CN110895663B - 一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供的一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统，所述方法包括：分别获取待检测目标的人脸图片和人体图片，并对人体图片进行检测，可以确定人体目标是否携带有两轮车。若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。并且，只要人体目标携带有两轮车，就可以发出报警信息，使得有关人员采取相应的措施。通过对人体图片的检测，能够自动的确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车，若携带则可以发出报警信息，不需要有关人员采用人工的方式来实时观察监控视频，实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，并且可以提高检测精度和效率。

Description

一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统

技术领域

本发明涉及监控设备技术领域，特别是涉及一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统。

背景技术

随着人们安全意识的不断提高，安防监控等相关技术得到了高速发展，各种各样的安防设备为人们的日常生活提供了越来越可靠的安全保证。例如，在小区或者厂区等应用场景下，通过安防及监控技术能够有效的提供安全防范措施。

在很多小区的楼内、写字楼、厂区等地方往往不允许自行车、电动车、摩托车等两轮车进入，例如，电动车在室内充电时，容易引起火灾，造成重大的安全隐患，所以，很多重点区域不允许电动车进入。

在现有的安防措施中，一般需要有关人员实时的观看监控视频，从而及时的发现有两轮车进入监控区域，例如，进入楼道内，厂房内等等，通过人工的方法查看到该情况后，有关人员才能采取有关措施进行相应的处理。

然而，由于通过人工的方式来对两轮车进行检测，造成了人力成本的极大浪费，并且检测精度和效率都较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统，以实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，同时提高检测精度和效率。具体技术方案如下：

本发明实施例提供了一种两轮车识别方法，包括：

获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

发出报警信息。

可选的，在所述获取待检测目标的人脸图片和人体图片的步骤之后，所述方法还包括：

分别对所述人脸图片和所述人体图片进行解析，分别获取所述人脸图片中人脸目标的坐标范围和所述人体图片中人体目标的坐标位置；

所述对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车，包括：

利用所述人体目标的坐标位置和所述人体图片，针对所述人体目标建立人体目标模型；

通过对所述人体目标模型的检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

所述对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息，包括：

利用所述人脸目标的坐标位置和所述人脸图片，针对所述人脸目标建立人脸目标模型；

将所述人脸目标模型与所述预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与所述人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型；

将所述预设数据库中的所述目标预设人脸模型对应的人员信息，作为所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，所述对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车，包括：

将所述人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络；

通过所述神经网络，对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车。

可选的，所述发出报警信息包括：

发送所述报警信息，所述报警信息中包括以下信息中的一种或多种：所述人员信息、所述人脸图片、所述人体图片、报警时间、是否识别出所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，所述获取待检测目标的人脸图片和人体图片，包括：

获取含有所述待检测目标的场景图片；

从所述场景图片中确定出所述人脸目标和所述人体目标；

分别从所述场景图片中提取所述人脸目标和所述人体目标，得到所述人脸图片和所述人体图片。

可选的，所述发出报警信息，包括：

若能够确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出所述报警信息；

若不能确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人体图片的报警信息，并发出所述报警信息。

本发明实施例还提供了一种两轮车识别装置，包括：

获取模块，用于获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

检测模块，用于对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

识别模块，用于当所述人体目标携带有两轮车时，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

报警模块，用于发出报警信息。

可选的，所述装置还包括：

解析模块，用于分别对所述人脸图片和所述人体图片进行解析，分别获取所述人脸图片中人脸目标的坐标范围和所述人体图片中人体目标的坐标位置；

所述检测模块，具体用于：

利用所述人体目标的坐标位置和所述人体图片，针对所述人体目标建立人体目标模型；

通过对所述人体目标模型的检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

所述识别模块，具体用于：

利用所述人脸目标的坐标位置和所述人脸图片，针对所述人脸目标建立人脸目标模型；

将所述人脸目标模型与所述预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与所述人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型；

将所述预设数据库中的所述目标预设人脸模型对应的人员信息，作为所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，所述检测模块，具体用于：

将所述人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络；通过所述神经网络，对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车。

可选的，所述报警模块，具体用于：

发送所述报警信息，所述报警信息中包括以下信息中的一种或多种：所述人员信息、所述人脸图片、所述人体图片、报警时间、是否识别出所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，所述获取模块，具体用于：

