CN116052260A - 一种天气会商视频会议点名方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种天气会商视频会议点名方法及系统，方法包括获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比；并判断是否有剩余人员图像信息，剩余人员图像信息为目标参会人员图像信息中未进行图像对比的图像信息；若是，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，以对参会人员进行点名。本申请通过设置图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块分别对参会人员进行图像采集、图像处理以及识别结果输出，使得自动识别参会人员从而实现对参会人员的自动点到并通过数据输出模块实现点到结果的自动记录并输出，大大缩短了点名时长，提高了点名效率。

Description

一种天气会商视频会议点名方法及系统

技术领域

本发明涉及图像、数据处理领域，特别涉及一种天气会商视频会议点名方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，互联网下的产品给大众的生活带来了很大的便利性。例如，使得线上会议的应用越来越多，人们可以通过线上会议的方式开展会议，大大提高了会议的效率。

气象部门一般用于对天气预报及气候预测，为了让各部门快速了解即将到来的气象信息，以便及时做好应对之策，降低因恶劣天气带来的损失，一般会采用视讯会议的方式进行天气会商，以将气象信息准确、快速下达，提高应急响应效率。为了能够准确了解各个会场的参会人员是否根据参会名单全员参会避免出现有人员未参会的情况，需要对参会人员进行点名。

现有技术中，一般由各个会场的工作人员通过人工点名的方式各自进行点名，再将点名结果进行汇总以得出实际参会人员名单。然而，通过人工点名再进行上报、汇总的方式，耗时长，严重降低了点名效率。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种天气会商视频会议点名方法及系统，用以解决现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题。

本发明一方面提供一种天气会商视频会议点名方法，所述方法主要应用于天气会商视频会议点名系统中的数据处理模块，所述方法包括：

获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将目标参会人员图像信息与所述当前参会人员图像信息进行图像对比；

根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息，所述剩余人员图像信息为所述目标参会人员图像信息中未进行图像对比的图像信息；

若是，则将所述剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，以对参会人员进行点名。

另外，根据本发明上述的天气会商视频会议点名方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息的步骤之前包括：

根据会议获取所有参会人员名单，并根据所有参会人员名单构建所有参会人员头像特征库以组成目标参会人员图像信息，所述目标参会人员图像信息包括人员身份属性信息。

进一步地，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息的步骤包括：

获取会场人员图像，根据会场人员图像获取可全识别正脸图像、以及不可全识别正脸图像，所述可全识别正脸图像包括正脸朝向摄像头的人员图像，所述不可全识别正脸图像包括低头人员图像以及侧脸人员图像；

将所述可全识别正脸图像的区域作为图像识别第一梯队并进行识别以获取第一当前参会人员图像信息；

将所述不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队并进行识别以获取第二当前参会人员图像信息；

根据所述第一当前参会人员图像信息以及所述第二当前参会人员图像信息获得会场出席人员的当前参会人员图像信息。

进一步地，将所述不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队并进行识别以获取第二当前参会人员图像信息的步骤包括：

根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分；

将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域；

依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域，根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像，根据筛选后的不可全识别正脸图像的图像密度对所述筛选后的不可全识别正脸图像的区域进行再次区域划分，并返回执行将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的步骤，直至所述不可全识别正脸图像的区域全部识别完毕，并统计识别结果以组成第二当前参会人员图像信息。

进一步地，依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域，根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像的步骤包括：

识别一级密度区域并记录一级密度区域识别时长；

当一级密度区域识别时长大于第一时间阈值时，则识别二级密度区域并记录二级密度区域识别时长；

当二级密度区域识别时长大于第二时间阈值时，则识别三级密度区域并记录三级密度区域识别时长，所述第一时间阈值大于所述第二时间阈值。

进一步地，根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分的步骤包括：

面对图像采集模块，以识别到的会场图片的左下角座位为坐标原点建立直角坐标系；

结合所述直角坐标系，根据图像采集模块采集到的图像信息获取会场所有参会人员的坐标信息；

获取不可全识别正脸图像，结合所有参会人员的坐标信息获得每一不可全识别正脸图像的坐标信息；

根据每一不可全识别正脸图像的坐标信息获得不可全识别正脸图像的图像密度以对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分。

