CN117972143A - 一种客运站流动人员智能识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种客运站流动人员智能识别方法及系统，运用于流动人员智能识别技术领域，本发明通过获取进站人员的基本信息，来对进站人员进行初步记录，并判断当前身份信息是否与以往的身份信息匹配，以此来排除盗用信息的人员，若信息匹配，则更新并记录为最新特征信息，在寻找目标人员时，则需要录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员，并标记目标人员且对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，根据最新特征信息对目标人员进行详细比对，比对出最终的目标人员后，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位，以此来车站内人群中对目标人员进行快速搜寻以及定位，有效地提高了目标人员的搜寻效率。

Description

一种客运站流动人员智能识别方法及系统

技术领域

本发明涉及流动人员智能识别技术领域，特别涉及为一种客运站流动人员智能识别方法及系统。

背景技术

当前，随着计算机技术、人工智能的不断发展，视频监控系统已步入了智能化的新阶段。

客运站作为人员密集的场所，对于在大型的客运站内寻找目标人员而言，由于场所范围广，人员着装各异且密集程度高，个人的面部完整露出频率较低（穿戴帽子、口罩、围巾、眼镜等因素的影响），单纯的依靠人脸识别技术则难以快速寻找出目标人员。

为此，有必要提出一种客运站流动人员智能识别方法及系统来针对目标人员进行快速寻找。

发明内容

本发明旨在解决在客运站内如何能够根据目标人员的基本信息，对目标人员进行快速寻找的问题，提供一种一种客运站流动人员智能识别方法及系统。

本发明为解决技术问题采用如下技术手段：

本发明提供一种一种客运站流动人员智能识别方法，包括以下步骤：

获取进站人员的基本信息，基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图，其中，所述基本信息具体包括身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息；

判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，其中，信息文档包括行程票信息；

录入目标人员的基本信息，并根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员；

判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对；

判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内；

若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位。

进一步的，所述基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图的步骤中，包括：

应用预设第一高清摄像头对该进站人员在第一预设时间段内进行肖像信息获取；

应用预设第二高清摄像头对该进站人员在第二预设时间段内进行着装信息以及体态信息获取；

应用预设体重秤对该进站人员进行体重信息获取；

判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内；

若是，则根据第一预设时间段内所获取的肖像信息生成预设时间的动态肖像图，根据第二预设时间段内所获取的着装信息以及体态信息生成动态行为图，根据身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档。

进一步的，所述判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内的步骤中，包括：

对该进站人员的体重信息设定为a，对该进站人员的体态信息设定为b，对该进站人员的着装信息设定为c，根据b，对该进站人员的预测体重信息设定为x，根据c对该进站人员的预测着装重量设定为y；

判断a是否处于x+y的阈值范围内；

若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内。

进一步的，所述判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内的步骤中，包括：

调用该进站人员以往的身份信息，并与当前的身份信息进行比对；

判断当前的身份信息与以往的身份信息是否相符；

若否，则调用身份变更记录信息，并与当前的身份信息进行比对；

判断当前的身份信息与身份变更记录信息是否相符；

若否，则对该进站人员进行标记。

调用该进站人员以往肖像信息，并与当前的肖像信息进行比对；

判断当前的肖像信息是否处于以往的肖像信息的阈值范围内；

若否，则对该进站人员进行标记。

进一步的，所述则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息的步骤中，包括：

开设当前进站人员基本信息的电子文件夹，将所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图放入该电子文件夹中进行储存，并对时间以及地点进行记录。

进一步的，所述根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中，包括：

获取客运站内远程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第三预设时间内截取视频片段；

根据所截取的视频片段，并标记所有人员轮廓，并将所标记的所有人员轮廓分别与着装信息进行比对；

判断所标记的所有人员轮廓中是否有个别或少量人员轮廓落入着装信息的阈值范围内；

若是，则清除未落入着装信息阈值范围内的人员轮廓，并根据图像中的环境标记出各个目标人员的方位。

进一步的，所述判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内的步骤中，包括：

采集客运站内靠近目标人员的近程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第四预设时间内截取视频片段；

根据初步搜寻到的目标人员的信息对图像内的疑似目标人员进行轮廓的标记，并将所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对；

判断疑似目标人员中是否有落入肖像信息、着装信息、体态信息阈值范围内；

若否，则返回所述根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中。

进一步的，所述并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对的步骤中，包括：

采集目标人员在第五预设时间内的视频片段；

对目标人员在第五预设时间内的视频片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对。

进一步的，所述判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内的步骤中，包括：

获取目标人员当前的多个面部图像截图，并与肖像信息进行比对；

判断该面部图像是否处于肖像信息的阈值范围内；

获取目标人员当前的着装图像，并与着装信息进行比对；

判断该着装图像是否处于着装信息的阈值范围内；

获取目标人员当前的体态图像，并与体态信息进行比对；

判断该体态图像是否处于体态信息的阈值范围内；

获取目标人员在第五预设时间内的视频片段，并分别与动态肖像图、动态行为图进行比对；

判断该视频片段中的目标人员举动是否处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内；

若上述四个比对结果的总和平均值处于一个预设判断阈值参数的范围内，则默认该人员为目标人员。

一种客运站流动人员智能识别系统，包括：

获取模块，用于获取进站人员的基本信息，基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，以及根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员，其中，获取模块包括进站信息获取模块、远程监控模块、近程监控模块，进站信息获取模块用于获取进站人员的身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息，远程监控模块用于获取车站预设区域内的环境以及人员图像信息，近程监控模块用于获取特定区域内的人员图像信息；

第一判断模块，用于判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

第一执行模块，用于若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息；

第二判断模块，用于判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

第二执行模块，用于若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对；

第三判断模块，用于判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内；

第三执行模块，用于若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位；

储存模块，用于对该进站人员以往的基本信息进行储存，以及对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存。

本发明提供了一种客运站流动人员智能识别方法及系统，具有以下有益效果：

本发明通过获取进站人员的基本信息，生成对应的信息文档、动态肖像图以及动态行为图，来对进站人员进行初步记录，并判断当前身份信息是否与以往的身份信息匹配，以此来排除盗用信息的人员，若进站人员的信息匹配，则更新储存记录，记录为最新特征信息，在寻找目标人员时，则需要录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员，搜寻到后则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对，比对出最终的目标人员后，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位，以此来车站内人群中对目标人员进行快速搜寻以及定位，有效地提高了目标人员的搜寻效率。