获取含有所述待检测目标的场景图片；从所述场景图片中确定出所述人脸目标和所述人体目标；分别从所述场景图片中提取所述人脸目标和所述人体目标，得到所述人脸图片和所述人体图片。

可选的，所述报警模块，具体用于：

若能够确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出所述报警信息；

若不能确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人体图片的报警信息，并发出所述报警信息。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的两轮车识别方法。

本发明实施例还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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一所述的两轮车识别方法。

本发明实施例还提供了一种监控系统，所述监控系统包括网络摄像机和硬盘录像机；

所述网络摄像机和所述硬盘录像机之间通过网络连接；

所述网络摄像机安装于监控区域，当待检测目标进入所述监控区域时，拍摄所述待检测目标的人脸图片和人体图片，并将所述人脸图片和所述人体图片发送至所述硬盘录像机；

所述硬盘录像机获取所述人脸图片和所述人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；发出报警信息。

本发明实施例提供的一种两轮车识别方法、装置、电子设备及监控系统，通过分别获取待检测目标的人脸图片和人体图片，并对人体图片进行检测，可以确定人体目标是否携带有两轮车。若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。并且，只要人体目标携带有两轮车，就可以发出报警信息，使得有关人员采取相应的措施。通过对人体图片的检测，能够自动的确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车，若携带则可以发出报警信息，不需要有关人员采用人工的方式来实时观察监控视频，实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，并且可以提高检测精度和效率。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1为本发明实施例提供的两轮车识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的两轮车识别装置的结构图；

图3为本发明实施例提供的电子设备的结构图；

图4为本发明实施例提供的监控系统的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，图1为本发明实施例提供的两轮车识别方法的流程图，包括：

步骤110，获取待检测目标的人脸图片和人体图片，该人体图片包含有人体目标的整体图像。

本发明实施例提供的两轮车识别方法的流程图，可以应用于具有数据处理能力的电子设备，例如，计算机、服务器等，在监控系统中，可以应用于NVR(Network VideoRecorder，网络硬盘录像机)、监控服务器等设备中。从而能够及时的自动识别出进入监控场景的两轮车。

电子设备可以通过多种方式获取待检测目标的人脸图片和人体图片。例如，通过网络接收到待检测目标的人脸图片和人体图片，或者通过其他的方式输入该人脸图片和人体图片。在实际应用中，优选的，电子设备可以通过网络等方式与IPC(IP Camera，网络摄像机)连接。IPC可以安装在实际场景中，例如，居民楼或写字楼的入口处等。IPC能够智能的拍摄进入该场景中的待检测目标。待检测目标一般为进入IPC拍摄范围的人员等。

IPC可以通过深度学习算法等方式，抓拍出该待检测目标最佳的人脸图片和人体图片。然后将该人脸图片和人体图片通过网络发送至电子设备，如NVR等，从而使得电子设备获得待检测目标的人脸图片和人体图片。其中，人体图片是指包含有人体目标的整体图像，如果待检测目标携带有两轮车等各类物品时，两轮车等各类物品也属于人体目标的一部分，从而也会包含在人体图片中。

步骤120，对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车。

电子设备在获取了待检测目标的人脸图片和人体图片后，就可以首先对其中的人体图片进行检测。具体的，检测的方式可以有多种，例如，可以通过提取人体图片中的特征，进行特征比对来确定出人体目标是否携带有两轮车等等。

在本发明实施例中，为了提高检测的效率和准确率，优选的，可以采用神经网络的方式来对人体图片进行检测。

具体的，步骤120，对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车，包括：

步骤121，将人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络。

步骤122，通过神经网络，对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车。

通过经过深度学习的方法训练的用于检测两轮车的神经网络，可以检测出人体目标是否携带有两轮车。该神经网络可以通过大量的含有各种两轮车的图片进行训练，例如，人员推两轮车，以及人员骑两轮车的图片，通过训练后，该神经网络能够识别出所输入的人体图片中，人体目标是否有推两轮车或骑两轮车等携带两轮车的行为或动作。从而能够确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车。

通过该神经网络对人体图片进行检测，可以更加快速和准确的检测出人体目标是否携带有两轮车。不需要人工实时的观看监控视频，通过获取人体图片，就能够自动的检测出人体目标是否携带有两轮车。