进一步地，根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分的步骤还包括：

获取每一不可全识别正脸图像的坐标信息；

根据预设单元框对会场所有座位进行依次划分以将所有不可全识别正脸图像划分为多个单元区域；

计算每一单元区域内不可全识别正脸图像的图像数量以根据所述图像数量获得不可全识别正脸图像的图像密度并进行排序以得到多个排序后的单元区域；

将排序后的单元区域根据密度级别进行归类以得到多个级别的密度区域。

进一步地，在依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的步骤中，每一级别的密度区域至少包括一单元区域，其中，识别方法包括：

当同一级别的密度区域包括至少两单元区域时，计算每一单元区域与图像采集模块的距离；

根据距离的远近依次对每一单元区域进行识别。

本发明另一方面提供一种天气会商视频会议点名系统，所述系统包括图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块；所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头设于会场前方，用于采集所有参会人员的图像；所述数据处理模块，用于获取所述图像采集模块采集到的图像并进行图像处理，并将处理后的结果发送至数据输出模块。

上述天气会商视频会议点名方法及系统，通过建立天气会商视频会议点名系统，设置图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块分别对参会人员进行图像采集、图像处理以及识别结果输出，使得自动识别参会人员从而实现对参会人员的自动点到并通过数据输出模块实现点到结果的自动记录并输出，大大缩短了点名时长，提高了点名效率；具体的，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将前期预存的目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比以根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息从而确定是否有未参会人员，若有剩余人员图像信息，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，实现以对参会人员进行自动点名；解决了现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题。

附图说明

图1为本发明第一实施例中天气会商视频会议点名方法的流程图；

图2为本发明第二实施例中天气会商视频会议点名方法的流程图；

图3为本发明会场布局示意图；

图4为本发明第二实施例中步骤S202的具体步骤图；

图5为本发明第二实施例中步骤S2023的具体步骤图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

为了解决现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题，本申请提供一种天气会商视频会议点名方法及系统，通过建立天气会商视频会议点名系统，设置图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块分别对参会人员进行图像采集、图像处理以及识别结果输出，使得自动识别参会人员从而实现对参会人员的自动点到并通过数据输出模块实现点到结果的自动记录并输出，大大缩短了点名时长，提高了点名效率；具体的，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将前期预存的目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比以根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息从而确定是否有未参会人员，若有剩余人员图像信息，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，实现以对参会人员进行自动点名；解决了现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题。

具体的，天气会商视频会议点名系统包括图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块；图像采集模块包括摄像头，摄像头设于会场前方，用于采集所有参会人员的图像；数据处理模块，用于获取图像采集模块采集到的图像并进行图像处理，并将处理后的结果发送至数据输出模块。需要进一步说明的是，摄像头可以设于会场前方的中间位置，也可以设于前方的其他位置，具体可以根据会场的实际布局进行调整。

为了便于理解本发明，下面将给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

实施例1

请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的天气会商视频会议点名方法，包括步骤S101-S103：

S101、获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比。

作为一个具体示例，在进行点名之前，系统先收录有出席当前气象会议的各下属部门的人员信息，人员信息包括人名以及图像信息，从而建立目标参会人员图像信息，从而在对会场出席人员进行点名时，只需获取当前参会人员图像信息与目标参会人员图像信息进行图像对比。

S102、根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息。

具体的，剩余人员图像信息为目标参会人员图像信息中未进行图像对比的图像信息。

S103、若对比结果中有剩余人员图像信息，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，以对参会人员进行点名。

作为一个具体示例，如果系统先录入的人员图像信息存在没有被对比的人员图像信息，则说明当前出席会议的人员与前期设定的人员相比有缺少，此时，将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单即可得到未参会人员的人员名单，从而输出以实现对视频会议中，出席会议的名单进行点名。

