程序指令，以及处理器，被耦合至所述存储器并被配置为执行所述程序指令，其中当由处理器执行所述程序指令时使得所述处理器执行任一前述的方法。

根据本公开的一个方面，所述确定人员进出区域的系统还包括：通信元件，用于将被确定为陌生人的图像发送给区域常驻人员，输出元件，用于输出区域内人员的状态，其中当由处理器执行所述程序指令时使得所述处理器执行任一前述的方法。

根据本公开的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有程序指令存储其上，当由处理器执行所述程序指令时使所述处理器执行任一如前所述的方法。

根据本公开的一个方面，提供了一种用于确定人员进出区域的设备，所述设备包括执行任一如前所述的方法的部件。

Claims (10)

1.一种确定人员进出区域的方法，所述方法包括：

采集入户门区域的图像，

在图像中识别与人相关的一个或多个特征点，

基于所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至图像边缘的距离与所述一个或多个特征点离开图像时至所述图像边缘的距离的比较，确定人员是进入区域还是离开区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：

确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，

确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，

如果第一距离小于第二距离则判断该人员进入区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：

确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，

确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，

如果第一距离大于第二距离则判断该人员进入区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像边缘是第一图像边缘，在图像中入户门至该第一图像边缘的距离小于入户门至所述第一图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：

确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第一图像边缘的距离，

确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第一图像边缘的距离，

如果第一距离大于第二距离则判断该人员离开区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像边缘是第二图像边缘，在图像中入户门至该第二图像边缘的距离大于入户门至与所述第二图像边缘的对侧图像边缘的距离，其中：

确定与所述一个或多个特征点相关联的第一距离，所述第一距离是所述一个或多个特征点首次出现在图像中时至所述第二图像边缘的距离，

确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离，所述第二距离是所述一个或多个特征点离开图像时至所述第二图像边缘的距离，

如果第一距离小于第二距离则判断该人员离开区域。

6.根据权利要求2-5中的任一项所述的方法，其中确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离的步骤包括：

当在图像中未识别到所述一个或多个特征点时，判断该人员离开图像，并使用未识别到所述一个或多个特征点的图像的上一帧图像确定与所述一个或多个特征点相关联的第二距离。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括通过提取图像中与入户门相关的特征点并根据与入户门相关的特征点在图像中的位置的变化确定入户门是否打开。

8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括区域常驻人员特征初始化的步骤，其中通过图像处理算法为区域常驻人员确定一个或多个特定特征，区域常驻人员能够通过所确定的一个或多个特定特征被识别。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述一个或多个特定特征包括人脸特征、身高特征及其他外形特征中的至少一个。

10.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括通过图像处理算法利用图像中人员的一个或多个特定特征将图像中的人员身份确定为区域常驻人员或陌生人的步骤。