CN111539253B - 一种人脸检测方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种人脸检测方法、装置、终端及存储介质，适用于监控技术技术领域，能够实现对未戴口罩人员的检测和其当前位置信息的记录。该方法包括：将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域；将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域；记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

Description

一种人脸检测方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本申请属于监控技术领域，尤其涉及一种人脸检测方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

一般地，在大多数的传染疾病爆发期间，出入公共场所的人员通常不会注意佩戴防护口罩，因而使得其自身被感染的几率大大提升。对于该类人员，当该人员被感染且出现症状时，疾控人员通常会围绕该被感染人员进行走访调查，以获知该人员此前的轨迹信息，从而进一步地确认感染源头，同时筛查出该人员所接触的人员并进行隔离观察，以实现中断疾病传播链的目标。但是，该方法耗时费力，并且多是根据被感染人员的回忆来循迹追踪的，且通常会因被感染人员回忆不够清晰，使得调查的轨迹信息存在着不准确性。

故此，如何准确、快速地确定被感染人员的行走轨迹，从而寻找出该被感染人员所接触的人员并进行医学观察，是快速地控制疫情蔓延的关键。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸检测方法、装置、终端及存储介质，以解决如何准确、快速地确定人员是否佩戴防护用品，从而为查询行走轨迹提供便利的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸检测方法，所述方法包括：

将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数；

将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数；

记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

本申请与现有技术相比存在的有益效果是：通过已训练好的检测模型对输入的第一图像进行快速处理，可以快速地检测图像中存在的人脸区域和人脸区域是否存在口罩；且当继续检测到人脸区域无口罩时，记录该人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息，便于后续轨迹查询人员对该人员的轨迹进行快速查看、追踪。

第二方面，本申请实施例提供了一种人脸检测装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数；

第二确定模块，用于将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数；

记录模块，用于记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的人脸检测方法。

第四方面，本申请实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的人脸检测方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的人脸检测方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的人脸检测方法的流程示意图；

图2是本申请一实施例提供的人脸检测装置的结构示意图；

图3是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

参见图1，图1是本申请一个实施例提供的一种人脸检测方法的示意流程图。本实施例中人脸检测方法的执行主体为终端设备。所述终端设备可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等终端设备中的任一种。本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。如图1所示，本申请提供的人脸检测方法可以包括：

S101：将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数。

在该实施例中，终端设备在获取到若干张第一图像后，且根据预设的第一图像筛选策略从若干张第一图像中选择得到第一图像中人脸区域效果最好的图像，并将所选择的第一图像输入至已训练的所述第一检测模型中进行处理，以确定人脸区域在所述第一图像中的位置。

所述第一检测模型可以为人脸检测模型，比如卷积神经网络模型。所述第一检测模型基于人脸检测算法对所述第一图像进行处理，检测所述第一图像中是否存在人脸及确定人脸在所述第一图像中的位置。其中，在开始检测所述第一图像是否存在人脸区域之前，预先收集包含人脸区域的图像样本数据对所述第一检测模型进行训练。所述人脸检测算法为基于神经网络深度学习的算法。

所述预设的第一图像筛选策略为根据所述人脸区域在所述第一图像中的位置、人脸角度，对每一张获取的第一图像进行评分，并选择评分最高的第一图像作为输入所述第一检测模型的图像。

所述第一图像可通过第一图像获取装置获取，所述第一图像获取装置可以为摄像机、手机或其它摄像装置等。

S102：将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数。

在该实施例中，所述第二检测模型可以为人脸结构模型，比如卷积神经网络模型。所述第二检测模型基于人脸结构算法对所述第一图像进行处理，检测所述第一图像中的M个人脸区域中是否存在口罩，如一人脸区域中被口罩覆盖，即确定该人脸区域为有口罩的人脸区域，反之，确定为无口罩的人脸区域。所述人脸结构算法为基于神经网络深度学习的算法。

S103：记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在该实施例中，为了便于后续轨迹追踪人员分析未佩戴口罩的人员的轨迹，所述终端设备在确定出现在检测区域中的人员未佩戴口罩时，获取该人员的身份信息和当前位置信息。所述当前位置信息可以为公共场所中的某一确定位置或该公共场所的地理位置，或某一人员的家庭地理位置。

所述身份信息可由所述终端设备基于第一检测模型在进行人脸区域识别检测时确定人脸区域对应人员的身份信息，并存储在存储器中。

所述当前位置信息可由所述终端设备确定所述人脸区域的对应人员的身份信息后，同步获取该终端设备的当前位置信息，并与所述身份信息进行一一对应存储。

在一实施例中，一种可能的场景是，所述第一图像中除了N个未佩戴口罩的人员外，其余检测佩戴口罩的人员也存在着不符合佩戴要求的情形。比如，部分人员佩戴的口罩只覆盖住人脸的鼻子以下部分，或是口罩只覆盖住人脸的下巴部分，诸如此类的口罩佩戴方式是无法较好地发挥口罩的功能，人员被疾病感染的几率则因此大大地提高。

