一种基于大数据的智慧园区安防系统技术方案

本发明专利技术涉及智慧安防系统，具体涉及一种基于大数据的智慧园区安防系统，由特征图获取模块融合人脸特征、人脸轮廓得到人脸特征图，拓扑图获取模块基于人脸特征图获取人脸拓扑图，形变图获取模块基于人脸特征图和标准人脸特征图获取人脸形变图，变换参数获取模块基于人脸形变图中各像素点在人脸图像、标准人脸图像中对应的距离差和像素差得到变换参数，恢复图获取模块基于变换参数对人脸拓扑图进行拓扑变换得到人脸恢复图，数据匹配模块基于人脸恢复图和标准人脸拓扑图的匹配结果进行身份验证；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能对人脸图像进行准确识别、无法对大量安防监控视频进行安全有效存储的缺陷。对大量安防监控视频进行安全有效存储的缺陷。对大量安防监控视频进行安全有效存储的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的智慧园区安防系统


[0001]本专利技术涉及智慧安防系统，具体涉及一种基于大数据的智慧园区安防系统。

技术介绍

[0002]智慧园区是各类成熟园区转型升级的典范，智慧化不仅能够提升园区的吸引力，而且能够促进园区可持续发展，给予了战略性新型产业发展的基础，顺应信息技术创新与应用趋势，这是传统产业园区所不具有的。
[0003]大数据是对大量、动态、持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有价值性的内容。以前，面对庞大的数据，我们可能会因无法了解事物的本质，而在科学工作中得到错误的判断，而大数据时代的来临，可以更好地帮助我们分析事物的本质，从而推动实现巨大经济效益，增强社会管理水平。
[0004]大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，大数据可以概括为“5个V”，数量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、高价值(Value)、真实性(Veracity)。物联网、互联网以及云计算等新兴技术的发展，标志着大数据时代的来临，改变了人们的生活模式、工作模式以及思维模式。安防工作也要满足时代发展的趋势以及智慧园区建设的需求，充分使用大数据云存储等手段，构建智慧安防体系，显著提升安全防控能力和综合管控能力，是智慧园区升级的一个重要目标。
[0005]然而，现有的智慧园区安防系统不能对人脸图像进行准确识别，导致无法对进入人员进行有效的身份验证，给园区安全带来较大的安全隐患，并且无法对大量安防监控视频进行安全有效的存储。