电子设备中，可以预设有该神经网络有关的算法程序以及相应的处理器等硬件，从而能够在电子设备中，直接通过该神经网络对人体图片进行检测。或者，该神经网络可以设置在云端或服务器中，电子设备可以通过网络等方式与云端或服务器连接，从而可以将人体图片发送至云端或服务器上进行处理，然后云端或服务器可以向电子设备返回处理结果，处理结果中至少可以包括：该人体图片中的人体目标是否携带有两轮车。

步骤130，若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。

经过对人体图片的检测，如果人体图片中的人体目标携带有两轮车，则电子设备可以对之前所获取的人脸图片进行人脸识别。当然，在本发明实施例中，若人体目标没有携带有两轮车，则可以不需要进行人脸图片的识别，也不再执行后续步骤。

对人脸图片进行识别可以采用现有的各种人脸识别方法，例如，基于奇异值特征方法、局部保持投影、主成分分析法等等。在本发明实施例中，还可以采用神经网络的方法来进行人脸识别，从而更加准确和快速的对人脸图片进行识别。

具体的，对人脸图片进行识别后，可以从预设数据库中得到与该人脸图片相匹配的预设人脸图片，即该人脸图片与预设人脸图片为同一人。预设数据库中每一个预设人脸图片会对应有相应的人员信息，从而可以将预设人脸图片对应的人员信息作为该人脸图片对应的人员信息。

在实际应用中，预设数据库中的预设人脸图片和人员信息是提前录入的。

例如，针对一个居民小区，可以采集全部业主的人脸图片并作为预设数据库中的预设人脸图片，并且预设数据库中对应有每一个业主的人员信息，包括业主姓名，房号等等。从而预设数据库中，每一个业主的预设人脸图片对应由该业主的人员信息。

当业主携带有两轮车进入监控区域时，IPC抓拍出该业主的人脸图片和人体图片向电子设备如NVR发送，NVR通过对人体图片的检测能够确定出该业主是否携带有两轮车，例如推或骑两轮车。当该业主携带有两轮车时，可以用所拍摄的人脸图片进行人脸识别，在保存有全体业主的预设人脸图片和人员信息的预设数据匹配出与该人脸图片相匹配的预设人脸图片，从而确定出该人脸图片对应的业主的人员信息。在后续步骤中，还可以将该预设人脸图片和人员信息等一起加入至报警信息中，从而更好的确定出是哪位业主将两轮车带入了监控区域，如居民楼内部等区域。

步骤140，发出报警信息。

电子设备在对人脸图片进行了识别之后，就可以产生并发出报警信息。报警信息用于向有关人员通知发生了两轮车进入监控区域的情况。有关人员可以根据该报警信息采取相应的措施。报警信息可以为文字、图片、影像等多种形式。

发出报警信息的方式有很多种可选的方式，例如，可以通过短信的方式向有关人员进行报警，或者向电子设备所连接的监控服务器等其它设备发送报警信息等等。

可选的，步骤140具体可以为：

若能够确定出人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出该报警信息；若不能确定出人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有人体图片的报警信息，并发出该报警信息。

如果通过对人脸图片的识别，确定出了该人脸图片对应的人员信息，即预设数据库中存在有与该人脸图片相匹配的预设人脸图片，例如，携带有两轮车进入监控区域的人员为本小区的业主，则可以在预设数据库中，确定出该人脸图片对应的人员信息，该人员信息中可以包括业主姓名和房号。确定出了人员信息，则可以在报警信息中可以加入该人员信息，能够直接确定携带两轮车的人员的身份，从而使得有关人员能够更方便的采取相应的措施，并且能够对报警信息进行记录并进行统计，进而能够采取更有针对性的措施。

如果通过对人脸图片的识别，不能确定出该人脸图片对应的人员信息，例如，携带有两轮车进入监控区域的人员为非本小区的业主，则无法在预设数据库中匹配出与该人脸图片相匹配的预设人脸图片，也无法确定该人脸图片对应的人员信息。无法确定人员信息时，则在报警信息中至少可以加入待检测目标人体图片。从而使得有关人员能够根据该人体图片来辨别和确定携带二轮车的人员，并采取相应的措施。

在实际应用中，电子设备可以和各类显示设备相连接，例如，NVR可以连接有显示器等设备。所以，电子设备在产生了报警信息之后，还可以在本地显示该报警信息。通过在显示设备中显示报警信息，可以直观的使得有关人员查看到有人携带两轮车进入监控区域这一情况。例如，在NVR的预览界面的左侧目标检测栏进行显示报警信息。有关人员能够及时的发现该报警信息，并采取相应的措施。

