CN115761638A - 基于图像数据的在线实时智能分析方法及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于图像数据的在线实时智能分析方法及终端设备，方法包括如下步骤：S1、建立数据库；S2、图像数据采集；S3、图像标注，对采集后的图像样本根据规范标准做标注；S4、图像预处理；S5、图像二次处理；S6、对采集的图像数据进行人脸识别，本发明对图像进行图像预处理包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理，以及二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，提高了采集到的图像的质量，且对监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测；实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，提高了餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所等场所中工作人员的安全性。
Description
技术领域
本发明属于图像分析领域，更具体地说，尤其涉及基于图像数据的在线实时智能分析方法及终端设备。
背景技术
图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。
经检索，申请号为202011478435.9的专利公开了一种基于图像处理的大数据分析方法，包括如下步骤：数据采集：通过远程处理终端接收由无线传感器网络传送的视频图像信息，预处理：通过远程处理终端对视频图像信息进行对应解压；改善了图像处理方法，基于无线传感器网络技术，克服了传统布线视频监控系统和网络摄像头成本高、系统部署困难和安装维护难度较大的缺点，通过远程处理终端和无线传感器网络的接入整合，实现了视频图像信息的采集、处理一体化，并能够实现图像信息的分类处理，便于使用者通过智能终端快速便捷地获取所需的视频图像信息，能够将采集的视频图像信息发送至所述汇聚节点，提供实时的图像分类等功能。
上述方案可通过智能终端快速便捷地获取所需的视频图像信息，能够将采集的视频图像信息发送至所述汇聚节点，提供实时的图像分类，但是该方案不便于对图像中信息进行细致化处理，降低了图像的质量，进而不方便对图像中的人脸进行有效快速识别，尤其对于餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所等场所，不便于对人员是否规范佩戴口罩或安全帽进行识别，降低了对于上述场所中工作人员的安全性。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，对图像进行图像预处理包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理，以及二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比，提高了采集到的图像的质量，方便后续的人脸识别；且对监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库，实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒，提高了餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所等场所中工作人员的安全性，而提出的基于图像数据的在线实时智能分析方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于图像数据的在线实时智能分析方法，包括如下步骤：
S1、建立数据库，将全体职工以及领导的人脸图像录入进数据库；
S2、图像数据采集，依据具体应用场景采集相关场景的有效图像，对于一些样本相似度高或是不清晰的样本需事先筛除；
S3、图像标注，对采集后的图像样本根据规范标准做标注；
S4、图像预处理，将采集的图像数据进行解压，并对样本数据做数据增强，数据增强包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理；
S5、图像二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比；
S6、对采集的图像数据进行人脸识别，根据肤色模型进行肤色检测，在检测到肤色区域后，根据色度和空间相关性的相似性对可能的面部区域进行分割，然后使用该区域的几何特征或灰度特征来验证该区域是否是一个人的脸。
S7、将获取的人脸图片与数据库的人脸图片进行比对，并反馈比对结果，再将结果上传至平台，平台分析比对结果后即时做出反应。
优选的，在S1中，数据库中设置有数据存储模块，全体职工以及领导的人脸图像全部储存在数据存储模块中，且全体职工以及领导的人脸图像可随时进行数据更新、补充以及删除。
优选的，在S1中，利用口罩特征分析算法，对餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所的监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库；
实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒。
优选的，在S2中，图像数据在采集时会在连续的短时间内捕获多张图像数据，并对多张图像进行比对，首先剔除面部特征不明显的图像，如图像中出现低头、转头和异物遮挡面部特征的情况，再对剩余的图像进行分析，对于两张或是两张以上相似度高的图像，自动选取面部特征最为明显的图像作为捕获的最终图像。
优选的，在S3中，规范的标准设定为口罩佩戴是否标准、安全帽佩戴是否规范，当口罩戴在下巴上或是口罩只遮住口部，并未遮住鼻子，评定为口罩佩戴不标准，当安全帽佩戴的角度不正或是安全帽上的帽扣未锁紧，评定为安全帽佩戴不合格，平台会发出报警提示。
优选的，在S4中，图像数据增强的目的改进图片的质量，使图像清晰且转换为适合机器分析的形式。
优选的，在S5中，光学模块的处理主要包括镜头光圈的自动控制、滤光片的自动切换以及补光灯的使用。
优选的，在S5中，图像处理模块的处理方式包括宽动态、背光补偿、强光抑制、3D数字降噪。
