CN110610560A - 访客识别系统及访客识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种访客识别方法包括步骤：实时地接收来访者的信息；实时地识别所述来访者的信息中是否包括预存的特征类别；当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度；判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值；在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为存储的所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息。本发明还提供了一种访客识别系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种访客识别系统及一种访客识别方法。
背景技术
现有的访客系统通过将摄取的来访者影像传送并显示于室内机上，室内人员观察室内机上的影像判断来访者的身份并根据来访者的身份决定后续事宜，如开启门锁让来访者进入。然而，由于室内人员对来访者的熟悉程度或影像不清晰等原因可能导致对来访者身份的错误判断而做出错误的决定。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种提高来访者身份判断准确度的访客识别系统及访客识别方法。
一种访客识别系统，包括来访者信息获取装置，所述来访者信息获取装置用于实时地获取来访者的信息，还包括与所述来访者信息获取装置通信连接的服务器，所述来访者信息获取装置实时地实时地将获取的所述来访者的信息传送至所述服务器，所述服务器包括存储器及处理器，存储器用于存储至少一特征类别、至少一人物与所述特征类别对应的人物特征及所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息，所述存储器还用于存储多条指令，所述处理器用于加载并执行所述指令，所述指令包括：实时地识别接收到的所述来访者的信息中是否包括所述特征类别；当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储器中存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度；判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值；在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为所述人物特征对应的所述身份信息。
一种访客识别方法，包括以下步骤：实时地接收来访者的信息；实时地识别所述来访者的信息中是否包括预存的特征类别；当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度；判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值；及在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为存储的所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息。
上述访客识别系统及访客识别方法对来访者的身份信息的判断建立在对来访者的信息进行自动识别和自动分析基础上，避免了人为判断可能造成的失误，提高了对来访者的身份判断的准确度。
附图说明
图1为一种访客识别系统的示意图。
图2为一种访客识别方法在一实施方式中的流程图。
图3为一种访客识别方法在另一实施方式中的流程图。
主要元件符号说明
| 访客识别系统 | 100 |
| 来访者信息获取装置 | 20 |
| 服务器 | 40 |
| 显示装置 | 60 |
| 影像获取装置 | 22 |
| 声音获取装置 | 24 |
| 存储器 | 42 |
| 处理器 | 44 |
| 识别模块 | 46 |
| 分析模块 | 48 |
| 判断模块 | 50 |
| 确认模块 | 52 |
| 统计模块 | 54 |
| 编辑模块 | 56 |
| 访客识别方法 | 步骤S212-S230 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步详细说明。
请参阅图1，一种访客识别系统100包括来访者信息获取装置20、服务器40及显示装置60。所述服务器40与所述来访者信息获取装置20及所述显示装置60通信连接。
所述来访者信息获取装置20用于实时地获取来访者的信息并实时地将获取的所述来访者的信息传送至所述服务器40。所述来访者的信息包括但不限于来访者的影像及来访者的声音。在一实施方式中，所述来访者信息获取装置20包括影像获取装置22及声音获取装置24。所述影像获取装置22用于获取来访者的影像。所述影像获取装置22包括多个3D深度镜头，所述来访者的影像为3D影像。所述声音获取装置24用于获取来访者的语音。
所述服务器40包括存储器42及至少一处理器44。存储器42用于存储至少一特征类别、至少一人物与所述特征类别对应的人物特征及所述人物特征对应的身份信息。所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息。所述特征类别包括但不限于人脸、声音及姿态等。所述人物特征包括但不限于人脸图像、人物的声音及人物的姿态等。所述存储器42还存储所述来访者的信息及所述服务器40运作的各个功能模块的程序代码。所述处理器44用于计算和处理所述服务器40的各类数据。所述服务器40运作的功能模块包括识别模块46、分析模块48、判断模块50及确认模块52。
所述识别模块46用于实时地识别接收到的所述来访者的信息中是否包括所述特征类别。当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析模块48分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储器42中存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度。
所述判断模块50用于判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值。所述确认模块52在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为所述人物特征对应的所述身份信息。所述确认模块52还在所述最大相似度不高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为一未知人物。所述显示装置60用于显示所述来访者的身份信息。