本实施例还提供了一种人脸检测方法，主要涉及检测不满足口罩佩戴标准的情形。所述方法包括：

确定M—N个人脸区域中不满足口罩覆盖条件的H个有口罩的人脸区域，H≥0，H为整数。

记录所述H个不满足口罩覆盖条件的有口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在该实施例中，所述口罩覆盖条件为在检测到的所述第一图像中的人脸区域部分，当存在检测到所述人脸区域存在口罩时，确定口罩覆盖的区域是否包括鼻子、嘴巴和下巴等三个区域，若口罩覆盖的区域只是其中的一个区域或两个区域，则确定该人脸区域为不满足口罩覆盖条件的人脸区域。

在另一实施例中，一种可能的场景是，所佩戴的口罩覆盖的区域满足口罩覆盖条件，但该口罩已被损坏，比如出现破洞，这也是无法较少地发挥口罩的功能，从而降低人员被传染疾病感染的几率。

故，本实施例还提供了一种人脸检测方法，用于检测所述口罩是否完整。

所述方法包括：

确定所述H个有口罩的人脸区域中满足覆盖条件的L个有口罩的人脸区域，L≥0，L为整数。

确定所述L个个有口罩的人脸区域中口罩破损的I个有口罩人脸区域；

记录所述I个有口罩人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在另一实施例中，一种可能的场景是，所佩戴的口罩不属于医用防护的口罩，若人员佩戴非医用口罩时，如佩戴PM2.5口罩、活性炭口罩、纱布口罩等，人员被感染的几率也是较高。

故，本申请实施例还提供了一种人脸检测方法，用于检测所述口罩的类型。

所述方法包括：

确定所述H个有口罩的人脸区域中口罩类型为佩戴非医用口罩的P个有口罩的人脸区域，P≥0，P为整数；

记录所述P个有口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在一实施例中，在传染疾病爆发期间，除却检测人员是否佩戴口罩外，还需检测人员的体温信息，以进一步地准确定位检测区域中的高风险区域，比如体温超过正常体温值的人员，在该期间是最需要关注并记录，以便于后续相关人员出现病症时，回溯其曾经去过的区域，从而定位与其接触或靠近的人员，并进行示警。

本申请提供了一种人脸检测方法，主要涉及检测人体体温并记录的过程。

所述方法包括：

获取第二图像。

获取所述第二图像中与所述M个人脸区域对应的温度值。

记录所述M个人脸区域对应的温度值。

在该实施例中，所述第二图像可通过第二图像获取装置获取，所述第二图像获取装置可以为红外摄像机。所述温度值为人体温度值。所述终端设备可通过红外摄像机检测显示被检测区域内的热成像图像视频，并根据所述热成像图像视频的每一帧图像中每一个像素点对应的温度值，逐步确定人脸区域的温度值。所述终端设备在根据所述第一图像确定所述检测区域中存在的M个人脸区域后，可以快速地根据该人脸区域和第二图像确定该人脸区域的温度值，可以有效地规避非人脸高温物体，获得准确的人体温度。

具体地，根据所述第一图像的时间戳、第二图像的时间戳和所述M个人脸区域的图像坐标，获取所述第二图像中与所述M个人脸区域对应的温度值。

在一实施例中，当获取所述第一图像中的各个人脸区域对应的温度值后，为了快速地排查出现异常症状的人员，需要进一步地确定人脸区域的温度值大于预设温度阈值的对应人员。

故，本申请还提供了一种人脸检测方法，主要涉及筛查体温异常的人员的过程。所述方法包括：

确定所述M个人脸区域中温度值大于或等于预设温度阈值的J个人脸区域，M≥J≥0，J为整数。

记录所述J个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在该实施例中，所述预设温度阈值可以为37.3℃。当存在温度值大于或等于预设温度阈值的J个人脸区域时，则所述终端设备响应报警，以便于检测区域内的工作人员可以快速地响应，对该J个人脸区域的对应人员进行二次筛查。

进一步地，一种可能的场景是，出现体温异常的J个人脸区域的对应人员一部分是佩戴口罩，一部分是未佩戴口罩的，而未佩戴口罩的人员则是应该关注的重点，需要特别记录下来，故当确定所述M个人脸区域中存在温度值大于或等于预设温度阈值的J个人脸区域时，确定所述J个人脸区域中未佩戴口罩的W个人脸区域，W≥0，W为整数，并记录所述W个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在另一实施例中，一种可能的场景是，检测到一个或多个人脸区域未佩戴口罩，且其已经被感染病毒时，其周边一定范围内的人员被传染的风险是相对较高，也是需要纳入记录的人员范围，以便后续人员对其以往的心动轨迹进行查询，从而确定感染源。

