异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，用于提高检测到异常拍摄图像的准确性。本发明专利技术提供的方法包括：通过获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像以及采集设备的设备信息，设备信息包括采集设备的摄像参数和位置信息，并对人脸拍摄图像中的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到拍摄对象的人员属性，基于人员属性与采集设备的设备信息中的摄像参数，计算得到拍摄对象与采集设备之间的拍摄距离，根据采集设备的位置信息与拍摄距离，确认人脸拍摄图像是否是异常拍摄图像。摄图像是否是异常拍摄图像。摄图像是否是异常拍摄图像。

【技术实现步骤摘要】
异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在安防行业中，通过对人脸进行抓拍，并对拍摄到的数据进行智能分析，对社会治安带来安定的作用。通过安装拍摄设备采集人脸图片，其中，有些抓拍设备会拍摄到周边的电子广告屏中的人脸图片，这些非真实场景的人脸图片对于安防管理作业来说是无效数据，从而导致大量垃圾数据冗余，增加存储压力。
[0003]现有技术中通过计算同一人员的抓拍数据数量与预设阈值的比例，来判断人脸抓拍数据是否异常，从而对异常的人脸抓拍数据进行筛除。
[0004]但是，这种方法对于不同场景的适用性较低，不能根据拍摄场景进行针对性识别并筛除异常的人脸抓拍数据，对于异常的人脸抓拍数据的处理效果差。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高检测到异常拍摄挑图像的准确度。
[0006]一种异常图像检测方法，包括：
[0007]获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和所述采集设备的设备信息，其中，所述设备信息包括位置信息和摄像参数；
[0008]对人脸拍摄图像所包含的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到所述拍摄对象的人员属性；
[0009]基于所述摄像参数与所述拍摄对象的人员属性，计算所述拍摄对象与所述采集设备之间的拍摄距离；
[0010]通过所述位置信息与所述拍摄距离，确定所述采集设备所拍摄的人脸拍摄图像是否是异常拍摄图像。
[0011]一种异常图像检测装置，包括：
[0012]拍摄图像获取模块，用于获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和所述采集设备的设备信息，其中，所述设备信息包括位置信息和摄像参数；
[0013]特征识别模块，用于对人脸拍摄图像所包含的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到所述拍摄对象的人员属性；
[0014]距离计算模块，用于基于所述摄像参数与所述拍摄对象的人员属性，计算所述拍摄对象与所述采集设备之间的拍摄距离；
[0015]异常检测模块，用于通过所述位置信息与所述拍摄距离，确定所述采集设备所拍摄的人脸拍摄图像是否是异常拍摄图像。
[0016]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理
器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述异常图像检测方法的步骤。
[0017]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述异常图像检测方法的步骤。
[0018]本专利技术提供的异常图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像以及采集设备的设备信息，设备信息包括采集设备的摄像参数和位置信息，并对人脸拍摄图像中的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到拍摄对象的人员属性，基于人员属性与采集设备的设备信息中的摄像参数，计算得到拍摄对象与采集设备之间的拍摄距离，根据采集设备的位置信息与拍摄距离，确认人脸拍摄图像是否是异常拍摄图像，提高了检测到异常拍摄图像的效率与准确度，提高了筛除无效数据的效果。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是本专利技术一实施例中异常图像检测方法的一应用环境示意图；
[0021]图2是本专利技术一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0022]图3是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0023]图4是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0024]图5是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0025]图6是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0026]图7是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0027]图8是本专利技术另一实施例中异常图像检测方法的一流程图；
[0028]图9是本专利技术另一实施例中异常图像检测装置的结构示意图；
[0029]图10是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0030]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]本专利技术实施例提供的异常图像检测方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，终端设备通过网络与服务器进行通信。其中，终端设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0032]系统框架100可以包括终端设备、网络和服务器。网络用以在终端设备和服务器之间提供通信链路的介质。网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0033]用户可以使用终端设备通过网络与服务器交互，以接收或者发送消息等。
[0034]终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Eperts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Eperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0035]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。
[0036]需要说明的是，本专利技术实施例所提供的异常图像检测方法由服务器执行，相应地，异常图像检测装置设置于服务器中。
[0037]应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的，根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器，本专利技术实施例中的终端设备具体可以对应的是实际生产中的应用系统。
[0038]在一实施例中，如图2所示，提供一种异常图像检测方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：
[0039]S10，获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和采集设备的设备信息，其中，设备信息包括位置信息和摄像参数。
[0040]其中，采集设备在进行拍摄时未能有效过滤电子广告、视频中的无效数据，造成了大量垃圾数据冗余，导致内存压力增大，因此，需要定期处理采集设备所拍摄的拍摄图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常图像检测方法，其特征在于，包括：获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和所述采集设备的设备信息，其中，所述设备信息包括位置信息和摄像参数；对人脸拍摄图像所包含的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到所述拍摄对象的人员属性；基于所述摄像参数与所述拍摄对象的人员属性，计算所述拍摄对象与所述采集设备之间的拍摄距离；通过所述位置信息与所述拍摄距离，确定所述采集设备所拍摄的人脸拍摄图像是否是异常拍摄图像。2.根据权利要求1所述的异常图像检测方法，其特征在于，所述获取采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和所述采集设备的设备信息，其中，所述设备信息包括位置信息和摄像参数，包括：获取采集设备标识，根据所述采集设备标识确定与所述采集设备具有对应关系的采集设备；获取与所述采集设备具有对应关系的采集设备所拍摄的人脸拍摄图像和该采集设备的设备信息。3.根据权利要求1所述的拍摄数据处理方法，其特征在于，若采集设备所拍摄的人脸拍摄图像为多个，所述人脸拍摄图像所包含的拍摄对象为多个，所述对所述人脸拍摄图像所包含的拍摄对象进行人员属性特征识别，得到所述拍摄对象的人员属性，包括：对多个所述人脸拍摄图像进行对象识别，确定多个所述人脸拍摄图像所包含的多个拍摄对象；针对每个所述拍摄对象，分别确定包含所述拍摄对象的人脸拍摄图像数量；按照人脸拍摄图像数量从大到小的顺序，对包含所述拍摄对象的人脸拍摄图像数量进行排序，得到排序结果；比较所述排序结果中相邻两个人脸拍摄图像数量的差值，若差值大于预设阈值，选择人脸拍摄图像数量较大的拍摄对象，作为目标对象；对包含所述目标对象的人脸拍摄图像进行人员属性特征识别，得到所述目标对象的人员属性。4.根据权利要求3所述的拍摄数据处理方法，其特征在于，所述对包含所述目标对象的人脸拍摄图像进行人员属性特征识别，得到所述目标对象的人员属性，包括：对包含所述目标对象的人脸拍摄图像进行图像质量评估，得到包含所述目标对象的每一张人脸拍摄图像的图像清晰度评分；选择图像清晰度评分最高的人脸拍摄图像进行人员属性特征识别，得到所述目标对象的人员属性。5.根据权利要求1所述的拍摄数据处理方法，其特征在于，所述基于所述摄像参...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵通，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：