附图说明

图1为本发明一种客运站流动人员智能识别方法一个实施例的流程示意图；

图2为本发明一种客运站流动人员智能识别系统一个实施例的结构框图；

具体实施方式

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，本发明为目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明的实施例中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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

参考附图1，一种客运站流动人员智能识别方法，包括以下步骤：

S1：获取进站人员的基本信息，基于基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图，其中，基本信息具体包括身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息；

S2：判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

S3：若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，其中，信息文档包括行程票信息；

S4：录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员；

S5：判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

S6：若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对；

S7：判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内；

S8：若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位。

在本实施方式中，获取进站人员的基本信息，基于基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图，其中，基本信息具体包括身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息，然后判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；例如，进站人员刷身份证并且人脸识别进行安检，此时进站安检的设备则会记录该进站人员的当前身份信息、肖像信息、着装信息，身份信息则是身份证中所记录的信息，肖像信息则是容貌、面部轮廓、面部骨骼形态、发型，记录着装信息则是对其有无帽子、项链或围巾、耳环、眼镜、口罩、手腕装饰品、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色、行李款式或颜色的穿戴情况以及图像进行记录，稍远一点的高清摄像头则会记录其体态信息，即胖瘦高矮的信息，在进站人员站到安检的台阶上后，则会记录该进站人员的体重信息，在进站人员从刷身份证到站在安检台阶的活动过程中，则会对该进站人员以视频的方式记录，记录的时间是一个预设的时间，时间可以是5秒，也可以是8秒，但最短不能低于5秒，最长不会超过10秒，时间越长则视频中可摘取使用的动作片段越多，通过截取并应用进站人员视频中的动作片段，来生成在空白场景中的动态肖像图以及动态行为图，动态肖像图则是在进站过程中的全程面部表情的变化，动态行为图则是对进站人员在拿取行李行走、拿取行李直立站定、弯腰、张开双臂、拾取行李时的视频分段截取，而对应的记录时间越长，对应所生成的动态肖像图以及动态行为图也越详尽，但是对应的动态肖像图以及动态行为图所消耗的储存容量也越多，生成所需的时间也越长，一般在人流量少的车站内，则可以设置记录的时间为8~10秒，这样则由充足的时间进行动态肖像图以及动态行为图的生成，在人流量较大的车站内，则可以设置记录的时间为6~8秒，这样则可以在进站人员成功进站时，动态肖像图以及动态行为图就已经生成完毕，然后调用该进站人员的以往进站时所记录的信息，所调用的可以是不同车站的同一个人的信息，调用后则与当前所获取到的基本信息进行比对，主要是比对身份证中所记录的信息、容貌、面部轮廓以及体态信息，看看该进站人员是否与以往基本信息差别过大，若大于比对的阈值范围，则说明该进站人员存在盗用别人身份证进站的可能，即盗用了面容相似的人的身份证进站，此时则会对该进站人员进行标记，然后通知相关工作人员进行处理，在调用该进站人员的以往进站信息时，会存在无进站记录的情况，即此情况说明该人员第一次进站乘车，此时则无需进行比对，直接对该进站人员进行记录即可；若该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内，即若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，其中，信息文档包括行程票信息，例如，该进站人员持有本人的身份证进站安检，安检无误后，则会对其进行基本信息的记录，同时生成对应的信息文档、动态肖像图、动态行为图，并打包到一个文件夹中进行储存；录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员，然后判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内，例如，在站内工作人员需要搜寻目标人员时，此时则需要在该系统中录入目标人员的基本信息，可以录入的信息为：姓名、年龄、脸型的形容、发型的形容、有无佩戴帽子或帽子的款式颜色、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色等，录入后则会形成一个阈值范围，不同的信息的权重不同，例如，年龄、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色的权重较大，然后根据所录入的信息优先对权重较大的信息对站内人员进行初步搜寻，然后对所搜寻的人员进行年龄、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色进行比对；比对出最为符合的结果的人员后，即若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对，判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内，例如，画面中有许多人都符合所录入的信息，然后所标记的人员有好几个，此时则需要进一步进行观察，以判断出确定的目标人员，此时则需要对所标记的目标人员进行预设时间的观察，观察的时间为进站时记录时间的3~4倍，若进站时间为8秒，则需要观察24~32秒，且观察的时段为目标人员的车辆信息开始检票至检票截止的时段，即此时段目标人员肯定处于拿行李站立-行走，或从坐下-站立-拿行李行走的过程，若此时段内有被标记的目标人员无动于衷，或并未在检票口的队列中，则取消对其进行标记，最终则调用目标人员的最新特征信息对剩余标记的目标人员进行详细比对，并判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内，即目标人员在该观察时段内的行为动作是否有与动态肖像图、动态行为图近似或相同的动作，然后单独对其进行标记，将剩余的标记人员取消标记；若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位，例如，判断出该目标人员后，则获取图像中目标人员周围的场景，并识别出场景中的参照物，来确定目标人员所在的方位，以排队时的场景为例，若场景中出现了检票口的编号，则可以获知目标人员在对应的检票口的队列内，若队列较长，无法获知到该检票口的信息，则可以通过队列两旁的广告牌、座椅、商铺进行确定；

综上所述，本发明通过获取进站人员的基本信息，生成对应的信息文档、动态肖像图以及动态行为图，来对进站人员进行初步记录，并判断当前身份信息是否与以往的身份信息匹配，以此来排除盗用信息的人员，若进站人员的信息匹配，则更新储存记录，记录为最新特征信息，在寻找目标人员时，则需要录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员，搜寻到后则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对，比对出最终的目标人员后，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位，以此来车站内人群中对目标人员进行快速搜寻以及定位，有效地提高了目标人员的搜寻效率。

在本实施方式中，基于基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图的步骤中，包括：

S11：应用预设第一高清摄像头对该进站人员在第一预设时间段内进行肖像信息获取；

S12：应用预设第二高清摄像头对该进站人员在第二预设时间段内进行着装信息以及体态信息获取；

S13：应用预设体重秤对该进站人员进行体重信息获取；

S14：判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内；

S15：若是，则根据第一预设时间段内所获取的肖像信息生成预设时间的动态肖像图，根据第二预设时间段内所获取的着装信息以及体态信息生成动态行为图，根据身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档。