故，本申请还提供了一种人脸检测方法，主要涉及确定未戴口罩的人员的预设区域范围内是否存在其他人员的情形。所述方法包括：

根据所述N个人脸区域和预设区域范围，确定所述N个人脸区域对应的每一个人的预设区域范围内的K个人的K个人脸区域，K≥0，K为整数；

记录所述K个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在该实施例中，所述K个人脸区域的对应人员可以为包括佩戴口罩的人员、未佩戴口罩的人员。所述预设区域范围可以为圆形的区域范围、三角形的区域范围、四边形的区域范围、五边形的区域范围或其它多边形的区域范围中的一种。所述预设区域范围以所述N个人脸区域中的任一人脸区域为中心的区域范围，如一人脸区域为中心的直径为1米的圆形区域范围。

在另一实施例中，一种可能的场景是，当需要追踪某一位未戴口罩且出现症状的人员的历史轨迹时，若只基于该人员的身份信息和某一时刻的位置信息是较难确定与其接触的其他人员，故还需要进一步获知该人员处于某一位置时的时间信息，以准确地确定该时刻该位置该人员所接触的人员，即当检测所述第一图像中存在N个无口罩的人脸区域时，还记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的当前位置信息所对应的时间信息。

进一步地，根据所述N个人脸区域和预设区域范围，确定所述N个人脸区域对应的每一个人的预设区域范围内的K个人的K个人脸区域后，还记录所述K个人脸区域的对应人员处于当前位置时的时间信息。

在另一实施例中，一种可能的场景是，当检测到某一人员的体温异常时，为了便于后续的相关轨迹追踪工作的推进，还需要记录该人员被检测体温异常时的时间信息。

具体地，当确定所述M个人脸区域中温度值大于或等于预设温度阈值的J个人脸区域时，记录所述J个人脸区域的对应人员的身份信息、当前位置信息和当前时间信息。

在另一实施例中，当确定所述J个人脸区域中未佩戴口罩的W个人脸区域后，记录所述W个人脸区域的对应人员的身份信息、当前位置信息和当前时间信息。

所述时间信息为该对应人员处于当前位置时的时间信息。所述时间信息为所述终端设备所处的网络校准确认的时间点。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的人脸检测方法，图2示出了本申请实施例提供的人脸检测装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图2，该装置包括：第一确定模块100、第二确定模块200、记录模块300。

所述第一确定模块100，用于将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数；

所述第二确定模块200，用于将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数；

所述记录模块300，用于记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

在一实施例中，所述人脸检测装置还包括第一图像获取模块，用于获取所述第一图像。

在一实施例中，所述人脸检测装置还包括第二图像获取模块，用于获取所述第二图像。

在一实施例中，所述记录模块300，还用于记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员处于所述当前位置时的时间信息。

图3为本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的终端设备3包括：至少一个处理器30(图3中仅示出一个处理器)、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述至少一个处理器30上运行的计算机程序32，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述任意各个人脸检测方法实施例中的步骤。

所述终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括但不仅限于处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备3的举例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所述处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器30还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31在一些实施例中可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31在另一些实施例中也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性、机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数；

将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域及口罩类型为佩戴非医用口罩的P个有口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数，P≥0，P为整数；

记录所述N个无口罩的人脸区域及所述P个有口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息，以及记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员处于当前位置时所对应的时间信息；

根据所述N个人脸区域和预设区域范围，确定所述N个人脸区域对应的每一个人的预设区域范围内的K个人的K个人脸区域，K≥0，K为整数，所述预设区域范围为以所述N个人脸区域中的任一人脸区域为中心的区域范围；

记录所述K个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息，以及记录所述K个人脸区域的对应人员处于当前位置时的时间信息。

2.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域之后，所述方法还包括：

确定M—N个人脸区域中不满足口罩覆盖条件的H个有口罩的人脸区域，H≥0，H为整数；

记录所述H个不满足口罩覆盖条件的有口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

3.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第二图像；

获取所述第二图像中与所述M个人脸区域对应的温度值；

记录所述M个人脸区域对应的温度值。

4.如权利要求3所述的人脸检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述M个人脸区域中温度值大于或等于预设温度阈值的J个人脸区域，M≥J≥0，J为整数；

记录所述J个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息。

5.一种人脸检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于将第一图像输入已训练的第一检测模型中进行处理，确定所述第一图像中存在的M个人脸区域，M≥0，M为整数；

第二确定模块，用于将所述第一图像输入已训练的第二检测模型中进行处理，以根据所述M个人脸区域确定所述第一图像中存在的N个无口罩的人脸区域及口罩类型为佩戴非医用口罩的P个有口罩的人脸区域，M≥N≥0，N为整数，P≥0，P为整数；

记录模块，用于记录所述N个无口罩的人脸区域及所述P个有口罩的人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息，以及记录所述N个无口罩的人脸区域的对应人员处于当前位置时所对应的时间信息；

第三确定模块，用于根据所述N个人脸区域和预设区域范围，确定所述N个人脸区域对应的每一个人的预设区域范围内的K个人的K个人脸区域，K≥0，K为整数，所述预设区域范围为以所述N个人脸区域中的任一人脸区域为中心的区域范围；

第二记录模块，用于记录所述K个人脸区域的对应人员的身份信息和当前位置信息，以及记录所述K个人脸区域的对应人员处于当前位置时的时间信息。

6.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。