CN110334669A - 一种形态特征识别的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出了一种形态特征识别的方法和设备，其中，该方法包括：获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。通过对待监控对象进行形态特征识别以及环境数据进行数据采集以及基于形态特征进行情绪数据识别的方式，预估待监控对象下一步行为危险程度的方式来对待监控对象进行自动化识别，提升了处理的效率，降低了人工成本，且能实现全天24小时不间断的监控，避免了监控的盲区。
Description
技术领域
本发明涉及形态特征识别领域，特别涉及一种形态特征识别的方法和设备。
背景技术
目前，随着社会的不断发展，人口的流动性越来越大，由此造成很多治安问题，而现在的应对方式是采用摄像头进行监控，设置有保卫人员在监控室集中查看各个摄像头所上报的视频数据，再以人眼的方式仔细查看的方式来进行监控与预警，但是这种方式需要消耗大量的人力，效率低下，而人的精力有限，无法实现全天24小时监控，且对监控人员的要求比较高，无法应对目前越来越大的监控需要。
由此，目前需要一种效率更高的可以实现全程监控的方案。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种形态特征识别的方法和设备。通过对待监控对象进行形态特征识别以及环境数据进行数据采集以及基于形态特征进行情绪数据识别的方式，预估待监控对象下一步行为危险程度的方式来对待监控对象进行自动化识别，提升了处理的效率，降低了人工成本，且能实现全天24小时不间断的监控，避免了监控的盲区。
具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
本发明实施例还提出了一种形态特征识别的方法，包括：
获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
在一个具体的实施例中，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。
在一个具体的实施例中，所述“基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据”，包括：
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
在一个具体的实施例中，所述“获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据”，包括：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
在一个具体的实施例中，
所述情绪数据包括：正常情绪数据、异常情况数据；
所述环境数据包括：单人环境数据、多人环境数据；
所述“基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据”，包括：
基于所述情绪数据与所在环境数据输入预设的行为模型，以预估所述待监测对象的下一步行为；其中，所述行为模型是基于深度学习数量超过一定数量的行为标本数据得到；所述行为标本数据为标注有情绪数据与环境数据的行为的数据；
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
本发明实施例还提出了一种形态特征识别的设备，包括：
获取模块，用于获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
确定模块，用于基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
预估模块，用于基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
预防模块，用于当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
在一个具体的实施例中，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。
在一个具体的实施例中，所述确定模块，用于
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
在一个具体的实施例中，所述获取模块，用于：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
在一个具体的实施例中，
所述情绪数据包括：正常情绪数据、异常情况数据；
所述环境数据包括：单人环境数据、多人环境数据；
所述预估模块，用于：
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
以此，本发明实施例还提出了一种形态特征识别的方法和设备，其中，该方法包括：获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。通过对待监控对象进行形态特征识别以及环境数据进行数据采集以及基于形态特征进行情绪数据识别的方式，预估待监控对象下一步行为危险程度的方式来对待监控对象进行自动化识别，提升了处理的效率，降低了人工成本，且能实现全天24小时不间断的监控，避免了监控的盲区。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种形态特征识别的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的一种形态特征识别的方法所涉及到的硬件的示意图；
图3为本发明实施例提出的一种形态特征识别的设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本发明实施例1公开了一种形态特征识别的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
具体的，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。具体的，面板表情特征可以包括例如开心表情，悲伤表情，愤怒表情等各种不同的表情；此外，所述情绪数据还可以以是否正常进行区别，以此为标志，可以包括：正常情绪数据(例如可以包括开心，安静的表情)、异常情况数据(例如愤怒，伤心表情等)；
而所述环境数据可以基于人数来进行区分，可以包括：单人环境数据、多人环境数据；
以此，步骤101中的所述“获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据”，包括：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
具体的，例如当场景为火车站的候车室，可以设置每个人都为待监控对象，也可以根据例如通缉令上的图像来确定待监控对象，具体的，对待监控对象的形态特征与所在环境的监控均是图像识别，具体的可以基于摄像头来进行识别。
具体的，形态特征识别的方法所涉及的硬件可以如图2所示，由摄像头，服务器以及终端组成，摄像头将所拍摄到的图像或视频发送到服务器，在服务器端执行本方案，在得到结果之后将该结果发送到终端，具体的终端例如可以为警务人员的智能手机，或者是警报器等。
在获取到预设形态特征以及所在环境的环境数据之后，则执行下一步。
步骤102、基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
具体的，步骤102中的所述“基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据”，包括：
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