所述存储器42还用于将所述来访者特征作为一所述人物特征存储并将所述来访者的身份信息作为所述人物特征对应的所述身份信息存储。如此，动态的更新存储的人物特征及对应的身份信息，可使后续的来访者分析都建立在之前的来访者的信息的基础上。
所述服务器40运作的功能模块包括统计模块54及编辑模块56。统计模块54用于根据每次确认的来访者的身份信息统计所述来访者的来访次数。所述显示装置60还用于显示所述来访者的来访次数。所述编辑模块56用于对存储的人物特征及所述人物特征对应的身份信息进行编辑。所述编辑包括增加、删除及修改。如此，可根据实际情况对存储数据进行更正，进一步增加对来访者判断的准确度。
在一实施方式中，所述服务器40包括一U盘及一电脑。所述U盘连接于所述电脑。所述显示装置60为所述电脑的显示器。所述识别模块46、分析模块48、判断模块50、确认模块52等功能模块存储于所述U盘中并由所述U盘运行。所述统计模块54及编辑模块56等功能模块存储于所述电脑中并由所述电脑运行。
请参阅图2，为本发明提供的一种访客识别方法的流程图，所述访客识别方法包括的步骤如下。
步骤S212：所述服务器40实时地接收来访者的信息。
步骤S214：所述识别模块46实时地识别所述来访者的信息中是否包括预存的特征类别。如获取的所述来访者的信息中包括预存的特征类别，进入步骤S216，否则转至步骤S212。
步骤S216：所述分析模块48分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度。
步骤S218：所述判断模块50判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值。如所述最大相似度高于所述预设值时，进入步骤S220，否则转至步骤S222。
步骤S220：确认模块52确认所述来访者的身份信息为预存的所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息。
步骤S222：确认模块52确认所述来访者的身份信息为一未知人物。
请参阅图3，在另一实施方式中，所述访客识别方法还包括以下步骤。
步骤S224：所述存储模块还用于将所述来访者特征作为一所述人物特征存储并将所述来访者的身份信息作为所述人物特征对应的所述身份信息存储。
步骤S226：统计模块54用于根据每次确认的身份信息统计所述来访者的来访次数。
步骤S228：所述显示装置60显示所述来访者的身份信息及所述来访者的来访次数。在其他实施方式中，也可只显示所述来访者的身份信息而不显示所述来访者的来访次数。
步骤S230：通过所述编辑模块56对存储的人物特征及所述人物特征对应的身份信息进行编辑。
上述访客识别系统100及访客识别方法对来访者的身份信息的判断建立在对来访者的信息进行自动识别和自动分析基础上，避免了人为判断可能造成的失误，提高了对来访者的身份判断的准确度。
本技术领域的普通技术人员应当认识到，以上的实施方式仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围之内，对以上实施例所作的适当改变和变化都落在本发明所公开的范围之内。
Claims (10)
1.一种访客识别系统，包括来访者信息获取装置，所述来访者信息获取装置用于实时地获取来访者的信息，其特征在于，还包括与所述来访者信息获取装置通信连接的服务器，所述来访者信息获取装置实时地实时地将获取的所述来访者的信息传送至所述服务器，所述服务器包括存储器及处理器，存储器用于存储至少一特征类别、至少一人物与所述特征类别对应的人物特征及所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息，所述存储器还用于存储多条指令，所述处理器用于加载并执行所述指令，所述指令包括：实时地识别接收到的所述来访者的信息中是否包括所述特征类别；当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储器中存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度；判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值；在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为所述人物特征对应的所述身份信息。
2.如权利要求1所述的访客识别系统，其特征在于，还包括显示装置，所述显示装置与所述服务器通信连接，所述显示装置用于显示所述来访者的身份信息。
3.如权利要求1所述的访客识别系统，其特征在于，所述指令还包括在所述最大相似度不高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为一未知人物。
4.如权利要求1所述的访客识别系统，其特征在于，所述存储器还用于将所述来访者特征作为一所述人物特征存储并将所述来访者的身份信息作为所述人物特征对应的所述身份信息存储。
5.如权利要求2所述的访客识别系统，其特征在于，所述指令还包括：根据每次确认的来访者的身份信息统计所述来访者的来访次数。
6.如权利要求5所述的访客识别系统，其特征在于，所述指令还包括：对存储的人物特征及所述人物特征对应的身份信息进行编辑。
7.如权利要求6所述的访客识别系统，其特征在于，所述服务器包括电脑与所述电脑连接的U盘，所述显示装置为所述电脑的显示器，所述指令“根据每次确认的来访者的身份信息统计所述来访者的来访次数及对存储的人物特征”及“所述人物特征对应的身份信息进行编辑”由所述电脑加载并执行，其它指令由所述U盘加载并执行。
8.如权利要求1所述的访客识别系统，其特征在于，所述来访者信息获取装置包括多个3D深度镜头及声音获取装置，所述3D深度镜头获取所述来访者的3D影像，所述声音获取装置获取来访者的语音。
9.一种访客识别方法，包括以下步骤：
实时地接收来访者的信息；
实时地识别所述来访者的信息中是否包括预存的特征类别；
当所述来访者的信息中包括所述特征类别时，分析所述来访者的信息中与每一所述特征类别对应的来访者特征与存储的对应的所述特征类别的人物特征的相似度；
判断所有所述相似度中的最大相似度是否高于一预设值；
在所述最大相似度高于所述预设值时确认所述来访者的身份信息为存储的所述人物特征对应的身份信息，所述人物特征对应的身份信息包括是否为已知人物及已知人物的具体信息。
10.如权利要求9所述的访客识别方法，其特征在于，还包括步骤：
显示所述来访者的身份信息。
Priority Applications (1)
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| CN107613254A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-19 | 云丁网络技术(北京)有限公司 | 一种检测门外来访者、识别来访者身份的方法及装置 |
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