综上，本发明上述实施例当中的天气会商视频会议点名方法，通过建立天气会商视频会议点名系统，设置图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块分别对参会人员进行图像采集、图像处理以及识别结果输出，使得自动识别参会人员从而实现对参会人员的自动点到并通过数据输出模块实现点到结果的自动记录并输出，大大缩短了点名时长，提高了点名效率；具体的，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将前期预存的目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比以根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息从而确定是否有未参会人员，若有剩余人员图像信息，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，实现以对参会人员进行自动点名；解决了现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题。

实施例2

请参阅图2，所示为本发明第二实施例中的天气会商视频会议点名方法，包括步骤S201-S205：

S201、根据会议获取所有参会人员名单，并根据所有参会人员名单构建所有参会人员头像特征库以组成目标参会人员图像信息。

目标参会人员图像信息包括人员身份属性信息，以便只需根据图像信息即可全面获取参会人员的详细信息，避免为了进一步了解而进行二次咨询，影响人员录入以及识别、点名的效率。

S202、获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比。

作为一个具体示例，请参阅图4，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息的步骤包括步骤S2021-S2024：

S2021、获取会场人员图像，根据会场人员图像获取可全识别正脸图像、以及不可全识别正脸图像。

具体的，可全识别正脸图像包括正脸朝向摄像头的人员图像，不可全识别正脸图像包括低头人员图像以及侧脸人员图像。在实际点名过程中，几乎不可能存在一个点名周期即可完成对全部参会人员的点名，由于人员的动作随意性，很有可能出现摄像头捕捉该人员的图像信息时，该人员刚好不是正脸面对摄像头，此时，一方面不方便摄像头采集人员图像，另一方面，即使采集人员图像，也不便于系统对人员图像信息进行对比，极易出现对比错误的情况。故为了提高识别的精准度以及后期对比的准确性，本申请以采集人员正脸的图像信息为主。具体的，当摄像头可以识别清楚人脸轮廓时，即定为此时满足摄像头采集人员正脸图像信息的要求，可以采集人员图像信息。

S2022、将可全识别正脸图像的区域作为图像识别第一梯队并进行识别以获取第一当前参会人员图像信息。

S2023、将不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队并进行识别以获取第二当前参会人员图像信息。

为了不耽误摄像头对人员图像信息的采集，减小系统采集所需的时间，同时降低系统对采集到的数据进行处理时的数据处理压力，避免出现采集停顿的情况，在本实施例中，将可全识别正脸图像的区域作为图像识别第一梯队，将不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队，以分梯队进行人员图像信息采集的形式进行图像采集，从而实现图像信息的分批处理，一方面能够提高采集效率，另一方面还有利于系统比对，不必处理过多的数据量，避免出现系统死机的情况。

在本实施例中，请参阅图5，步骤S2023具体包括步骤S20231- S20233：

S20231、根据不可全识别正脸图像的图像密度对不可全识别正脸图像的区域进行区域划分。

请参见图3，作为一个具体示例，在对会场区域进行区域划分时，面对图像采集模块，以识别到的会场图片的左下角座位为坐标原点建立直角坐标系；结合直角坐标系，根据图像采集模块采集到的图像信息获取会场所有参会人员的坐标信息；获取不可全识别正脸图像，结合所有参会人员的坐标信息获得每一不可全识别正脸图像的坐标信息；根据每一不可全识别正脸图像的坐标信息获得不可全识别正脸图像的图像密度以对不可全识别正脸图像的区域进行区域划分。

进一步地，获取每一不可全识别正脸图像的坐标信息；根据预设单元框对会场所有座位进行依次划分以将所有不可全识别正脸图像划分为多个单元区域；计算每一单元区域内不可全识别正脸图像的图像数量以根据图像数量获得不可全识别正脸图像的图像密度并进行排序以得到多个排序后的单元区域；将排序后的单元区域根据密度级别进行归类以得到多个级别的密度区域。

