CN112487850A - 一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于人脸识别技术领域，提供了一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，通过一种点名装置实现点名，点名装置包括人脸管理系统、人脸识别系统和点名系统，通过采集摄像头采集待识别人员的人脸图像并与对应的个人信息共同通过人脸管理服务器传输到人脸管理模块作为人脸库，通过识别摄像头采集场所内的实时视频，接着通过人脸识别模块分析所获取的实时视频，识别人脸并与人脸管理模块内的人脸库的数据进行比对；当单个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似度的预设阀值时，输出人脸库内对应的人名信息及识别时间戳，本发明具有点名效率高、操作安全性好和人工成本低的特点。
Description
技术领域
本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法。
背景技术
在监狱和戒毒所等司法场所需要经常对服刑人员进行点名，现有方式一般采用人工点名，现有的点名方式存在一定的缺陷，人工点名的点名效率低、资源消耗大、系统建设和运维成本高，且操作安全性不足，人力使用多，不便于进行实际操作。
发明内容
本发明提供一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，旨在解决点名效率低、资源消耗大、系统建设和运维成本高，且操作安全性不足，人力使用多的问题。
本发明是这样实现的，一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其采用一种点名装置实现点名，所述快速点名装置包括人脸管理系统、人脸识别系统和点名系统；
所述人脸管理系统包括采集摄像头、人脸管理服务器和人脸管理模块，采集摄像头的输出端连接所述人脸管理模块的输入端，所述人脸管理模块连接所述人脸管理服务器；
所述人脸识别系统包括识别摄像头、边缘计算盒子、人脸识别模块，所述识别摄像头的输出端连接所述边缘计算盒子的输入端，所述人脸识别模块的连接所述边缘计算盒子，所述边缘计算盒子还连接所述人脸管理服务器；
所述点名系统包括点名摄像头和点名服务器，所述点名摄像头的输出端连接所述点名服务器的输入端，所述点名服务器连接所述边缘计算盒子；
所述一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法包括以下步骤：
通过采集摄像头采集待识别人员的人脸图像并与对应的个人信息共同通过人脸管理服务器传输到人脸管理模块作为人脸库；
通过识别摄像头的采集场所内的实时视频，接着通过人脸识别模块分析所获取的实时视频，识别人脸并与人脸管理模块内的人脸库的数据进行比对；当单个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似度的预设阀值时，输出人脸库内对应的人名信息及识别时间戳。
本发明还提供优选的，所述采集摄像头、识别摄像头和所述点名摄像头均采用网络摄像头。
本发明还提供优选的，所述人脸管理模块采用固态驱动器。
本发明还提供优选的，所述采集摄像头、识别摄像头和所述点名摄像头均采用通过超五类网线分别连接所述人脸管理服务器、边缘计算盒子和所述点名服务器。
本发明还提供优选的，所述边缘计算盒子的型号为Hi3559A。
本发明还提供优选的，当多个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似的预设阀值时，分别输出人脸库内所有对应的个人信息及识别时间戳。
本发明还提供优选的，在设定时间范围内检测结果无匹配时，则判定识别结果为无。
本发明还提供优选的，所述包括采集摄像头、人脸管理服务器和人脸管理模块、识别摄像头、边缘计算盒子、人脸识别模块、点名摄像头和点名服务器均电连接一个供电模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，通过设置用于采集和储存预设人脸信息的人脸管理系统，从而能够对人脸进行采集，通过设置用于识别人脸识别系统，从而能够利用人脸识别系统采集待点名的人脸信息并进行对比，通过设置用于进行点名的点名系统，从而能够利用点名系统对待点名的人脸信息与预设人脸信息进行比对和判断，并对点名结果进行实时汇总与呈现，本发明具有点名效率高、操作安全性好和人工成本低的特点。
附图说明
图1为本发明的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法的整体结构示意图。
图中：1-人脸管理系统、11-采集摄像头、12-人脸管理服务器、13人脸管理模块、2-人脸管理服务器、21-识别摄像头、22-边缘计算盒子、23-人脸识别模块、3-点名系统、31-点名摄像头、32-点名服务器。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其通过一种点名装置实现点名，点名装置包括人脸管理系统1、人脸识别系统2和点名系统3，人脸管理系统1包括采集摄像头11、人脸管理服务器12和人脸管理模块13，采集摄像头11的输出端连接人脸管理模块13的输入端，人脸管理模块13连接人脸管理服务器12，人脸识别系统2 包括识别摄像头21、边缘计算盒子22、人脸识别模块23，识别摄像头21的输出端连接边缘计算盒子22的输入端，人脸识别模块23的连接边缘计算盒子22，边缘计算盒子22还连接人脸管理服务器12，点名系统3包括点名摄像头31和点名服务器32，点名摄像头31的输出端连接点名服务器32的输入端，点名服务器32连接边缘计算盒子22，采集摄像头11、识别摄像头21和点名摄像头 31均采用网络摄像头，人脸管理模块23采用固态驱动器，边缘计算盒子22的型号为Hi3559A，采集摄像头11、识别摄像头21和点名摄像头31均采用通过超五类网线分别连接人脸管理服务器12、边缘计算盒子22和点名服务器32，采集摄像头11、人脸管理服务器12和人脸管理模块13、识别摄像头21、边缘计算盒子22、人脸识别模块23、点名摄像头31和点名服务器32均电连接一个供电模块。
采集摄像头11用于采集预设人脸信息，人脸管理服务器12用于将预设人脸信息输送到人脸管理模块13进行编号并储存，识别摄像头21用于对待点名的人员进行待点名人脸信息采集，边缘计算盒子22用于调用人脸管理模块13 内的预设人脸信息并与待点名人脸信息进行比对，点名服务器32用于调用边缘计算盒子22，点名摄像头31用于采集人脸信息并将识别指令传输到点名服务器32，并且点名服务器32连接一个显示屏以对点名结果进行实时汇总与呈现。
其中，边缘计算起源于传媒领域，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