在本实施方式中，应用预设第一高清摄像头对该进站人员在第一预设时间段内进行肖像信息获取，应用预设第二高清摄像头对该进站人员在第二预设时间段内进行着装信息以及体态信息获取，应用预设体重秤对该进站人员进行体重信息获取，判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内，例如，第一高清摄像头是进站人员在进站时刷身份证并进行人脸识别的摄像头，此时第一高清摄像头则对该进站人员在不佩戴帽子、口罩、眼镜下对其进行肖像信息的获取，第二高清摄像头则是一个位于进站人员前方且相距2~3米的摄像头，是对进站人员的着装信息以及体态信息进行视频获取，即记录该进站人员在6~8秒内的行为举动，体重秤则是设置在进站人员刷完身份证并验证通过后的通道中，进站人员前进时需要上称称重，然后根据所获取的体重信息与体态信息以及着装信息来进行交叉比对，以此来判断其体重信息是否与体态信息以及着装信息是否在关联度的预设阈值范围内，例如，该进站人员的体态较为显瘦，身高在160~165cm，但是穿着大衣，在上称时，则显示其达到90kg，此时体重信息与体态信息以及着装信息的关联度低，即处于关联度的预设阈值范围外，则默认该进站人员存在不合理体重，有身体携带大量重量物体的可能性，此时则会对该进站人员进行标记；若是，即该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息是在关联度的预设阈值范围内的，则根据第一预设时间段内所获取的肖像信息生成预设时间的动态肖像图，根据第二预设时间段内所获取的着装信息以及体态信息生成动态行为图，根据身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档，例如，在已经判断出该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息存在关联后，则根据之前6~8秒所记录的视频内容对该进站人员中的较为完整的肖像信息视频进行分段截图，并将所截取视频生成动态肖像图，然后同时也根据之前6~8秒所记录的视频内容对该进站人员的肢体活动视频进行分段截取，即拿取行李行走、拿取行李直立站定、弯腰、张开双臂、拾取行李时的视频分段截取，并将所截取视频生成动态行为图，然后再将身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档，即以文字的形式将身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息记录在一个文档中，以便于后续的查找。

在本实施方式中，判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内的步骤中，包括：

S141：对该进站人员的体重信息设定为a，对该进站人员的体态信息设定为b，对该进站人员的着装信息设定为c，根据b，对该进站人员的预测体重信息设定为x，根据c对该进站人员的预测着装重量设定为y；

S142：判断a是否处于x+y的阈值范围内；

S143：若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内。

在本实施方式中，对该进站人员的体重信息设定为a，对该进站人员的体态信息设定为b，对该进站人员的着装信息设定为c，根据b，对该进站人员的预测体重信息设定为x，根据c对该进站人员的预测着装重量设定为y，判断a是否处于x+y的阈值范围内，例如，该进站人员上称后体重为60kg，设定60kg为a，其是中等体型，假设其身高为170cm，穿着大衣、牛仔裤、跑鞋，从视频中测量出其以胯部为中心的横向宽度为45cm，设定身高170cm且横向宽度45cm为b，根据b，计算出其身高与宽度的比值为0.264，则根据其比值预测出该人员的体重范围在54~64kg，将54~64kg设定为x，将大衣、牛仔裤、跑鞋设定为c，并预测c的总重量为1.5~3kg，将1.5~3kg设定为y，然后将x与y对应的数值进行相加，即54~64kg+1.5~3kg=55.5~67kg，然后判断a是否处于55.5~67kg的范围内，而a为60kg，则处于了55.5~67kg的范围内；若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内，即a已经处于x+y的阈值范围内了，则说明该进站人员检验通过，若否，则对该进站人员进行标记，并通知相关的工作人员前往核实。

在本实施方式中，判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内的步骤中，包括：

S21：调用该进站人员以往的身份信息，并与当前的身份信息进行比对；

S22：判断当前的身份信息与以往的身份信息是否相符；

S23：若否，则调用身份变更记录信息，并与当前的身份信息进行比对；

S24：判断当前的身份信息与身份变更记录信息是否相符；

S25：若否，则对该进站人员进行标记；

S26：调用该进站人员以往肖像信息，并与当前的肖像信息进行比对；

S27：判断当前的肖像信息是否处于以往的肖像信息的阈值范围内；

S28：若否，则对该进站人员进行标记。

在本实施方式中，调用该进站人员以往的身份信息，并与当前的身份信息进行比对，判断当前的身份信息与以往的身份信息是否相符，例如，该进站人员刷身份证进站，在上一次进站坐车时的户籍地址没有变化，而这一次进站坐车的户籍地址有了变化，则判断为不相符，又例如，该进站人员在上一次进站坐车时的姓名与此次进站坐车的姓名不同，则判断为不相符；若否，则调用身份变更记录信息，并与当前的身份信息进行比对，判断当前的身份信息与身份变更记录信息是否相符，例如，调用出户籍变更的记录信息，该记录为2016年5月20日从城市1变更至城市2，然后将2016年5月20日与身份证中的证件有限期的初始日期进行比对，若相符，则不对该进站人员进行标记；若否，则判定该进站人员的身份证存在问题，则对该进站人员进行标记；调用该进站人员以往肖像信息，并与当前的肖像信息进行比对，判断当前的肖像信息是否处于以往的肖像信息的阈值范围内，例如，该进站人员刷身份证进站，此时则根据身份证中的姓名调用该进站人员以往进站时的肖像信息，如容貌、面部轮廓、面部骨骼形态、发型，与当前的进站人员进行比对，若容貌、面部轮廓、面部骨骼形态的变化不大，即处于了以往的肖像信息的阈值范围内的，则默认为该进站人员持有本人身份证进站，不对其进行标记；若否，则对该进站人员进行标记。

在本实施方式中，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息的步骤中，包括：

S31：开设当前进站人员基本信息的电子文件夹，将所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图放入该电子文件夹中进行储存，并对时间以及地点进行记录。

在本实施方式中，在进站人员进站时，则同步开设当前进站人员基本信息的电子文件夹，并将所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图放入该电子文件夹中进行储存，并对时间以及地点进行记录，即对其姓名、进站的时间xx年xx月xx日、xx车站xx进站口记录在电子文件夹的文件名中，以便于后续工作人员的调出使用。

