一种用户身份识别装置和机器人制造方法及图纸

本申请提供一种用户身份识别装置和机器人，装置包括：至少一个双目摄像头、至少一个高清摄像头和分别与所述双目摄像头、高清摄像头连接的处理器；其中，所述至少一个双目摄像头和至少一个高清摄像头同步工作，分别用于实时获取视频图像信息；所述处理器对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。本申请采用双目摄像头搭配高清摄像头的工作方式，相比于现有技术仅仅依靠高清摄像头捕捉到的用户图像信息来识别用户身份，本申请提供的机器人提高了用户身份识别的准确度、识别效率。

User identification device and robot

This application provides a user identification device and robot device comprises at least one binocular camera, at least a high-definition camera and respectively connected with the binocular camera, high-definition camera processor; wherein the at least one binocular camera and at least one HD Camera Synchronization, are used to obtain the image information of the video real time video image information processing; depth first the processor of the at least one binocular camera to obtain the depth map acquisition, and color map, second video image information and on the basis of the depth map and color map and at least one access to high-definition camera, determine the user's identity information. This application uses the binocular camera collocation HD camera working mode, the user image information compared to existing technology only rely on high-definition cameras to capture the identification of user identity, the application provides the robot to improve the accuracy and efficiency of identification of user identification.

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及机器人制造
，尤其涉及一种用户身份识别装置和机器人。
技术介绍
随着科学技术的高速发展，机器人制造技术也得以发展迅速，机器人的应用已逐步进入家庭服务行业。物业服务机器人是一种不受环境、温度的影响，能够动态地实现对用户身份识别的机器人，该类机器人需要在用户身份识别方面有卓越的辨识能力。然而目前传统的物业服务机器人都是利用高清摄像头捕捉用户图像信息，通过对捕捉到的用户图像信息进行分析来达到识别用户身份的目的。显然，仅仅依靠高清摄像头捕捉到的用户图像信息来识别用户身份，其准确度、识别效率都非常低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种用户身份识别装置和机器人，以提高用户身份识别的准确度和识别效率。技术方案如下：本申请的一方面，提供一种用户身份识别装置，包括：至少一个双目摄像头、至少一个高清摄像头和分别与所述双目摄像头、高清摄像头连接的处理器；其中，所述至少一个双目摄像头和至少一个高清摄像头同步工作，分别用于实时获取视频图像信息；所述处理器对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。优选地，所述双目摄像头包括的两个摄像头均为1080P的高清摄像头，且所述两个摄像头的间距为15厘米。优选地，所述处理器包括：深度信息处理模块，用于对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图；图片信息处理模块，用于对所述深度图和彩色图进行处理，确定所述第一视频图像信息中的至少一名用户；人脸定位模块，用于采用人脸定位方法计算所述第一视频图像信息中各个用户的人脸位置；人脸区域确定模块，用于基于所述第一视频图像信息中各个用户的人脸位置，确定所述高清摄像头获取的第二视频图像信息中各个用户的人脸区域；人脸特征信息提取模块，用于采用人脸特征提取方法对所述第二视频图像信息中各个用户的人脸区域进行特征提取，分别获得每个人脸区域对应的人脸特征信息；比对模块，用于将获得的人脸特征信息与存储的预设人脸特征信息进行比对，所述预设人脸特征信息与预设用户身份信息一一对应；用户身份确定模块，用于当所述比对模块对比所述获得的人脸特征信息与存储的预设人脸特征信息一致时，将所述预设人脸特征信息对应的预设用户身份信息确定为所述用户的身份。优选地，所述图片信息处理模块包括：第一处理子模块，用于对所述彩色图进行深度卷积神经网络DeepCNN的人体检测，获得所述第一视频图像信息的初步人体检测结果；第二处理子模块，用于基于所述初步人体检测结果，结合所述深度图的图像信息，确定所述第一视频图像信息的最终人体检测结果；用户确定子模块，用于根据所述最终人体检测结果确定所述第一视频图像信息中的至少一名用户。