优选的，在S6中，人的面部固定特征包括肤色、轮廓、灰度分布和器官对称性，肤色是面部的重要组成部分，它不依赖于其他面部细节，具有相对稳定性，无论面部表情如何变化都适用，因此肤色特征是面部检测所需的常见功能。
本发明另一方面提供一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行如上所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法。
本发明的技术效果和优点：本发明提供的基于图像数据的在线实时智能分析方法，与现有技术相比，本发明对图像进行图像预处理包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理，以及二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比，提高了采集到的图像的质量，方便后续的人脸识别；且对监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库，实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒，提高了餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所等场所中工作人员的安全性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的方法流程图。
图2为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
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，以下结合具体实施例，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。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。
请参阅图1，本发明提供了基于图像数据的在线实时智能分析方法，包括如下步骤：
S1、建立数据库，将全体职工以及领导的人脸图像录入进数据库。
其中，数据库中设置有数据存储模块，全体职工以及领导的人脸图像全部储存在数据存储模块中，且全体职工以及领导的人脸图像可随时进行数据更新、补充以及删除。
进一步地，数据库中每个人的人脸图像共有三张，除了普通的人脸图像外，还包括佩戴口罩时的人脸图像以及佩戴安全帽的人脸图像；
利用口罩特征分析算法，对餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所的监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库；
实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒。
S2、图像数据采集，依据具体应用场景采集相关场景的有效图像，对于一些样本相似度高或是不清晰的样本需事先筛除。
其中，图像数据在采集时会在连续的短时间内捕获多张图像数据，并对多张图像进行比对，首先剔除面部特征不明显的图像，如图像中出现低头、转头和异物遮挡面部特征的情况，再对剩余的图像进行分析，对于两张或是两张以上相似度高的图像，自动选取面部特征最为明显的图像作为捕获的最终图像。
S3、图像标注，对采集后的图像样本根据规范标准做标注。
其中，规范的标准设定为口罩佩戴是否标准、安全帽佩戴是否规范，当口罩戴在下巴上或是口罩只遮住口部，并未遮住鼻子，评定为口罩佩戴不标准，当安全帽佩戴的角度不正或是安全帽上的帽扣未锁紧，评定为安全帽佩戴不合格，平台会发出报警提示。
S4、图像预处理，将采集的图像数据进行解压，并对样本数据做数据增强，数据增强包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理。
其中，图像数据增强的目的改进图片的质量，使图像清晰且转换为适合机器分析的形式；其中，灰度等级直方图处理为使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度，干扰抑制为通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子处理，抑制叠加在图像上的随机性干扰，边缘锐化为通过高通滤波、差分运算或某种变换，使图形的轮廓线增强，伪彩色处理为将黑白图像转换为彩色图像，从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。
S5、图像二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比。
其中，光学模块的处理主要包括镜头光圈的自动控制、滤光片的自动切换以及补光灯的使用，镜头光圈的自动控制是通过自动调整镜头光圈大小来改变整体通光量的大小从而使得摄像机感知到合适的亮度，滤光片的自动切换是通过改变各种波长的光的透过率从而可选择性的消除有害光线，补光灯是针对目标区域进行补光，可以使重点区域的亮度得以提升。
具体地，图像处理模块的处理方式包括宽动态、背光补偿、强光抑制、3D数字降噪，宽动态是通过采用多次曝光技术，经过重新映射处理，获取比普通相机更大动态范围的图像，从而解决一般摄像机存在的明亮区域曝光过度，而黑暗区域曝光不足的问题；背光补偿有效补偿摄像机在逆光环境下拍摄时主体区域黑暗的缺陷，从而提升主体区域的亮度和图像细节；强光抑制是在低照度环境下，遇到背景光极其强烈时采用的一种对强光源进行抑制，突出强光源前的主体物，从而提升过曝区域的图像细节、保留暗区图像细节；3D数字降噪运用视频图像在时域和空域的相关性和稀疏性来抑制图像的噪声，从而达到提升图像信噪比的目的。
S6、对采集的图像数据进行人脸识别，检测捕获的图像中的面部信息，通过加载到相应的面部分类器来检测面部，并输出检测到的面部和检测到的面部编号，先根据肤色模型进行肤色检测，在检测到肤色区域后，根据色度和空间相关性的相似性对可能的面部区域进行分割，然后使用该区域的几何特征或灰度特征来验证该区域是否是一个人的脸，其目的是排除相似肤色的物体；根据色度和空间距离的一致性将肤色像素聚集成区域，然后逐渐合并，直到获得符合某一先验知识的椭圆区域，最后形成暗区域或空隙，检查该区域的眼睛，嘴巴，确定它是否为人脸。