在本实施方式中，根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中，包括：

S41：获取客运站内远程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第三预设时间内截取视频片段；

S42：根据所截取的视频片段，并标记所有人员轮廓，并将所标记的所有人员轮廓分别与着装信息进行比对；

S43：判断所标记的所有人员轮廓中是否有个别或少量人员轮廓落入着装信息的阈值范围内；

S44：若是，则清除未落入着装信息阈值范围内的人员轮廓，并根据图像中的环境标记出各个目标人员的方位。

在本实施方式中，获取客运站内远程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第三预设时间内截取视频片段，例如，远程监控模块由于设置得比较远，一般设置在靠近车站内天花板的墙壁上，所获取到的人物图像只能有人物的轮廓，并不能清晰的查看到人脸，所看出的着装颜色会较为模糊，此时则在第三预设时间内截取视频片段，第三预设时间则在2~3分钟内，可以是从开始获取时开始计算的2~3分钟内，也可以是以往时间的任意一个2~3分钟内，也可以是检票时间的任意一个2~3分钟内；根据所截取的视频片段，并标记所有人员轮廓，并将所标记的所有人员轮廓分别与着装信息进行比对，判断所标记的所有人员轮廓中是否有个别或少量人员轮廓落入着装信息的阈值范围内，例如，视频片段中出现了16个人，然后将16个人进行标记，然后调用所录入的着装信息，录入的着装信息可以是有无帽子、项链或围巾、耳环、眼镜、口罩、手腕装饰品、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色、行李款式或颜色，将着装信息与16个标记人员进行比对，其中有无帽子、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色的权重较大，然后判断出16个标记人员中有多少人是落入着装信息的阈值范围内的；若是，则清除未落入着装信息阈值范围内的人员轮廓，并根据图像中的环境标记出各个目标人员的方位，例如，16个标记人员中有3个人员有戴帽子、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色与所录入的着装信息相近，则取消剩余的13个人员的标记，然后根据3个人员的周围环境标记出简要的方位，例如1号人员在靠近洗手间的第一排座椅附近，2号人员在靠近xx商店的前方开阔区域，3号人员在xx商铺靠近过道的区域。

在本实施方式中，判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内的步骤中，包括：

S51：采集客运站内靠近目标人员的近程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第四预设时间内截取视频片段；

S52：根据初步搜寻到的目标人员的信息对图像内的疑似目标人员进行轮廓的标记，并将所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对；

S53：判断疑似目标人员中是否有落入肖像信息、着装信息、体态信息阈值范围内；

S54：若否，则返回根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中。

在本实施方式中，采集客运站内靠近目标人员的近程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第四预设时间内截取视频片段，例如，近程监控模块则是安装在一些商铺的顶部或公共座椅的附近的，其能够较为近距离的采集人员的轮廓、人脸、着装颜色或款式图像，采集的图像较为清晰，在采集时，会切换到离目标人员较近的近程监控模块中，第四预设时间为获取到目标人员之后的1~2分钟的时间，在此时间内截取视频片段；根据初步搜寻到的目标人员的信息对图像内的疑似目标人员进行轮廓的标记，并将所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对，判断疑似目标人员中是否有落入肖像信息、着装信息、体态信息阈值范围内，例如，切换到近程监控模块后，先对之前远程监控模块中所标记的人员进行标记，然后所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对，比对的过程则是将1~2分钟内视频片段中出现大面积肖像的图像进行截取，然后与所录入的肖像信息进行比对，将1~2分钟内视频片段中出现大面积或完整的着装图像进行接取，然后与所录入的着装信息、体态信息进行比对，然后判断出有一个人员图像70%符合所录入的肖像信息、着装信息、体态信息，则默认此人是目标人员，而所录入的肖像信息、着装信息、体态信息是文字录入的肖像信息、着装信息、体态信息；若否，则返回根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中，例如，由于阳光照射或灯光照射所形成的色差问题，导致远程监控模块所获取到的人员衣物颜色有出入，则切换到近程监控模块后也会出现判断不出的现象，此时则需要返回根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中进行重新获取。

在本实施方式中，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对的步骤中，包括：

S61：采集目标人员在第五预设时间内的视频片段；

S62：对目标人员在第五预设时间内的视频片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对。

在本实施方式中，采集目标人员在第五预设时间内的视频片段，例如，采用近程监控模块对目标人员在第五预设时间内进行视频片段的获取，第五预设时间设置为2~3分钟内，获取的时间节点在从三人筛选出一人的步骤后，即进一步的精简标记人员数量的步骤后，此时则获取到该目标人员在2~3分钟内的视频片段；对目标人员在第五预设时间内的视频片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对，例如，获取到视频片段后，则对该视频片段进行分段截取，截取出大面积的肖像信息片段、清晰的着装信息以及体态信息片段、人物行为片段，然后将肖像信息片段、清晰的着装信息以及体态信息片段、人物行为片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对。