所显示的报警信息中，可以包括多种内容，例如所获取的人脸图片和人体图片，当通过人脸图片识别出人员信息时，还可以显示人员信息和预设数据库中的与该人脸图片相匹配的预设人脸图片。

当没有通过人脸图片识别出人员信息时，则可以仅显示人体图片。并且在本发明实施例中，由于人体图片和人脸图片等一般较大，为了不影响显示设备中所显示的其他画面，可以显示经过缩小后的小图。

在本发明实施例中，电子设备还可以通过数据线或者网络等方式连接至监控中心，监控中心为对监控系统统一进行控制及管理的平台系统，一般可以由监控服务器等具有存储和数据处理能力的设备构成。监控中心能够通过网络与多个电子设备连接，电子设备可以与监控中心之间传输各类的数据或信息。

当电子设备产生了报警信息后，同样也可以向监控中心上报该报警信息。所以在本发明实施例提供的两轮车识别方法中，步骤140，发出报警信息包括：

发送报警信息，其中，报警信息中包括以下信息中的一种或多种：人员信息、人脸图片、人体图片、报警时间、是否识别出人脸图片对应的人员信息。

电子设备产生了报警信息之后，可以首先在本地进行保存，例如NVR可以将报警信息保存在本地硬盘等存储介质中，以便后续有关人员进行调取。

并且电子设备可以将报警信息通过网络等方式，上报至监控中心。使得监控中心的监控服务器等设备能够获取到该报警信息。

报警信息中可以含有如人员信息、人脸图片、人体图片、报警时间、是否识别出人脸图片对应的人员信息等信息。其中，报警时间是指确定出人体图片中的人体目标携带有两轮车的时间，由于获取人体图片和对人体图片的检测的时间很短，所以该时间也可以作为人体目标携带两轮车进入监控区域的时间。

是否识别出人脸图片对应的人员信息可以反映出待检测目标是否在预设数据库中有备案或存档，例如，可以反映出是否为本小区业主。

电子设备向监控中心上报该报警信息，使得监控中心能够对该报警信息进行统计和分析，例如，监控中心每一个星期或每一个月，可以将该星期内或该月内所接收到的报警信息进行统计，形成结构化数据，如可以形成周报表、月报表等，从而能够使得有关人员方便的进行统计和分析，进而能够更有针对性的进行管理或防护。例如，个别人员多次携带两轮车，则可以重点关注该人员。

在本发明实施例中，可以分别获取待检测目标的人脸图片和人体图片，并对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车，若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。并且，只要人体目标携带有两轮车，就可以发出报警信息，使得有关人员采取相应的措施。通过对人体图片的检测，能够自动的确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车，若携带则可以发出报警信息，不需要有关人员采用人工的方式来实时观察监控视频，实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，并且可以提高检测精度和效率。

结合上面的实施例，为了进一步提高对人体图片和人脸图片进行检测和识别的准确性，可选的，在本发明实施例提供的两轮车识别方法中，在步骤110，获取待检测目标的人脸图片和人体图片之后，所述方法还包括：

步骤111，分别对人脸图片和人体图片进行解析，分别获取人脸图片中人脸目标的坐标范围和人体图片中人体目标的坐标位置。

在实际应用中，电子设备所获得的人脸图片和人体图片一般经过网络进行传输，所以所得到的人脸图片和人体图片可以为网络数据的形式。所以，当电子设备得到了人脸图片和人体图片后，可以对人脸图片和人体图片进行解析，然后将解析出的坐标范围以某种特定方式传递出去，例如，对人脸图片和人体图片进行解析，确定出人脸图片中确定出人脸目标的坐标范围，以及从人体图片确定出人体目标的坐标范围，然后通过JSON(JavaScript Object Notation,JS对象简谱协议)协议将人脸目标的坐标范围和人体目标的坐标范围传递出去。。

