CN114120435A - 吸毒人员检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种吸毒人员检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于吸毒检测领域。其包括：获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间；提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值；按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。本发明实现了无感知、快速、准确、非接触式的吸毒人员检测。

Description

吸毒人员检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备

技术领域

本发明涉及吸毒检测领域，特别是指一种吸毒人员检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备。

背景技术

快速筛查吸毒嫌疑人是社会禁毒工作的重要内容之一。目前我国对吸毒嫌疑人的筛查主要基于对被检测者尿液或血液的生化分析结果。传统的尿检试纸具有使用方便、针对性强等特性，但存在价格较贵、保质期较短、不能针对多种(两种以上)毒品检测、使用后随意处理不环保、及易受饮食、药物等干扰的问题。在提取被测体液样品尿样或血样时对操作的准确性要求高，并需要对技术人员进行专门的训练。并且，由于吸毒人员中携带各种病毒的比例很高，在体液的处理过程中增加了基层警察和技术人员受到多种病毒感染的几率。另外，针对排尿困难、需要长时间等待检测的疑似吸毒者时，尿检的进行比较困难。再者，在公共场所尤其是公路进行缉毒时，尿检等检测方法存在尴尬。

另一种吸毒人员检测方法是利用瞳孔特征来进行，由于正常人和吸毒人员的瞳孔特征以及对外界环境光等刺激的反映特性不同，因此可以区分出被测人员是否吸毒。目前利用瞳孔特征进行吸毒检测的技术可分为两类，第一类是应用于可移动的终端的技术，第二类是应用于机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等固定位置的门禁机或安检机上的技术。

第一类应用于可移动的终端进行吸毒检测的技术的示例参见中国专利文献CN209437226U，该专利提供一种高精准检测率的吸毒人员瞳孔检测仪。该检测仪需要由相关人员携带，被测人员佩戴检测仪，采集被测人员的瞳孔特征，从而实现吸毒检测。这种检测方法需要相关人员主动进行，并且需要待测人员主动配合，不仅浪费人力，还会引起待测人员的逆反心理，不能实现吸毒人员的无感知、快速、准确、非接触式检测。

第二类应用于机场、车站等固定位置的吸毒检测技术利用了机场、车站原有的虹膜识别、人脸识别等设备，在进行虹膜、人脸等身份识别的同时实现非接触式的吸毒检测，不仅节省了人力，而且不需要待测人员配合，实现了吸毒人员的无感知、非接触式检测。

但是这种第二类吸毒检测方法利用瞳孔大小值判断是否吸毒，其存在难以解决的缺陷，限制了其实际的应用：在机场、车站等人员流动的闸机入口进行检测的过程中，很难保证被测人员的位置不变动。由于相机成像的“近大远小”的特点，吸毒人员的位置变动会导致采集的图像上瞳孔大小的变动，进而使得利用瞳孔大小值判断是否吸毒得到的结果不准确。

另外，在进行吸毒检测时，一般会给予一个灯光闪烁刺激被测人员的瞳孔，此时人的本能反应一般会不自觉的向后退，这就会导致用户与终端采集设备之间的距离发生变化，使得瞳孔也相应发生变化，此时同样会造成检测结果不准确。

发明内容

为解决上述用户与终端采集设备之间的距离发生变化造成吸毒检测结果不准确的技术问题，本发明提供一种吸毒人员检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备，实现了无感知、快速、准确、非接触式的吸毒人员检测。

本发明提供技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种吸毒人员检测方法，所述方法包括：

获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间；

提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值；

按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

进一步的，所述方法还包括：

将所述一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

进一步的，所述服务器进行深度学习训练得到卷积神经网络，通过所述卷积神经网络分析得到毒检信息。

进一步的，所述获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，之前包括：

实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在所述前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行下一步。

进一步的，所述获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，包括：

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之前的第一时间段内采集的虹膜图像；

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁的第二时间段内采集的虹膜图像；

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之后的第三时间段内采集的虹膜图像。

第二方面，本发明提供一种吸毒人员检测装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间；

提取和计算模块，用于提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值；

判断模块，用于按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

进一步的，所述装置还包括：

毒检信息确认模块，用于将所述一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

进一步的，所述服务器进行深度学习训练得到卷积神经网络，通过所述卷积神经网络分析得到毒检信息。

进一步的，所述图像获取模块之前包括：

实时检测模块，用于实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在所述前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行图像获取模块。