在本实施方式中，判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内的步骤中，包括：

S71：获取目标人员当前的多个面部图像截图，并与肖像信息进行比对；

S72：判断该面部图像是否处于肖像信息的阈值范围内；

S73：获取目标人员当前的着装图像，并与着装信息进行比对；

S74：判断该着装图像是否处于着装信息的阈值范围内；

S75：获取目标人员当前的体态图像，并与体态信息进行比对；

S76：判断该体态图像是否处于体态信息的阈值范围内；

S77：获取目标人员在第五预设时间内的视频片段，并分别与动态肖像图、动态行为图进行比对；

S78：判断该视频片段中的目标人员举动是否处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内；

S79：若上述四个比对结果的总和处于一个预设判断阈值参数的范围内，则默认该人员为目标人员。

在本实施方式中，获取目标人员当前的多个面部图像截图，并与肖像信息进行比对，判断该面部图像是否处于肖像信息的阈值范围内，例如，对肖像信息片段中出现的面部图像进行截图，筛选出较为清晰且面积较大的面容轮廓截图，然后与进站时所获取的肖像信息进行比对，由于并不一定完完全全截取到脸部正面的图，只能截取多个后进行模拟拼接处理，故存在一个相符程度，若相符程度高于70%，则判断该面部图像是处于肖像信息的阈值范围内的；获取目标人员当前的着装图像，并与着装信息进行比对，判断该着装图像是否处于着装信息的阈值范围内，例如，对着装信息以及体态信息片段图像进行截图，筛选出较为清晰的着装以及体态截图，然后与进站时所获取的着装信息进行比对，由于目标人员有可能因为个人原因而将上衣脱掉，故存在一个相符程度，若相符程度高于60%，则判断该着装图像处于着装信息的阈值范围内；获取目标人员当前的体态图像，并与体态信息进行比对，判断该体态图像是否处于体态信息的阈值范围内，例如，对着装信息以及体态信息片段图像进行截图，筛选出较为清晰的着装以及体态截图，然后与进站时所获取的体态信息进行比对，由于目标人员有可能会有不同的举动，导致体态有变化，故存在一个相符程度，若相符程度高于75%，则判断该体态图像处于体态信息的阈值范围内；获取目标人员在第五预设时间内的视频片段，并分别与动态肖像图、动态行为图进行比对，判断该视频片段中的目标人员举动是否处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内，例如，在2~3分钟内的视频片段中，截取有大面积面容动态的多个视频，然后与动态肖像图进行比对，同时也截取有行为动作的多个视频，然后与动态行为图进行比对，由于所截取的视频片段中的面容动态以及行为动作并不完全与进站时所获取的一致，比如拿起背包时拿起的高度有高有低，但是，同一个人的同样动作都是有一定的连贯性的，根据其关节的摆动幅度以及连贯性的速度可以进行区分，故存在一个相符程度，若相符程度高于90%，则判断该视频片段中的目标人员举动是处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内的；若上述四个比对结果的总平均值和处于一个预设判断阈值参数的范围内，则默认该人员为目标人员，例如，该预设判断阈值参数的范围在70%~100%，而上述四个比对结果的总和为70%+60%+75%+90%=295%，其平均值为73.75%，此时73.75%处于70%~100%的范围内，则默认该人员为目标人员。

参考附图2，一种客运站流动人员智能识别系统，包括：

获取模块10，用于获取进站人员的基本信息，基于基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，以及根据最新特征信息初步搜寻目标人员，其中，获取模块包括进站信息获取模块、远程监控模块、近程监控模块，进站信息获取模块用于获取进站人员的身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息，远程监控模块用于获取车站预设区域内的环境以及人员图像信息，近程监控模块用于获取特定区域内的人员图像信息；

第一判断模块20，用于判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

第一执行模块30，用于若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息；

录入模块40，用于录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员；

第二判断模块50，用于判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

第二执行模块60，用于若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对；

第三判断模块70，用于判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内；

第三执行模块80，用于若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位；

储存模块90，用于对该进站人员以往的基本信息进行储存，以及对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存。

在本实施方式中，获取模块10用于获取进站人员的基本信息，基于基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图，以及根据最新特征信息初步搜寻目标人员，可以获取图像信息以及体重信息，而体重信息则由进站信息获取模块中的预设体重秤进行获取，图像信息则由进站信息获取模块中的预设第一高清摄像头以及预设第二高清摄像头、远程监控模块、近程监控模块分别进行获取，例如，在进站人员刷身份证进行进站时，进站信息获取模块则获取身份证信息，然后第一高清摄像头以及预设第二高清摄像头则获取进站人员当前的进站图像，并进行预设时间的记录，进站人员在站内自由活动时，则由远程监控模块、近程监控模块来进行图像获取，而第一判断模块20则判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内，例如，进站人员刷身份证并且人脸识别进行安检，此时进站安检的设备则会记录该进站人员的当前身份信息、肖像信息、着装信息，身份信息则是身份证中所记录的信息，肖像信息则是容貌、面部轮廓、面部骨骼形态、发型，记录着装信息则是对其有无帽子、项链或围巾、耳环、眼镜、口罩、手腕装饰品、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色、行李款式或颜色的穿戴情况以及图像进行记录，稍远一点的高清摄像头则会记录其体态信息，即胖瘦高矮的信息，在进站人员站到安检的台阶上后，则会记录该进站人员的体重信息，在进站人员从刷身份证到站在安检台阶的活动过程中，则会对该进站人员以视频的方式记录，记录的时间是一个预设的时间，时间可以是5秒，也可以是8秒，但最短不能低于5秒，最长不会超过10秒，时间越长则视频中可摘取使用的动作片段越多，通过截取并应用进站人员视频中的动作片段，来生成在空白场景中的动态肖像图以及动态行为图，动态肖像图则是在进站过程中的全程面部表情的变化，动态行为图则是对进站人员在拿取行李行走、拿取行李直立站定、弯腰、张开双臂、拾取行李时的视频分段截取，而对应的记录时间越长，对应所生成的动态肖像图以及动态行为图也越详尽，但是对应的动态肖像图以及动态行为图所消耗的储存容量也越多，生成所需的时间也越长，一般在人流量少的车站内，则可以设置记录的时间为8~10秒，这样则由充足的时间进行动态肖像图以及动态行为图的生成，在人流量较大的车站内，则可以设置记录的时间为6~8秒，这样则可以在进站人员成功进站时，动态肖像图以及动态行为图就已经生成完毕，然后调用该进站人员的以往进站时所记录的信息，所调用的可以是不同车站的同一个人的信息，调用后则与当前所获取到的基本信息进行比对，主要是比对身份证中所记录的信息、容貌、面部轮廓以及体态信息，看看该进站人员是否与以往基本信息差别过大，若大于比对的阈值范围，则说明该进站人员存在盗用别人身份证进站的可能，即盗用了面容相似的人的身份证进站，此时则会对该进站人员进行标记，然后通知相关工作人员进行处理，在调用该进站人员的以往进站信息时，会存在无进站记录的情况，即此情况说明该人员第一次进站乘车，此时则无需进行比对，直接对该进站人员进行记录即可，第一执行模块30则是在确认了该进站人员时本人无误后，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，例如，该进站人员持有本人的身份证进站安检，安检无误后，则会对其进行基本信息的记录，同时生成对应的信息文档、动态肖像图、动态行为图，并打包到一个文件夹中进行储存，录入模块40则是用于录入目标人员的基本信息，并根据最新特征信息初步搜寻目标人员，第二判断模块50则是用于判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内，例如，在站内工作人员需要搜寻目标人员时，此时则需要在该系统中录入目标人员的基本信息，可以录入的信息为：姓名、年龄、脸型的形容、发型的形容、有无佩戴帽子或帽子的款式颜色、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色等，录入后则会形成一个阈值范围，不同的信息的权重不同，例如，年龄、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色的权重较大，然后根据所录入的信息优先对权重较大的信息对站内人员进行初步搜寻，然后对所搜寻的人员进行年龄、预测的身高范围、体态范围、穿着的衣物款式或颜色、鞋子、行李包款式或颜色进行比对，第二执行模块60则是在初步搜寻并标记后，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据最新特征信息对目标人员进行详细比对，第三判断模块70则是用于判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内，例如，画面中有许多人都符合所录入的信息，然后所标记的人员有好几个，此时则需要进一步进行观察，以判断出确定的目标人员，此时则需要对所标记的目标人员进行预设时间的观察，观察的时间为进站时记录时间的3~4倍，若进站时间为8秒，则需要观察24~32秒，且观察的时段为目标人员的车辆信息开始检票至检票截止的时段，即此时段目标人员肯定处于拿行李站立-行走，或从坐下-站立-拿行李行走的过程，若此时段内有被标记的目标人员无动于衷，或并未在检票口的队列中，则取消对其进行标记，最终则调用目标人员的最新特征信息对剩余标记的目标人员进行详细比对，并判断所比对的目标人员是否处于最新特征信息的阈值范围内，即目标人员在该观察时段内的行为动作是否有与动态肖像图、动态行为图近似或相同的动作，然后单独对其进行标记，将剩余的标记人员取消标记，第三执行模块80则是在判断出最终的目标人员后，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位，例如，判断出该目标人员后，则获取图像中目标人员周围的场景，并识别出场景中的参照物，来确定目标人员所在的方位，以排队时的场景为例，若场景中出现了检票口的编号，则可以获知目标人员在对应的检票口的队列内，若队列较长，无法获知到该检票口的信息，则可以通过队列两旁的广告牌、座椅、商铺进行确定，储存模块90则是用于对该进站人员以往的基本信息进行储存，以及对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，以便于后续的调用。