坐标位置是指人脸目标或人体目标在人脸图片中或人体图片中具体的坐标，该坐标位置一般可以为一个矩形的范围，所以可以采用矩形框形式的坐标范围值来表示该坐标位置。

相应的，步骤120，对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车，包括：

第一步，利用人体目标的坐标位置和人体图片，针对人体目标建立人体目标模型。

在本发明实施例中，为了能够更加准确的对人体图片进行检测，当通过解析获得了人体图片中人体目标的坐标位置后，就可以通过人体目标的坐标位置和人体图片，针对人体目标建立人体目标模型。由于已经确定出了人体目标的坐标位置，从而可以直接在人体图片对应的坐标位置内，提取相应的特征点等参数，从而能够建立起人体目标模型。

第二步，通过对人体目标模型的检测，确定人体目标是否携带有两轮车。

所建立的人体目标模型为数据化的模型，从而能够更容易的对该人体目标模型进行相应的处理和分析，例如，可以通过经过训练的神经网络对该人体目标模型进行检测和识别，或者采用其他的技术手段来对人体目标模型进行检测或分析。由于人体目标模型为数据化的模型，相比于直接对人体图片进行检测，其检测精度和准确度都会更高，并且能够简化检测过程，提高效率。通过对人体目标模型的检测，能够更加快速和准确的确定出人体目标是否携带有两轮车。

相应的，步骤130中，对人脸图片进行人脸识别，确定人脸图片对应的人员信息，包括：

第一步，利用人脸目标的坐标位置和人脸图片，针对人脸目标建立人脸目标模型。

同样为了能够更加准确的对人脸图片进行检测。在通过解析得到人脸图片中人脸目标的坐标位置后，可以通过人脸目标的坐标位置和人脸图片，建立人脸目标模型。

建立人脸目标模型的方法与建立人体目标模型的方式类似，可以从人脸图片中相应的坐标位置中，提取特征点等参数，例如，面部主要位置的特征点，以及各特征点之间的比例关系和位置关系等等。通过特征点等参数能够建立起数据化的人脸目标模型。

第二步，将人脸目标模型与预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型。

在预设数据库中，存储有预设人脸图片和对应的人员信息，利用预设人脸图片，同样可以在预设数据库中建立起每一个预设人脸图片的预设人脸模型。

电子设备获得了人脸目标模型之后，就可以利用该人脸目标模型与预设数据库中的各个预设人脸模型进行比对，通过模型之间的比对能够更加直接和准确的确定出与人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型。

第三步，将预设数据库中的目标预设人脸模型对应的人员信息，作为人脸图片对应的人员信息。

当确定出与人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型，则表示该目标预设人脸模型对应的预设人脸图片和电子设备所获取的人脸图片为同一人。从而可以将该目标预设人脸模型对应的个人信息，作为人脸图片对应的人员信息。在本发明实施例中，通过人脸目标的坐标位置和人脸图片能够建立人脸目标模型，通过与预设数据库中的预设人脸模型进行比对，能够更准确和快速的确定出相匹配的目标预设人脸模型，从而更高效和准确的确定出人脸图片对应的人员信息。

结合上述的各个实施例，在一些情况下，电子设备有时不能分别获取独立的人脸图片和人体图片，例如，与电子设备所连接的摄像头只能拍摄完整的监控场景的场景图片，在这种情况下，则电子设备需要根据场景图片，自动的提取出相应的人脸图片和人体图片，所以在本发明实施例中，可选的，步骤110，获取待检测目标的人脸图片和人体图片，包括：

步骤111，获取含有待检测目标的场景图片。

电子设备可以通过所连接的摄像头等设备获取含有待检测目标的场景图片，该场景图片为摄像头等设备所拍摄的监控区域的场景图片，其中包含有完整的待检测目标，例如，进入楼内的人员，进入厂区的人员等等。

步骤112，从场景图片中确定出人脸目标和人体目标。

电子设备可以采用神经网络等图像处理方法，在场景图片中确定出人脸目标和人体目标，例如，可以用框选的方式在场景图片选定人脸目标和人体目标。

步骤113，分别从场景图片中提取人脸目标和人体目标，得到人脸图片和人体图片。

当在场景图片中确定出了人脸目标和人体目标之后，就可以采用复制、抠图等方式，从场景图片中提取人脸目标和人体目标，例如，将之前所框选的人脸目标和人体目标从场景图片中进行复制，从而能够得到两个独立的人脸图片和人体图片，并且人脸图片中含有人脸目标，人体图片中含有人体目标。