进一步的，所述图像获取模块包括：

第一获取模块，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之前的第一时间段内采集的虹膜图像；

第二获取模块，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁的第二时间段内采集的虹膜图像；

第三获取模块，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之后的第三时间段内采集的虹膜图像。

第三方面，本发明提供一种用于吸毒人员检测的计算机可读存储介质，包括用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括第一方面所述的吸毒人员检测方法的步骤。

第四方面，本发明提供一种用于吸毒人员检测的设备，包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现第一方面所述的吸毒人员检测方法的步骤。

本发明具有以下有益效果：

本发明在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等活动设施中，通过安装的安检机或门禁机能够对吸毒人员实现快速检测，能够高效、快速、无感知、且非接触的完成吸毒人员检测工作，为有关部门的涉毒人员监管、控制、筛查提供全面的技术支持。并且在检测过程中被检测人员的位置变化不会影响检测的准确性。

附图说明

图1为本发明的吸毒人员检测方法一个实施方式的流程图；

图2为本发明的吸毒人员检测方法另一个实施方式的流程图；

图3为本发明的吸毒人员检测方法再一个实施方式的流程图；

图4为本发明的吸毒人员检测方法中S100的流程图；

图5为本发明的吸毒人员检测装置一个实施方式的示意图；

图6为本发明的吸毒人员检测装置另一个实施方式的示意图；

图7为本发明的吸毒人员检测装置再一个实施方式的示意图；

图8为本发明的吸毒人员检测装置中图像获取模块的示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

实施例1：

本发明实施例提供了一种吸毒人员检测方法，该方法通过虹膜采集/ 识别终端执行，虹膜采集/识别终端可以是设置在家庭或者单位的门禁机、虹膜锁等设备，也可以是设置在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展会等地方的安检机上，虹膜采集/识别终端上设置有用于采集虹膜图像的采集设备。

本发明的方法如图1所示，其包括：

S100：获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间。

本发明中，采集设备可以固定安装在门禁机或安检机等门禁等入口或闸机等通道口，当用户需要开门，或者通过安检机时，采集设备在一段时间内连续采集用户的虹膜图像，在采集的过程中，设置在虹膜采集/识别终端上的灯光闪烁，改变外部环境的光照强度。灯光闪烁时，用户的瞳孔受到灯光刺激会收缩变小，灯光闪烁后，用户的瞳孔会恢复变大。因此采集的一系列虹膜图像即记录了瞳孔收缩变小到恢复变大的全过程。

S200：提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值。

灯光闪烁时用户一般会不自觉的向后退，由于用户与采集设备之间的距离发生变化，使得瞳孔在图像中的尺寸也相应发生变化，此时如果利用瞳孔直径进行吸毒检测就会造成检测结果的不准确，因此本发明通过虹膜直径与瞳孔直径的比值H/h即去除因位置距离偏移导致瞳孔变化而产生的干扰，实现准确的记录瞳孔变化的过程。

S300：按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

假设获取的一系列虹膜图像的数量为n个，按时间顺序的编号为1～n。前若干个虹膜图像是灯光未闪烁之前拍摄的瞳孔直径正常且稳定的图像；中间若干个图像为灯光闪烁过程中拍摄的图像，这部分图像中瞳孔直径逐渐变小；后若干个图像为灯光闪烁后拍摄的图像，这部分图像中瞳孔直径逐渐变大直至恢复正常稳定。

该1～n个虹膜图像中，虹膜直径依次为H1、H2、H3…Hn，瞳孔直径依次为h1、h2、h3…hn，虹膜直径与瞳孔直径的比值依次为H1/h1、H2/h2、 H3/h3…Hn/hn。

被采集人员无论是否吸毒，虹膜直径与瞳孔直径的比值都会恢复到原始状态，最终都会形成等式：H1/h1＝k*Hn/hn。H1/h1为比值的初始值， Hn/hn为比值恢复后的值，H1/h1与Hn/hn二者之间近似相等，但是并非需要严格意义上的相等，只要在一定范围内都可以认为是相等，k≈1。