优选地，所述处理器还用于，依据所述深度图确定所述用户的相对位置信息。本申请的另一方面，还提供一种机器人，包括前文任一项所述的用户身份识别装置。本申请提供的用户身份识别装置包括至少一个双目摄像头、至少一个高清摄像头和分别与所述双目摄像头、高清摄像头连接的处理器，其中，至少一个双目摄像头和至少一个高清摄像头同步工作，分别用于实时获取视频图像信息，处理器对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。本申请采用双目摄像头搭配高清摄像头的工作方式，相比于现有技术仅仅依靠高清摄像头捕捉到的用户图像信息来识别用户身份，本申请提供的机器人提高了用户身份识别的准确度、识别效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请提供的一种用户身份识别装置的结构示意图；图2为本申请中处理器的结构示意图；图3为本申请中图片信息处理模块的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。请参阅图1，其示出了本申请提供的一种用户身份识别装置的结构示意图，包括：至少一个双目摄像头100、至少一个高清摄像头200和分别与所述双目摄像头100、高清摄像头200连接的处理器300。本申请中关于双目摄像头100和高清摄像头200的具体设置个数可以根据实际需求灵活设置，但需保证的是，所设置的至少一个双目摄像头100和至少一个高清摄像头200需实时同步工作，分别实时获取其各自捕捉到的视频图像信息。具体在本申请实施例中，双目摄像头100包括的两个摄像头均可以采用1080P的高清摄像头，其包括的两个摄像头间距15厘米。在本申请实际应用过程中，优选的双目摄像头100和高清摄像头200同时同步捕捉同一方向、位置的视频图像信息。具体在本申请中，至少存在一个双目摄像头100和一个高清摄像头200同时且实时同步工作，用于分别实时获取其各自捕捉到的视频图像信息。其中，双目摄像头100捕捉到的视频图像信息称之为第一视频图像信息，高清摄像头200捕捉到的视频图像信息称之为第二视频图像信息。处理器300分别与各双目摄像头100和各高清摄像头200连接，用于接收各双目摄像头100和各高清摄像头200发送的视频图像信息。进而处理器300对所述至少一个双目摄像头100获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头200获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。下面，专利技术人将对本申请中处理器300的具体实现过程进行详细描述，其结构如图2所示，包括：深度信息处理模块301，用于对所述至少一个双目摄像头100获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图。为了便于说明，本申请以包括一个双目摄像头100和一个高清摄像头200为例来说，处理器300接收到双目摄像头100发送的第一视频图像信息后，对该第一视频图像信息进行深度处理，获得一深度图和一彩色图(为了便于区分，这里称之为彩色图一)，接收到高清摄像头200发送的第二视频图像信息后，又获得一彩色图(色图二)。在本申请实际应用过程中，因为双目摄像头100的视场角较大，高清摄像头200的分辨率高且视场角相对较小(相同距离获取到的人脸图片大)，因此彩色图一和彩色图二的内容不完全相同，但容易理解的是，对于彩色图一和彩色图二中相同的内容来说，彩色图二中的内容是放大后的彩色图一中的内容。图片信息处理模块302，用于对所述深度图和彩色图进行处理，确定所述第一视频图像信息中的至少一名用户。本申请中，图片信息处理模块302可以具体包括，如图3所示：第一处理子模块3021，用于对所述彩色图进行DeepCNN(DeepConvolutionalNeuralNetworks，深度卷积神经网络)的人体检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户身份识别装置，其特征在于，包括：至少一个双目摄像头、至少一个高清摄像头和分别与所述双目摄像头、高清摄像头连接的处理器；其中，所述至少一个双目摄像头和至少一个高清摄像头同步工作，分别用于实时获取视频图像信息；所述处理器对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。

【技术特征摘要】
1.一种用户身份识别装置，其特征在于，包括：至少一个双目摄像头、至少一个高清摄像头和分别与所述双目摄像头、高清摄像头连接的处理器；其中，所述至少一个双目摄像头和至少一个高清摄像头同步工作，分别用于实时获取视频图像信息；所述处理器对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图，并依据所述深度图、彩色图和至少一个高清摄像头获取到的第二视频图像信息，确定用户的身份信息。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述双目摄像头包括的两个摄像头均为1080P的高清摄像头，且所述两个摄像头的间距为15厘米。3.根据权利要求1-2任一项所述的装置，其特征在于，所述处理器包括：深度信息处理模块，用于对所述至少一个双目摄像头获取到的第一视频图像信息进行深度处理，获取深度图和彩色图；图片信息处理模块，用于对所述深度图和彩色图进行处理，确定所述第一视频图像信息中的至少一名用户；人脸定位模块，用于采用人脸定位方法计算所述第一视频图像信息中各个用户的人脸位置；人脸区域确定模块，用于基于所述第一视频图像信息中各个用户的人脸位置，确定所述高清摄像头获取的第二视频图像信息中各个用户的人...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄巍伟，周禄兵，苗振伟，
申请(专利权)人：中新智擎有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44