由于不可全识别正脸图像一般属于随机分布，故无法提前预料不可全识别正脸图像会出现的区域。在对区域进行划分时，需要设置合理的划分方法以对区域进行合理划分。在本实施例中，以单元框进行划分，具体的，可以将3×3的座位区作为单元框对会场区域进行框选从而划分为多个单元区域，根据划分得到的每一单元区域内的不可全识别正脸图像的图像数量由多到少进行单元区域排序，从而根据排队结果结合密度区域的级别要求，得到多个级别的密度区域。

S20232、将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域。

作为一个具体示例，可以将排队结果划分为三等份，不可全识别正脸图像的图像数量靠前的划为一级密度区域，中间的划为二级密度区域，靠后的划为三级密度区域。

S20233、依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域，根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像，根据筛选后的不可全识别正脸图像的图像密度对筛选后的不可全识别正脸图像的区域进行再次区域划分，并返回执行将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的步骤，直至不可全识别正脸图像的区域全部识别完毕，并统计识别结果以组成第二当前参会人员图像信息。

具体的，在对不可全识别正脸图像进行筛选的过程中，对采集到的图像进行识别，当该图像能够被识别到的人脸特征包括眼睛、鼻子以及嘴巴时，系统则将此图像筛选为可全识别正脸图像，否则为不可全识别正脸图像，以使系统能够根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像。并可根据可全识别正脸图像获取与其对应的参会人员的详细信息，从而实现点名。

进一步地，为了避免使得系统能够顺利识别完所有密度区域，在识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的过程中，识别一级密度区域并记录一级密度区域识别时长；当一级密度区域识别时长大于第一时间阈值时，则识别二级密度区域并记录二级密度区域识别时长；当二级密度区域识别时长大于第二时间阈值时，则识别三级密度区域并记录三级密度区域识别时长，第一时间阈值大于第二时间阈值。

再者，为了提高识别效率以及提高系统处理数据的可靠性，每一级别的密度区域至少包括一单元区域，其中，识别方法包括：当同一级别的密度区域包括至少两单元区域时，计算每一单元区域与图像采集模块的距离；根据距离的远近依次对每一单元区域进行识别。

S2024、根据第一当前参会人员图像信息以及第二当前参会人员图像信息获得会场出席人员的当前参会人员图像信息。

将识别到的第一当前参会人员图像信息以及第二当前参会人员图像信息进行汇总，即可统计出所有参会人员图像信息。

需要进一步说明的是，由于会场参会人员有可能会出现临时新增的参会人员，临时新增的参会人员一般都是已到会场才需要临时新增，介于此种原因，可无需将临时新增的参会人员作为点名的范围内，故不将此种情况纳入本申请方案的执行范围内。

S203、根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息。

具体的，剩余人员图像信息为目标参会人员图像信息中未进行图像对比的图像信息。

若对比结果中有剩余人员图像信息，则执行步骤S204；

若对比结果中没有剩余人员图像信息，则执行步骤S205；

S204、将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，以对参会人员进行点名。

S205、直接输出点名结果。

综上，本发明上述实施例当中的天气会商视频会议点名方法，通过建立天气会商视频会议点名系统，设置图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块分别对参会人员进行图像采集、图像处理以及识别结果输出，使得自动识别参会人员从而实现对参会人员的自动点到并通过数据输出模块实现点到结果的自动记录并输出，大大缩短了点名时长，提高了点名效率；具体的，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将前期预存的目标参会人员图像信息与当前参会人员图像信息进行图像对比以根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息从而确定是否有未参会人员，若有剩余人员图像信息，则将剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，实现以对参会人员进行自动点名；解决了现有技术中的点名过程耗时长、效率低且无法自动记录点名结果的技术问题。

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发明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不一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种天气会商视频会议点名方法，其特征在于，应用于一天气会商视频会议点名系统，所述系统包括图像采集模块、数据处理模块以及数据输出模块；所述图像采集模块包括摄像头，所述摄像头设于会场前方，用于采集所有参会人员的图像；所述数据处理模块，用于获取所述图像采集模块采集到的图像并进行图像处理，并将处理后的结果发送至数据输出模块；