虽然无论是否吸毒，比值都会恢复到接近等于初始值，但是，正常人员的瞳孔恢复速度快，大约0.8秒以内就可以完成，吸毒人员的瞳孔恢复速度慢，大约需要1-2秒以上。因此，根据比值的恢复速度(比值的恢复速度也就是比值相对于时间的变化速率，实际表示的是瞳孔的恢复速度) 即可判断是否吸毒。

本发明在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等活动设施中，通过安装的安检机或门禁机能够对吸毒人员实现快速检测，能够高效、快速、无感知、且非接触的完成吸毒人员检测工作，为有关部门的涉毒人员监管、控制、筛查提供全面的技术支持。并且在检测过程中被检测人员的位置变化不会影响检测的准确性。

作为本发明实施例的一种改进，如图2所示，该方法还包括：

S400：将一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

虹膜采集/识别终端可以通过简单的瞳孔恢复速度判断是否吸食毒品，但实际上收集到的H1/h1…Hn/hn还可以进行更进一步的分析得到毒检信息，比如毒品种类、吸毒时间、吸毒史等等。

但由于虹膜采集/识别终端为现场前端设备，其数据处理能力有限，且缺乏大数据深度学习计算能力。因此将一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器云端服务器进行更进一步的分析。

示例性的，服务器进行深度学习训练得到卷积神经网络，通过卷积神经网络分析得到毒检信息。

预先训练卷积神经网络获得卷积神经网络模型，训练后的卷积神经网络模型即可根据H1/h1…Hn/hn分析得到吸食毒品的时间、种类等信息，从而能够更准确、更精准的将分析结果推送给相关人员。

相关人员也可以把在现场收集到的与当前吸毒嫌疑人有关的基本信息一并上传到服务器。比如现场缴获的毒品种类，通过临时问询了解到的嫌疑人吸毒时间、计量等状态等信息。

服务器上收集了全国甚至全世界吸毒人群的分析数据，利用这些数据训练卷积神经网络，通过深度学习框架的持续性学习，连通相关人员的现场和经验信息积累，可以训练出一套更为有效的卷积神经网络模型，帮助相关人员更有效的完成缉毒工作，让吸毒嫌疑人无处可逃。

本发明实施例中，如图3所示，S100之前还可以包括：

S100’：实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行下一步(即 S100)。

本步骤中，虹膜采集/识别终端采集用户的虹膜图像并进行虹膜检测，当检测到虹膜后，才开始采集前述的一系列虹膜图像，确保采集的一系列虹膜图像清晰、完整可用。

采集一系列虹膜图像(即S100)的具体过程如图4所示，其包括：

S110：获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之前的第一时间段内采集的虹膜图像。

本步骤用于在灯光闪烁之前采集稳定的虹膜图像，确定虹膜和瞳孔在当前环境下的初始状态值，该第一时间段约为从第1秒至第2.2秒。

S120：获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁的第二时间段内采集的虹膜图像。

本步骤用于在灯光闪烁中记录瞳孔变小的过程，第二时间段为灯光闪烁的时间，约为从第2.2秒至第2.5秒。

S130：获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之后的第三时间段内采集的虹膜图像。

本步骤用于在灯光闪烁后记录瞳孔恢复过程，直至虹膜和瞳孔恢复到最初的初始状态值，第三时间段约为从第2.5秒至第5秒。

前述S110～S130的整个过程大约需要5秒钟时间，在该过程中需要全程记录虹膜和瞳孔的直径值。

实施例2：

本发明实施例提供了一种吸毒人员检测装置，如图5所示，该装置包括：

图像获取模块10，用于获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间。

提取和计算模块20，用于提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值。

判断模块30，用于按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

本发明在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等活动设施中，通过安装的安检机或门禁机能够对吸毒人员实现快速检测，能够高效、快速、无感知、且非接触的完成吸毒人员检测工作，为有关部门的涉毒人员监管、控制、筛查提供全面的技术支持。并且在检测过程中被检测人员的位置变化不会影响检测的准确性。