在本实施方式中，获取模块10还包括第一判断单元、第一执行单元，第一判断单元用于判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内，第一高清摄像头是进站人员在进站时刷身份证并进行人脸识别的摄像头，此时第一高清摄像头则对该进站人员在不佩戴帽子、口罩、眼镜下对其进行肖像信息的获取，第二高清摄像头则是一个位于进站人员前方且相距2~3米的摄像头，是对进站人员的着装信息以及体态信息进行视频获取，即记录该进站人员在6~8秒内的行为举动，体重秤则是设置在进站人员刷完身份证并验证通过后的通道中，进站人员前进时需要上称称重，然后根据所获取的体重信息与体态信息以及着装信息来进行交叉比对，以此来判断其体重信息是否与体态信息以及着装信息是否在关联度的预设阈值范围内，例如，该进站人员的体态较为显瘦，身高在160~165cm，但是穿着大衣，在上称时，则显示其达到90kg，此时体重信息与体态信息以及着装信息的关联度低，即处于关联度的预设阈值范围外，则默认该进站人员存在不合理体重，有身体携带大量重量物体的可能性，此时则会对该进站人员进行标记，第一执行单元用于若是，则根据第一预设时间段内所获取的肖像信息生成预设时间的动态肖像图，根据第二预设时间段内所获取的着装信息以及体态信息生成动态行为图，根据身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档。

在本实施方式中，第一判断单元还包括设定运算子单元、判断子单元、执行子单元，设定运算子单元用于对该进站人员的体重信息设定为a，对该进站人员的体态信息设定为b，对该进站人员的着装信息设定为c，根据b，对该进站人员的预测体重信息设定为x，根据c对该进站人员的预测着装重量设定为y；判断子单元用于判断a是否处于x+y的阈值范围内；执行子单元用于若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内；例如，该进站人员上称后体重为60kg，设定60kg为a，其是中等体型，假设其身高为170cm，穿着大衣、牛仔裤、跑鞋，从视频中测量出其以胯部为中心的横向宽度为45cm，设定身高170cm且横向宽度45cm为b，根据b，计算出其身高与宽度的比值为0.264，则根据其比值预测出该人员的体重范围在54~64kg，将54~64kg设定为x，将大衣、牛仔裤、跑鞋设定为c，并预测c的总重量为1.5~3kg，将1.5~3kg设定为y，然后将x与y对应的数值进行相加，即54~64kg+1.5~3kg=55.5~67kg，然后判断a是否处于55.5~67kg的范围内，而a为60kg，则处于了55.5~67kg的范围内；若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内，即a已经处于x+y的阈值范围内了，则说明该进站人员检验通过，若否，则对该进站人员进行标记，并通知相关的工作人员前往核实。

在本实施方式中，第一判断模块20还包括第一调用单元、第二判断单元、第二执行单元、第三判断单元、第三执行单元、第二调用单元、第四判断单元、第四执行单元，第一调用单元用于调用该进站人员以往的身份信息，并与当前的身份信息进行比对；第二判断单元用于判断当前的身份信息与以往的身份信息是否相符，例如，该进站人员刷身份证进站，在上一次进站坐车时的户籍地址没有变化，而这一次进站坐车的户籍地址有了变化，则判断为不相符，又例如，该进站人员在上一次进站坐车时的姓名与此次进站坐车的姓名不同，则判断为不相符；第二执行单元用于若否，则调用身份变更记录信息，并与当前的身份信息进行比对，例如，调用出户籍变更的记录信息，该记录为2016年5月20日从城市1变更至城市2，然后将2016年5月20日与身份证中的证件有限期的初始日期进行比对，若相符，则不对该进站人员进行标记；第三判断单元用于判断当前的身份信息与身份变更记录信息是否相符；第三执行单元用于若否，则对该进站人员进行标记；第二调用单元用于调用该进站人员以往肖像信息，并与当前的肖像信息进行比对；第四判断单元用于判断当前的肖像信息是否处于以往的肖像信息的阈值范围内；第四执行单元用于若否，则对该进站人员进行标记；例如，该进站人员刷身份证进站，此时则根据身份证中的姓名调用该进站人员以往进站时的肖像信息，如容貌、面部轮廓、面部骨骼形态、发型，与当前的进站人员进行比对，若容貌、面部轮廓、面部骨骼形态的变化不大，即处于了以往的肖像信息的阈值范围内的，则默认为该进站人员持有本人身份证进站，不对其进行标记。