通过在场景图片中获取人脸图片和人体图片，使得不需要摄像机等设备分别对人脸和人体进行抓拍，从而提高了本发明实施例提供的两轮车识别方法的通用性，能够使之应用于更广泛的监控系统中。

参见图2，图2为本发明实施例提供的两轮车识别装置的结构图，包括：

获取模块201，用于获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

检测模块202，用于对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

识别模块203，用于当所述人体目标携带有两轮车时，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

报警模块204，用于发出报警信息。

在本发明实施例中，可以分别获取待检测目标的人脸图片和人体图片，并对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车，若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。并且，只要人体目标携带有两轮车，就可以发出报警信息，使得有关人员采取相应的措施。通过对人体图片的检测，能够自动的确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车，若携带则可以发出报警信息，不需要有关人员采用人工的方式来实时观察监控视频，实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，并且可以提高检测精度和效率。

可选的，在本发明实施例提供的两轮车识别装置中，所述装置还包括：

解析模块，用于分别对所述人脸图片和所述人体图片进行解析，分别获取所述人脸图片中人脸目标的坐标范围和所述人体图片中人体目标的坐标位置；

所述检测模块202，具体用于：

利用所述人体目标的坐标位置和所述人体图片，针对所述人体目标建立人体目标模型；通过对所述人体目标模型的检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

所述识别模块203，具体用于：

利用所述人脸目标的坐标位置和所述人脸图片，针对所述人脸目标建立人脸目标模型；将所述人脸目标模型与所述预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与所述人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型；将所述预设数据库中的所述目标预设人脸模型对应的人员信息，作为所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，在本发明实施例提供的两轮车识别装置中，所述检测模块202，具体用于：

将所述人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络；通过所述神经网络，对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车。

可选的，在本发明实施例提供的两轮车识别装置中，所述报警模块204，具体用于：

发送所述报警信息，所述报警信息中包括以下信息中的一种或多种：所述人员信息、所述人脸图片、所述人体图片、报警时间、是否识别出所述人脸图片对应的人员信息。

可选的，在本发明实施例提供的两轮车识别装置中，所述获取模块201，具体用于：

获取含有所述待检测目标的场景图片；从所述场景图片中确定出所述人脸目标和所述人体目标；分别从所述场景图片中提取所述人脸目标和所述人体目标，得到所述人脸图片和所述人体图片。

可选的，所述报警模块204，具体用于：

若能够确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出所述报警信息；

若不能确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人体图片的报警信息，并发出所述报警信息。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图3所示，包括处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信；

存储器303，用于存放计算机程序；

处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现如下步骤：

获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

发出报警信息。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本发明实施例还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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如下步骤：

获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

发出报警信息。

参见图4，图4为本发明实施例提供的监控系统的结构图，该监控系统包括网络摄像机401和硬盘录像机402。网络摄像机401和硬盘录像机402之间通过网络连接。网络摄像机401可以是IPC等具有网络传输能力的摄像头，硬盘录像机402可以是NVR等电子设备。

多个网络摄像机401可以和硬盘录像机402通过网络连接，监控系统还可以包括监控服务器，监控服务器也可以和多个硬盘录像机402连接，监控服务器可以作为监控中心的硬件设备，对整个监控系统进行管理和控制。图4中采用虚线表示通过网络进行连接，其中网络可以包括局域网和互联网。

所述网络摄像机401安装于监控区域，当待检测目标进入所述监控区域时，拍摄所述待检测目标的人脸图片和人体图片，并将所述人脸图片和所述人体图片发送至所述硬盘录像机402；

所述硬盘录像机402获取所述人脸图片和所述人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；发出报警信息。

硬盘录像机可以向监控服务器发送报警信息，也可以将报警信息直接推送给客户端。

在本发明实施例中，可以分别获取待检测目标的人脸图片和人体图片，并对人体图片进行检测，确定人体目标是否携带有两轮车，若人体目标携带有两轮车，则对人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息。并且，只要人体目标携带有两轮车，就可以发出报警信息，使得有关人员采取相应的措施。通过对人体图片的检测，能够自动的确定出人体图片中的人体目标是否携带有两轮车，若携带则可以发出报警信息，不需要有关人员采用人工的方式来实时观察监控视频，实现对两轮车的自动检测，降低人力成本，并且可以提高检测精度和效率。

对于电子设备、计算机可读存储介质以及系统实施例而言，由于其所涉及的方法内容基本相似于前述的方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质以及系统等实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (13)