网络摄像头能够通过网络进行信息传输，信息传输效率高，固态驱动器俗称固态硬盘，固态硬盘是用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘，因为台湾英语里把固体电容称之为Solid而得名。SSD由控制单元和存储单元组成。固态硬盘在接口的规范和定义、功能及使用方法上与普通硬盘的完全相同，在产品外形和尺寸上也完全与普通硬盘一致。被广泛应用于军事、车载、工控、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等诸多领域，边缘计算盒子22能够有效提高边缘计算服务，超五类非屏蔽双绞线和超五类屏蔽双绞线。非屏蔽双绞线电缆是由多对双绞线和一个塑料外皮构成，具有较高的数据传输速率。
综上所述，本发明的点名方法包括以下步骤：
S1：通过采集摄像头11采集待识别人员的人脸图像并与对应的个人信息共同通过人脸管理服务器12传输到人脸管理模块13作为人脸库。
S2：通过识别摄像头21的采集场所内的实时视频，接着通过人脸识别模块 23分析所获取的实时视频，识别人脸并与人脸管理模块13内的人脸库的数据进行比对；当单个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似度的预设阀值时，输出人脸库内对应的人名信息及识别时间戳，当多个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似的预设阀值时，分别输出人脸库内所有对应的个人信息及识别时间戳，在设定时间范围内检测结果无匹配时，则判定识别结果为无。
本发明的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，通过人脸采集系统1以标准视频流方式采集场所内的识别摄像头11的实时视频。接着通过其内部的人脸识别模块23分析所获取的目标视频，识别人脸并与人脸管理模块13的数据进行比对。最后当单个目标在设定时间范围内达到比对匹配相似度阀值时，输出人脸库内对应的人名信息及识别时间戳。当多个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似度阀值时，分别输出人脸库内所有对应的人名信息及识别时间戳。在设定时间范围内检测结果无匹配时，则判定识别结果为无。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其采用一种点名装置实现点名，其特征在于：所述快速点名装置包括人脸管理系统(1)、人脸识别系统(2)和点名系统(3)；
所述人脸管理系统(1)包括采集摄像头(11)、人脸管理服务器(12)和人脸管理模块(13)，采集摄像头(11)的输出端连接所述人脸管理模块(13)的输入端，所述人脸管理模块(13)连接所述人脸管理服务器(12)；
所述人脸识别系统(2)包括识别摄像头(21)、边缘计算盒子(22)、人脸识别模块(23)，所述识别摄像头(21)的输出端连接所述边缘计算盒子(22)的输入端，所述人脸识别模块(23)的连接所述边缘计算盒子(22)，所述边缘计算盒子(22)还连接所述人脸管理服务器(12)；
所述点名系统(3)包括点名摄像头(31)和点名服务器(32)，所述点名摄像头(31)的输出端连接所述点名服务器(32)的输入端，所述点名服务器(32)连接所述边缘计算盒子(22)；
所述一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法包括以下步骤：
通过采集摄像头(11)采集待识别人员的人脸图像并与对应的个人信息共同通过人脸管理服务器(12)传输到人脸管理模块(13)作为人脸库；
通过识别摄像头(21)的采集场所内的实时视频，接着通过人脸识别模块(23)分析所获取的实时视频，识别人脸并与人脸管理模块(13)内的人脸库的数据进行比对；当单个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似度的预设阀值时，输出人脸库内对应的人名信息及识别时间戳。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：所述采集摄像头(11)、识别摄像头(21)和所述点名摄像头(31)均采用网络摄像头。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：所述人脸管理模块(23)采用固态驱动器。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：所述采集摄像头(11)、识别摄像头(21)和所述点名摄像头(31)均采用通过超五类网线分别连接所述人脸管理服务器(12)、边缘计算盒子(22)和所述点名服务器(32)。
5.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：所述边缘计算盒子(22)的型号为Hi3559A。
6.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：当多个人员在设定时间范围内达到比对匹配相似的预设阀值时，分别输出人脸库内所有对应的个人信息及识别时间戳。
7.如权利要求6所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：在设定时间范围内检测结果无匹配时，则判定识别结果为无。
8.如权利要求1所述的一种基于人工智能人脸识别的司法场所快速点名方法，其特征在于：所述采集摄像头(11)、人脸管理服务器(12)和人脸管理模块(13)、识别摄像头(21)、边缘计算盒子(22)、人脸识别模块(23)、点名摄像头(31)和点名服务器(32)均连接一个供电模块。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116052260A (zh) * | 2023-03-24 | 2023-05-02 | 江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心) | 一种天气会商视频会议点名方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN105205646A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-12-30 | 江苏诚创信息技术研发有限公司 | 自动点名系统及实现自动点名系统的方法 |
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2019
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