在本实施方式中，录入模块40还包括第一获取单元、第一比对单元、第五判断单元、第五执行单元，第一获取单元用于获取客运站内远程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第三预设时间内截取视频片段，例如，远程监控模块由于设置得比较远，一般设置在靠近车站内天花板的墙壁上，所获取到的人物图像只能有人物的轮廓，并不能清晰的查看到人脸，所看出的着装颜色会较为模糊，此时则在第三预设时间内截取视频片段，第三预设时间则在2~3分钟内，可以是从开始获取时开始计算的2~3分钟内，也可以是以往时间的任意一个2~3分钟内，也可以是检票时间的任意一个2~3分钟内；第一比对单元用于根据所截取的视频片段，并标记所有人员轮廓，并将所标记的所有人员轮廓分别与着装信息进行比对，第五判断单元用于判断所标记的所有人员轮廓中是否有个别或少量人员轮廓落入着装信息的阈值范围内，例如，视频片段中出现了16个人，然后将16个人进行标记，然后调用所录入的着装信息，录入的着装信息可以是有无帽子、项链或围巾、耳环、眼镜、口罩、手腕装饰品、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色、行李款式或颜色，将着装信息与16个标记人员进行比对，其中有无帽子、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色的权重较大，然后判断出16个标记人员中有多少人是落入着装信息的阈值范围内的；第五执行单元用于若是，则清除未落入着装信息阈值范围内的人员轮廓，并根据图像中的环境标记出各个目标人员的方位，例如，16个标记人员中有3个人员有戴帽子、衣服款式或颜色、裤子款式或颜色、鞋子款式或颜色与所录入的着装信息相近，则取消剩余的13个人员的标记，然后根据3个人员的周围环境标记出简要的方位，例如1号人员在靠近洗手间的第一排座椅附近，2号人员在靠近xx商店的前方开阔区域，3号人员在xx商铺靠近过道的区域。

在本实施方式中，第二判断模块50还包括第一采集单元、第二比对单元、第六判断单元、第六执行单元，第一采集单元用于采集客运站内靠近目标人员的近程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第四预设时间内截取视频片段，例如，近程监控模块则是安装在一些商铺的顶部或公共座椅的附近的，其能够较为近距离的采集人员的轮廓、人脸、着装颜色或款式图像，采集的图像较为清晰，在采集时，会切换到离目标人员较近的近程监控模块中，第四预设时间为获取到目标人员之后的1~2分钟的时间，在此时间内截取视频片段；第二比对单元用于根据初步搜寻到的目标人员的信息对图像内的疑似目标人员进行轮廓的标记，并将所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对，第六判断单元用于判断疑似目标人员中是否有落入肖像信息、着装信息、体态信息阈值范围内，例如，切换到近程监控模块后，先对之前远程监控模块中所标记的人员进行标记，然后所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对，比对的过程则是将1~2分钟内视频片段中出现大面积肖像的图像进行截取，然后与所录入的肖像信息进行比对，将1~2分钟内视频片段中出现大面积或完整的着装图像进行接取，然后与所录入的着装信息、体态信息进行比对，然后判断出有一个人员图像70%符合所录入的肖像信息、着装信息、体态信息，则默认此人是目标人员，而所录入的肖像信息、着装信息、体态信息是文字录入的肖像信息、着装信息、体态信息；第六执行单元用于若否，则返回根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中，例如，由于阳光照射或灯光照射所形成的色差问题，导致远程监控模块所获取到的人员衣物颜色有出入，则切换到近程监控模块后也会出现判断不出的现象，此时则需要返回根据最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中进行重新获取。

在本实施方式中，第二执行模块60还包括第二采集单元、第三比对单元，第二采集单元用于采集目标人员在第五预设时间内的视频片段，例如，采用近程监控模块对目标人员在第五预设时间内进行视频片段的获取，第五预设时间设置为2~3分钟内，获取的时间节点在从三人筛选出一人的步骤后，即进一步的精简标记人员数量的步骤后，此时则获取到该目标人员在2~3分钟内的视频片段；第三比对单元用于对目标人员在第五预设时间内的视频片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对，例如，获取到视频片段后，则对该视频片段进行分段截取，截取出大面积的肖像信息片段、清晰的着装信息以及体态信息片段、人物行为片段，然后将肖像信息片段、清晰的着装信息以及体态信息片段、人物行为片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对。

在本实施方式中，第三判断模块70还包括第二获取单元、第七判断单元、第三获取单元、第八判断单元、第四获取单元、第九判断单元、第五获取单元、第十判断单元、汇总执行单元，第二获取单元用于获取目标人员当前的多个面部图像截图，并与肖像信息进行比对，第七判断单元用于判断该面部图像是否处于肖像信息的阈值范围内，例如，对肖像信息片段中出现的面部图像进行截图，筛选出较为清晰且面积较大的面容轮廓截图，然后与进站时所获取的肖像信息进行比对，由于并不一定完完全全截取到脸部正面的图，只能截取多个后进行模拟拼接处理，故存在一个相符程度，若相符程度高于70%，则判断该面部图像是处于肖像信息的阈值范围内的；第三获取单元用于获取目标人员当前的着装图像，并与着装信息进行比对，第八判断单元用于判断该着装图像是否处于着装信息的阈值范围内，例如，对着装信息以及体态信息片段图像进行截图，筛选出较为清晰的着装以及体态截图，然后与进站时所获取的着装信息进行比对，由于目标人员有可能因为个人原因而将上衣脱掉，故存在一个相符程度，若相符程度高于60%，则判断该着装图像处于着装信息的阈值范围内；第四获取单元用于获取目标人员当前的体态图像，并与体态信息进行比对，第九判断单元用于判断该体态图像是否处于体态信息的阈值范围内，例如，对着装信息以及体态信息片段图像进行截图，筛选出较为清晰的着装以及体态截图，然后与进站时所获取的体态信息进行比对，由于目标人员有可能会有不同的举动，导致体态有变化，故存在一个相符程度，若相符程度高于75%，则判断该体态图像处于体态信息的阈值范围内；第五获取单元用于获取目标人员在第五预设时间内的视频片段，并分别与动态肖像图、动态行为图进行比对，第十判断单元用于判断该视频片段中的目标人员举动是否处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内，例如，在2~3分钟内的视频片段中，截取有大面积面容动态的多个视频，然后与动态肖像图进行比对，同时也截取有行为动作的多个视频，然后与动态行为图进行比对，由于所截取的视频片段中的面容动态以及行为动作并不完全与进站时所获取的一致，比如拿起背包时拿起的高度有高有低，但是，同一个人的同样动作都是有一定的连贯性的，根据其关节的摆动幅度以及连贯性的速度可以进行区分，故存在一个相符程度，若相符程度高于90%，则判断该视频片段中的目标人员举动是处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内的；汇总执行单元用于将上述的判断结果进行求和并求出平均值，且执行若上述四个比对结果的总和平均值处于一个预设判断阈值参数的范围内，则默认该人员为目标人员，例如，该预设判断阈值参数的范围在70%~100%，而上述四个比对结果的总和为70%+60%+75%+90%=295%，其平均值为73.75%，此时73.75%处于70%~100%的范围内，则默认该人员为目标人员。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取进站人员的基本信息，基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图，其中，所述基本信息具体包括身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息；