1.一种两轮车识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

将所述人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络；

通过所述神经网络，对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否有携带两轮车的行为或动作；

如果是，确定所述人体目标携带有两轮车；

如果否，确定所述人体目标未携带两轮车；

若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

发出报警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测目标的人脸图片和人体图片的步骤之后，所述方法还包括：

分别对所述人脸图片和所述人体图片进行解析，分别获取所述人脸图片中人脸目标的坐标范围和所述人体图片中人体目标的坐标位置；

所述对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车，包括：

利用所述人体目标的坐标位置和所述人体图片，针对所述人体目标建立人体目标模型；

通过对所述人体目标模型的检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

所述对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息，包括：

利用所述人脸目标的坐标位置和所述人脸图片，针对所述人脸目标建立人脸目标模型；

将所述人脸目标模型与预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与所述人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型；

将所述预设数据库中的所述目标预设人脸模型对应的人员信息，作为所述人脸图片对应的人员信息。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其特征在于，所述发出报警信息包括：

发送所述报警信息，所述报警信息中包括以下信息中的一种或多种：所述人员信息、所述人脸图片、所述人体图片、报警时间、是否识别出所述人脸图片对应的人员信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测目标的人脸图片和人体图片，包括：

获取含有所述待检测目标的场景图片；

从所述场景图片中确定出人脸目标和所述人体目标；

分别从所述场景图片中提取所述人脸目标和所述人体目标，得到所述人脸图片和所述人体图片。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发出报警信息，包括：

若能够确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出所述报警信息；

若不能确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人体图片的报警信息，并发出所述报警信息。

6.一种两轮车识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测目标的人脸图片和人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；

检测模块，用于将所述人体图片输入经过深度学习的方法训练得到的神经网络；

通过所述神经网络，对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否有携带两轮车的行为或动作；

如果是，确定所述人体目标携带有两轮车；

如果否，确定所述人体目标未携带两轮车；

识别模块，用于当所述人体目标携带有两轮车时，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；

报警模块，用于发出报警信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

解析模块，用于分别对所述人脸图片和所述人体图片进行解析，分别获取所述人脸图片中人脸目标的坐标范围和所述人体图片中人体目标的坐标位置；

所述检测模块，具体用于：

利用所述人体目标的坐标位置和所述人体图片，针对所述人体目标建立人体目标模型；

通过对所述人体目标模型的检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；

所述识别模块，具体用于：

利用所述人脸目标的坐标位置和所述人脸图片，针对所述人脸目标建立人脸目标模型；

将所述人脸目标模型与预设数据库中的各预设人脸模型进行比对，确定出与所述人脸目标模型相匹配的目标预设人脸模型；

将所述预设数据库中的所述目标预设人脸模型对应的人员信息，作为所述人脸图片对应的人员信息。

8.根据权利要求6或权利要求7所述的装置，其特征在于，所述报警模块，具体用于：

发送所述报警信息，所述报警信息中包括以下信息中的一种或多种：所述人员信息、所述人脸图片、所述人体图片、报警时间、是否识别出所述人脸图片对应的人员信息。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

获取含有所述待检测目标的场景图片；从所述场景图片中确定出人脸目标和所述人体目标；分别从所述场景图片中提取所述人脸目标和所述人体目标，得到所述人脸图片和所述人体图片。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述报警模块，具体用于：

若能够确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人员信息的报警信息，并发出所述报警信息；

若不能确定出所述人脸图片对应的人员信息，则确定至少含有所述人体图片的报警信息，并发出所述报警信息。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-5任一所述的方法。

13.一种监控系统，其特征在于，所述监控系统包括网络摄像机和硬盘录像机；

所述网络摄像机和所述硬盘录像机之间通过网络连接；

所述网络摄像机安装于监控区域，当待检测目标进入所述监控区域时，拍摄所述待检测目标的人脸图片和人体图片，并将所述人脸图片和所述人体图片发送至所述硬盘录像机；

所述硬盘录像机获取所述人脸图片和所述人体图片，所述人体图片包含有人体目标的整体图像；对所述人体图片进行检测，确定所述人体目标是否携带有两轮车；若所述人体目标携带有两轮车，则对所述人脸图片进行人脸识别，确定所述人脸图片对应的人员信息；发出报警信息。

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