具体的，形态特征与情绪是存在对应关系的，该对应关系是通过形态特征模型来进行确定，具体的是通过预设的形态特征模型来进行识别的，而形态特征模型则是基于神经网络以深度学习的方式学习一定数量的形态特征标本数据来生成。
具体的，例如发现某个人的动作幅度很大，且面部表情很扭曲(以一般人眼查看会认为是很愤怒)，则可以确定这个人处于愤怒或者暴躁等状态。
步骤103、基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
在一个具体的实施例中，步骤103中的所述“基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据”，包括：
基于所述情绪数据与所在环境数据输入预设的行为模型，以预估所述待监测对象的下一步行为；其中，所述行为模型是基于深度学习数量超过一定数量的行为标本数据得到；所述行为标本数据为标注有情绪数据与环境数据的行为的数据；
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
具体的，例如当监测到某人在单人环境中，例如某个店面，但是其表情是很近体小心，且鬼鬼祟祟到处查看，则这个人很可能想要偷窃。
在另一个具体的实施例中，例如当某人在车站候车室，其动作幅度很大，且趋势是接近某人，且可以看出肌肉紧绷，面部很狰狞，则说明该人很可能要伤害所接近的人，且危险程度很高。
步骤104、当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
具体的，例如当确定下一步行为很危险，且危险程度很高，则可以执行报警流程，例如可以启动警报装置。
实施例2
本发明实施例2还公开了一种形态特征识别的设备，如图3所示，包括：
获取模块201，用于获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
确定模块202，用于基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
预估模块203，用于基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
预防模块204，用于当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
在一个具体的实施例中，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。
在一个具体的实施例中，所述确定模块202，用于
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
在一个具体的实施例中，所述获取模块201，用于：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
在一个具体的实施例中，
所述情绪数据包括：正常情绪数据、异常情况数据；
所述环境数据包括：单人环境数据、多人环境数据；
所述预估模块203，用于：
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
以此，本发明实施例还提出了一种形态特征识别的方法和设备，其中，该方法包括：获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。通过对待监控对象进行形态特征识别以及环境数据进行数据采集以及基于形态特征进行情绪数据识别的方式，预估待监控对象下一步行为危险程度的方式来对待监控对象进行自动化识别，提升了处理的效率，降低了人工成本，且能实现全天24小时不间断的监控，避免了监控的盲区。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种形态特征识别的方法，其特征在于，包括：
获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
2.如权利要求1所述的一种形态特征识别的方法，其特征在于，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。
3.如权利要求1或2所述的一种形态特征识别的方法，其特征在于，所述“基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据”，包括：
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
4.如权利要求1所述的一种形态特征识别的方法，其特征在于，所述“获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据”，包括：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
5.如权利要求1所述的一种形态特征识别的方法，其特征在于，
所述情绪数据包括：正常情绪数据、异常情况数据；
所述环境数据包括：单人环境数据、多人环境数据；
所述“基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据”，包括：
基于所述情绪数据与所在环境数据输入预设的行为模型，以预估所述待监测对象的下一步行为；其中，所述行为模型是基于深度学习数量超过一定数量的行为标本数据得到；所述行为标本数据为标注有情绪数据与环境数据的行为的数据；
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
6.一种形态特征识别的设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据；
确定模块，用于基于所述形态特征确定所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；
预估模块，用于基于所述情绪数据与所在环境数据预估所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据；
预防模块，用于当所述危险数据符合预设条件时，执行预设的与所述危险数据对应的预防流程。
7.如权利要求6所述的一种形态特征识别的设备，其特征在于，所述形态特征包括：面部表情特征和/或身体姿态特征。
8.如权利要求6或7所述的一种形态特征识别的设备，其特征在于，所述确定模块，用于
将所述形态特征的数据导入预设的形态特征模型，以获取所述待监测对象的情绪所对应的情绪数据；其中，所述形态特征模型是通过深度学习数量超过一定数量的形态特征标本数据得到；所述形态特征标本数据为标注有情绪数据的形态特征的数据。
9.如权利要求6所述的一种形态特征识别的设备，其特征在于，所述获取模块，用于：
当获取到包含有待监测对象的图像标识的触发信息时，基于所述触发信息启动预设摄像头进行拍摄，以获取图像数据；
当从所述图像数据中获取到与所述图像标识对应的对象时，将所述对象设置为待监控对象，并控制所述摄像头跟踪所述待监测对象进行拍摄，以获取预设时间段内所述待监测对象的预设形态特征以及所在环境的环境数据。
10.如权利要求6所述的一种形态特征识别的设备，其特征在于，
所述情绪数据包括：正常情绪数据、异常情况数据；
所述环境数据包括：单人环境数据、多人环境数据；
所述预估模块，用于：
基于所述情绪数据的权重系数与所在环境数据的权重系数进行加权评估，得到评估值；其中，所述正常情绪数据的权重系数低于所述异常情况数据的权重系数；所述单人环境数据的权重系数低于所述多人环境数据的权重系数；
将所述评估值设置为所述待监测对象的下一步行为的危险程度的危险数据。
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