判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，其中，信息文档包括行程票信息；

录入目标人员的基本信息，并根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员；

判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对；

判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内；

若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位。

2.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图的步骤中，包括：

应用预设第一高清摄像头对该进站人员在第一预设时间段内进行肖像信息获取；

应用预设第二高清摄像头对该进站人员在第二预设时间段内进行着装信息以及体态信息获取；

应用预设体重秤对该进站人员进行体重信息获取；

判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内；

若是，则根据第一预设时间段内所获取的肖像信息生成预设时间的动态肖像图，根据第二预设时间段内所获取的着装信息以及体态信息生成动态行为图，根据身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息生成信息文档。

3.根据权利要求2所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述判断该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度是否处于预设阈值范围内的步骤中，包括：

对该进站人员的体重信息设定为a，对该进站人员的体态信息设定为b，对该进站人员的着装信息设定为c，根据b，对该进站人员的预测体重信息设定为x，根据c对该进站人员的预测着装重量设定为y；

判断a是否处于x+y的阈值范围内；

若是，则判定该进站人员的体重信息与体态信息以及着装信息的关联度处于预设阈值范围内。

4.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内的步骤中，包括：

调用该进站人员以往的身份信息，并与当前的身份信息进行比对；

判断当前的身份信息与以往的身份信息是否相符；

若否，则调用身份变更记录信息，并与当前的身份信息进行比对；

判断当前的身份信息与身份变更记录信息是否相符；

若否，则对该进站人员进行标记；

调用该进站人员以往肖像信息，并与当前的肖像信息进行比对；

判断当前的肖像信息是否处于以往的肖像信息的阈值范围内；

若否，则对该进站人员进行标记。

5.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息的步骤中，包括：

开设当前进站人员基本信息的电子文件夹，将所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图放入该电子文件夹中进行储存，并对时间以及地点进行记录。

6.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中，包括：

获取客运站内远程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第三预设时间内截取视频片段；

根据所截取的视频片段，并标记所有人员轮廓，并将所标记的所有人员轮廓分别与着装信息进行比对；

判断所标记的所有人员轮廓中是否有个别或少量人员轮廓落入着装信息的阈值范围内；

若是，则清除未落入着装信息阈值范围内的人员轮廓，并根据图像中的环境标记出各个目标人员的方位。

7.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内的步骤中，包括：

采集客运站内靠近目标人员的近程监控模块中图像范围内的人员图像，并在第四预设时间内截取视频片段；

根据初步搜寻到的目标人员的信息对图像内的疑似目标人员进行轮廓的标记，并将所标记的疑似目标人员进行肖像信息、着装信息、体态信息的比对；

判断疑似目标人员中是否有落入肖像信息、着装信息、体态信息阈值范围内；

若否，则返回所述根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员的步骤中。

8.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对的步骤中，包括：

采集目标人员在第五预设时间内的视频片段；

对目标人员在第五预设时间内的视频片段分别与肖像信息、着装信息、体态信息、动态肖像图、动态行为图进行比对。

9.根据权利要求1所述的一种客运站流动人员智能识别方法，其特征在于，所述判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内的步骤中，包括：

获取目标人员当前的多个面部图像截图，并与肖像信息进行比对；

判断该面部图像是否处于肖像信息的阈值范围内；

获取目标人员当前的着装图像，并与着装信息进行比对；

判断该着装图像是否处于着装信息的阈值范围内；

获取目标人员当前的体态图像，并与体态信息进行比对；

判断该体态图像是否处于体态信息的阈值范围内；

获取目标人员在第五预设时间内的视频片段，并分别与动态肖像图、动态行为图进行比对；

判断该视频片段中的目标人员举动是否处于动态肖像图、动态行为图的阈值范围内；

若上述四个比对结果的总和平均值处于一个预设判断阈值参数的范围内，则默认该人员为目标人员。

10.一种客运站流动人员智能识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取进站人员的基本信息，基于所述基本信息生成信息文档、动态肖像图以及动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息，以及根据所述最新特征信息初步搜寻目标人员，其中，获取模块包括进站信息获取模块、远程监控模块、近程监控模块，进站信息获取模块用于获取进站人员的身份信息、肖像信息、着装信息、体态信息、体重信息，远程监控模块用于获取车站预设区域内的环境以及人员图像信息，近程监控模块用于获取特定区域内的人员图像信息；

第一判断模块，用于判断该进站人员当前的身份信息、肖像信息是否处于以往的身份信息、肖像信息的阈值范围内；

第一执行模块，用于若是，则对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存，形成最新特征信息；

第二判断模块，用于判断初步搜寻到的目标人员是否处于所录入的基本信息的阈值范围内；

第二执行模块，用于若是，则在图像中标记目标人员的轮廓，并对所标记的目标人员在预设时间内进行观察，且根据所述最新特征信息对目标人员进行详细比对；

第三判断模块，用于判断所比对的目标人员是否处于所述最新特征信息的阈值范围内；

第三执行模块，用于若是，则根据图像中的场景识别出目标人员所在的方位；

储存模块，用于对该进站人员以往的基本信息进行储存，以及对所获取的进站人员的基本信息以及所生成的信息文档、动态肖像图、动态行为图进行打包储存。