所述方法主要应用于数据处理模块，所述方法包括：

获取会场出席人员的当前参会人员图像信息，将目标参会人员图像信息与所述当前参会人员图像信息进行图像对比；

根据对比结果判断是否有剩余人员图像信息，所述剩余人员图像信息为所述目标参会人员图像信息中未进行图像对比的图像信息；

若是，则将所述剩余人员图像信息转换为剩余人员名单并输出，以对参会人员进行点名；

其中，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息的步骤包括：

获取会场人员图像，根据会场人员图像获取可全识别正脸图像、以及不可全识别正脸图像，所述可全识别正脸图像包括正脸朝向摄像头的人员图像，所述不可全识别正脸图像包括低头人员图像以及侧脸人员图像；

将所述可全识别正脸图像的区域作为图像识别第一梯队并进行识别以获取第一当前参会人员图像信息；

将所述不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队并进行识别以获取第二当前参会人员图像信息；

根据所述第一当前参会人员图像信息以及所述第二当前参会人员图像信息获得会场出席人员的当前参会人员图像信息。

2.根据权利要求1所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，获取会场出席人员的当前参会人员图像信息的步骤之前包括：

根据会议获取所有参会人员名单，并根据所有参会人员名单构建所有参会人员头像特征库以组成目标参会人员图像信息，所述目标参会人员图像信息包括人员身份属性信息。

3.根据权利要求1所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，将所述不可全识别正脸图像的区域作为图像识别第二梯队并进行识别以获取第二当前参会人员图像信息的步骤包括：

根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分；

将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域；

依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域，根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像，根据筛选后的不可全识别正脸图像的图像密度对所述筛选后的不可全识别正脸图像的区域进行再次区域划分，并返回执行将区域划分结果根据图像密度大小依次获得一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的步骤，直至所述不可全识别正脸图像的区域全部识别完毕，并统计识别结果以组成第二当前参会人员图像信息。

4.根据权利要求3所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域，根据识别结果对不可全识别正脸图像进行筛选以得到筛选后的不可全识别正脸图像的步骤包括：

识别一级密度区域并记录一级密度区域识别时长；

当一级密度区域识别时长大于第一时间阈值时，则识别二级密度区域并记录二级密度区域识别时长；

当二级密度区域识别时长大于第二时间阈值时，则识别三级密度区域并记录三级密度区域识别时长，所述第一时间阈值大于所述第二时间阈值。

5.根据权利要求3所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分的步骤包括：

面对图像采集模块，以识别到的会场图片的左下角座位为坐标原点建立直角坐标系；

结合所述直角坐标系，根据图像采集模块采集到的图像信息获取会场所有参会人员的坐标信息；

获取不可全识别正脸图像，结合所有参会人员的坐标信息获得每一不可全识别正脸图像的坐标信息；

根据每一不可全识别正脸图像的坐标信息获得不可全识别正脸图像的图像密度以对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分。

6.根据权利要求5所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，根据不可全识别正脸图像的图像密度对所述不可全识别正脸图像的区域进行区域划分的步骤还包括：

获取每一不可全识别正脸图像的坐标信息；

根据预设单元框对会场所有座位进行依次划分以将所有不可全识别正脸图像划分为多个单元区域；

计算每一单元区域内不可全识别正脸图像的图像数量以根据所述图像数量获得不可全识别正脸图像的图像密度并进行排序以得到多个排序后的单元区域；

将排序后的单元区域根据密度级别进行归类以得到多个级别的密度区域。

7.根据权利要求6所述的天气会商视频会议点名方法，其特征在于，在依次识别一级密度区域、二级密度区域以及三级密度区域的步骤中，每一级别的密度区域至少包括一单元区域，其中，识别方法包括：

当同一级别的密度区域包括至少两单元区域时，计算每一单元区域与图像采集模块的距离；

根据距离的远近依次对每一单元区域进行识别。

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