作为本发明实施例的一种改进，如图6所示，该装置还包括：

毒检信息确认模块40，用于将一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

示例性的，服务器进行深度学习训练得到卷积神经网络，通过所述卷积神经网络分析得到毒检信息。

本发明实施例中，如图7所示，图像获取模块10之前包括：

实时检测模块10’，用于实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行图像获取模块10。

前述的图像获取模块10具体如图8所示，其包括：

第一获取模块11，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之前的第一时间段内采集的虹膜图像。

第二获取模块12，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁的第二时间段内采集的虹膜图像。

第三获取模块13，用于获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之后的第三时间段内采集的虹膜图像。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例1相同，为简要描述，该装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例1中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例1中的对应过程，在此不再赘述。

实施例3：

本说明书提供的上述实施例1所述的方法可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例1所描述方案的效果。因此，本发明还提供用于吸毒人员检测的计算机可读存储介质，包括用于存储处理器可执行指令的存储器，指令被处理器执行时实现包括实施例1的吸毒人员检测方法的步骤。

本发明在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等活动设施中，通过安装的安检机或门禁机能够对吸毒人员实现快速检测，能够高效、快速、无感知、且非接触的完成吸毒人员检测工作，为有关部门的涉毒人员监管、控制、筛查提供全面的技术支持。并且在检测过程中被检测人员的位置变化不会影响检测的准确性。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM 等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

上述所述的装置根据方法实施例1的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例1的描述，在此不作一一赘述。

实施例4：

本发明还提供一种用于吸毒人员检测的设备，所述的设备可以为单独的计算机，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的实际操作装置等。所述用于吸毒人员检测的设备可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例1中所述吸毒人员检测方法的步骤。

本发明在机场、车站、码头、海关、酒店、大型展览会、家庭、社区闸机等活动设施中，通过安装的安检机或门禁机能够对吸毒人员实现快速检测，能够高效、快速、无感知、且非接触的完成吸毒人员检测工作，为有关部门的涉毒人员监管、控制、筛查提供全面的技术支持。并且在检测过程中被检测人员的位置变化不会影响检测的准确性。

上述所述的设备根据方法或者装置实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例1的描述，在此不作一一赘述。

需要说明的是，本说明书上述所述的装置或者系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照方法实施例的描述，在此不作一一赘述。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于硬件+程序类、存储介质+程序实施例而言，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。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/ 输出接口、网络接口和内存。

还需要说明的是，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、商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、商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、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述并不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种吸毒人员检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间；

提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值；

按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

2.根据权利要求1所述的吸毒人员检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

3.根据权利要求2所述的吸毒人员检测方法，其特征在于，所述服务器进行深度学习训练得到卷积神经网络，通过所述卷积神经网络分析得到毒检信息。

4.根据权利要求1-3任一所述的吸毒人员检测方法，其特征在于，所述获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，之前包括：

实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在所述前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行下一步。

5.根据权利要求4所述的吸毒人员检测方法，其特征在于，所述获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，包括：

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之前的第一时间段内采集的虹膜图像；

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁的第二时间段内采集的虹膜图像；

获取由固定设置的采集设备在灯光闪烁之后的第三时间段内采集的虹膜图像。

6.一种吸毒人员检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取由固定设置的采集设备按照时间顺序采集的一系列虹膜图像，其中，采集设备采集一系列虹膜图像的过程中灯光闪烁一段时间；

提取和计算模块，用于提取一系列虹膜图像中的虹膜和瞳孔，并计算得到一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值；

判断模块，用于按照时间顺序分析一系列虹膜图像的虹膜直径与瞳孔直径的比值，根据比值相对于时间的变化速率判断是否吸毒。

7.根据权利要求6所述的吸毒人员检测装置，其特征在于，所述装置还包括：

毒检信息确认模块，用于将所述一系列虹膜图像及其虹膜直径与瞳孔直径的比值上传到服务器，以使服务器进行深度学习训练，分析得到毒检信息。

8.根据权利要求6或7所述的吸毒人员检测装置，其特征在于，所述图像获取模块之前包括：

实时检测模块，用于实时获取由固定设置的采集设备采集的前置虹膜图像，并在所述前置虹膜图像上实时进行虹膜检测，若检测到虹膜，则进行图像获取模块。

9.一种用于吸毒人员检测的计算机可读存储介质，其特征在于，包括用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括权利要求1-5任一所述吸毒人员检测方法的步骤。

10.一种用于吸毒人员检测的设备，其特征在于，包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-5中任意一项所述吸毒人员检测方法的步骤。

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