其中，人的面部固定特征包括肤色、轮廓、灰度分布和器官对称性，肤色是面部的重要组成部分，它不依赖于其他面部细节，具有相对稳定性，无论面部表情如何变化都适用，因此肤色特征是面部检测所需的常见功能。
人脸的轮廓和灰度分布特征在人脸检测中起重要作用，人的面部和面部器官具有典型的边缘和形状特征，例如面部轮廓、眉毛边缘、眼睑轮廓、虹膜轮廓、鼻子线和唇部轮廓，近似为简单的椭圆形、圆形、弧形或线段的几何单元，用上述几何特征值来检测人的面部。
S7、将获取的人脸图片与数据库的人脸图片进行比对，并反馈比对结果，再将结果上传至平台，平台分析比对结果后即时做出反应。
其中，针对比对结果，若人脸识别图像在数据库中的数据存储模块能找到匹配的人脸图片，且安全帽或是口罩佩戴符合规范，平台评定可通过，不发出告警提示；若人脸识别图像在数据库中的数据存储模块能找到匹配的人脸图片，安全帽或是口罩佩戴不符合规范，平台评定可通过，发出告警提示，提醒规范佩戴安全帽或是口罩；若人脸识别图像在数据库中的数据存储模块不能找到匹配的人脸图片，则平台评定不通过，并发出告警提示。
综上所述，本发明对图像进行图像预处理包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理，以及二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比，提高了采集到的图像的质量，方便后续的人脸识别；且对监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库，实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒，提高了餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所等场所中工作人员的安全性。
本申请实施例还提供一种终端设备。所述终端设备可以是智能手机、电脑、平板电脑等设备。
请参阅图2，图2示出了本申请实施例提供的终端设备的结构示意图，该终端设备可以用于实施上述实施例中提供的基于微前端的数据处理方法。该终端设备1200可以为电视机或智能手机或平板电脑。
如图2所示，终端设备1200可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路110、包括有一个或一个以上(图中仅示出一个)计算机可读存储介质的存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、传输模块170、包括有一个或者一个以上(图中仅示出一个)处理核心的处理器180以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图2中示出的终端设备1200结构并不构成对终端设备1200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，或者不同的部件布置。其中：
RF电路110用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。RF电路110可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(SIM)卡、存储器等等。RF电路110可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他设备进行通讯。
存储器120可用于存储软件程序以及模块，如上述实施例中基于微前端的数据处理方法对应的程序指令/模块，处理器180通过运行存储在存储器120内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，可以根据终端设备所处的当前场景来自动选择振动提醒模式来进行桌面布局迁移，既能够保证会议等场景不被打扰，又能保证用户可以感知来电，提升了终端设备的智能性。存储器120可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器120可进一步包括相对于处理器180远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端设备1200。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元130可包括触敏表面131以及其他输入设备132。触敏表面131，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面131上或在触敏表面131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器180，并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面131。除了触敏表面131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端设备1200的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用LCD(Liquid CrystalDisplay，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)等形式来配置显示面板141。进一步的，触敏表面131可覆盖显示面板141，当触敏表面131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图2中，触敏表面131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面131与显示面板141集成而实现输入和输出功能。
终端设备1200还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在终端设备1200移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端设备1200还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与终端设备1200之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。音频电路160还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端设备1200的通信。
终端设备1200通过传输模块170(例如Wi-Fi模块)可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图2示出了传输模块170，但是可以理解的是，其并不属于终端设备1200的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器180是终端设备1200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行终端设备1200的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理核心；在一些实施例中，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。
终端设备1200还包括给各个部件供电的电源190，在一些实施例中，电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理放电、以及功耗管理等功能。电源190还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
尽管未示出，终端设备1200还可以包括摄像头(如前置摄像头、后置摄像头)、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端设备1200的显示单元140是触摸屏显示器，终端设备1200还包括有存储器120，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器120中，且经配置以由一个或者一个以上处理器180执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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,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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、建立数据库，将人脸图像录入进数据库；
S2、图像数据采集，依据具体应用场景采集相关场景的有效图像，对于一些样本相似度高或是不清晰的样本需事先筛除；
S3、图像标注，对采集后的图像样本根据规范标准做标注；
S4、图像预处理，将采集的图像数据进行解压，并对样本数据做数据增强，数据增强包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理；
S5、图像二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比；
S6、对采集的图像数据进行人脸识别，根据肤色模型进行肤色检测，在检测到肤色区域后，根据色度和空间相关性的相似性对可能的面部区域进行分割，然后使用该区域的几何特征或灰度特征来验证该区域是否是一个人的脸；
S7、将获取的人脸图片与数据库的人脸图片进行比对，并反馈比对结果，再将结果上传至平台，平台分析比对结果后即时做出反应。
2.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S1中，数据库中设置有数据存储模块，全体职工以及领导的人脸图像全部储存在数据存储模块中，且全体职工以及领导的人脸图像可随时进行数据更新、补充以及删除。
3.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S1中，利用口罩特征分析算法，对餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所的监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库；
实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒。
4.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S2中，图像数据在采集时会在连续的短时间内捕获多张图像数据，并对多张图像进行比对，首先剔除面部特征不明显的图像；
如图像中出现低头、转头和异物遮挡面部特征的情况，再对剩余的图像进行分析，对于两张或是两张以上相似度高的图像，自动选取面部特征最为明显的图像作为捕获的最终图像。
5.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S3中，规范的标准设定为口罩佩戴是否标准、安全帽佩戴是否规范；
当口罩戴在下巴上或是口罩只遮住口部，并未遮住鼻子，评定为口罩佩戴不标准，当安全帽佩戴的角度不正或是安全帽上的帽扣未锁紧，评定为安全帽佩戴不合格，平台会发出报警提示。
6.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S4中，图像数据增强的目的改进图片的质量，使图像清晰且转换为适合机器分析的形式。
7.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S5中，光学模块的处理主要包括镜头光圈的自动控制、滤光片的自动切换以及补光灯的使用。
8.根据权利要求7所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S5中，图像处理模块的处理方式包括宽动态、背光补偿、强光抑制、3D数字降噪。
9.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S6中，人的面部固定特征包括肤色、轮廓、灰度分布和器官对称性，肤色是面部的重要组成部分，它不依赖于其他面部细节，具有相对稳定性，无论面部表情如何变化都适用，因此肤色特征是面部检测所需的常见功能。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行权利要求1至9任一项所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法。
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