技术实现思路
<br/>[0006](一)解决的技术问题
[0007]针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于大数据的智慧园区安防系统，能够有效克服现有技术所存在的不能对人脸图像进行准确识别、无法对大量安防监控视频进行安全有效存储的缺陷。
[0008](二)技术方案
[0009]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0010]一种基于大数据的智慧园区安防系统，包括服务器，以及
[0011]人脸图像采集模块，分布式设置于园区内各进出口，用于采集进入人员人脸图像；
[0012]人脸图像筛选模块，通过控制云台动作调节人脸图像采集模块的拍摄角度，并基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选；
[0013]特征图获取模块，对人脸图像筛选模块筛选得到的人脸图像进行人脸特征提取，并获取人脸轮廓，融合人脸特征、人脸轮廓得到人脸特征图；
[0014]拓扑图获取模块，基于人脸特征图获取人脸拓扑图；
[0015]形变图获取模块，基于人脸特征图和标准人脸特征图获取人脸形变图，标准人脸
特征图通过预先拍摄并存储在数据存储模块中的标准人脸图像得到；
[0016]变换参数获取模块，基于人脸形变图中各像素点在人脸图像、标准人脸图像中对应的距离差和像素差得到变换参数；
[0017]恢复图获取模块，基于变换参数对人脸拓扑图进行拓扑变换，得到人脸恢复图；
[0018]数据匹配模块，基于人脸恢复图和标准人脸拓扑图的匹配结果对人脸图像对应进入人员进行身份验证，标准人脸拓扑图通过预先拍摄并存储在数据存储模块中的标准人脸图像得到；
[0019]安防监控模块，分布式设置于园区内部，用于采集园区内各处的安防监控视频；
[0020]数据存储模块，用于对进入人员人脸图像、标准人脸图像、身份验证结果和安防监控视频进行存储。
[0021]优选地，所述人脸图像筛选模块基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选，包括：
[0022]获取人脸图像中像素点的平均灰度值AG，并统计人脸图像中小于最低灰度阈值、大于最高灰度阈值的像素点占总像素点的比例p；
[0023]获取人脸图像的评估系数EC＝α1×
p
×
In(α2×
AG)，其中α1、α2均为比例系数；
[0024]当评估系数EC在设定范围内，则判定该人脸图像为合格图像，并将合格图像发送至特征图获取模块，否则判定该人脸图像为不合格图像。
[0025]优选地，所述人脸图像筛选模块基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选之前，所述人脸图像筛选模块对各人脸图像进行包括图像去噪、图像分割和灰度变换在内的图像预处理。
[0026]优选地，所述特征图获取模块按照位置关系将人脸特征设置到人脸轮廓中，得到人脸特征图。
[0027]优选地，所述拓扑图获取模块基于人脸特征图获取人脸拓扑图，包括：
[0028]通过角点提取算法在人脸特征图中检测出角点，若相邻两个角点之间的距离小于预设值，则将角点作为拓扑顶点；
[0029]否则，对相邻两个角点及与两个角点相邻的角点进行三次曲线拟合，得到拟合曲线，确定在拟合曲线上且处于相邻两个角点之间的一点作为拓扑顶点；
[0030]用线段连接所有拓扑顶点得到人脸拓扑图。
[0031]优选地，所述形变图获取模块基于人脸特征图和标准人脸特征图获取人脸形变图，包括：
[0032]获得人脸特征图与标准人脸特征图之间存在差别的人脸特征、标准人脸特征，以获取人脸形变图。
[0033]优选地，所述变换参数获取模块基于人脸形变图中各像素点在人脸图像、标准人脸图像中对应的距离差和像素差得到变换参数，包括：
[0034]分别计算距离差、像素差对应的正弦值、余弦值，并对正弦值、余弦值进行加权求和，得到人脸形变图的变换参数；
[0035]将距离差作为人脸特征图中除去人脸形变图后得到人脸非变形图的变换参数。
[0036]优选地，所述数据匹配模块基于人脸恢复图和标准人脸拓扑图的匹配结果对人脸图像对应进入人员进行身份验证，包括：
[0037]计算人脸恢复图中的拓扑顶点与标准人脸拓扑图中的拓扑顶点之间的平均距离；
[0038]若平均距离小于阈值，则判定人脸恢复图和标准人脸拓扑图匹配成功，并将对应的数据存储模块中存储的标准人脸图像作为进入人员的身份信息，否则判定人脸恢复图和标准人脸拓扑图匹配失败。
[0039]优选地，所述数据存储模块包括镜像服务器和仓库，仓库包括分布式缓存系统和分布式文件系统，分布式缓存系统由一个系统主节点和本地缓存节点构成，分布式文件系统由一个主存储节点和多个从存储节点构成。
[0040]优选地，所述镜像服务器根据数据上传时间创建数据镜像，并将数据镜像存储至分布式缓存系统中；
[0041]所述系统主节点对分布式缓存系统中存储的数据镜像进行登记，并查询分布式缓存系统中是否存储需要的数据镜像，所述主存储节点、从存储节点用于持久化存储数据镜像。
[0042](三)有益效果
[0043]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于大数据的智慧园区安防系统，具有以下有益效果：
[0044]1)首先通过人脸图像筛选模块将合格人脸图像筛选出来，再由特征图获取模块融合人脸特征、人脸轮廓得到人脸特征图，拓扑图获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧园区安防系统，其特征在于：包括服务器，以及人脸图像采集模块，分布式设置于园区内各进出口，用于采集进入人员人脸图像；人脸图像筛选模块，通过控制云台动作调节人脸图像采集模块的拍摄角度，并基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选；特征图获取模块，对人脸图像筛选模块筛选得到的人脸图像进行人脸特征提取，并获取人脸轮廓，融合人脸特征、人脸轮廓得到人脸特征图；拓扑图获取模块，基于人脸特征图获取人脸拓扑图；形变图获取模块，基于人脸特征图和标准人脸特征图获取人脸形变图，标准人脸特征图通过预先拍摄并存储在数据存储模块中的标准人脸图像得到；变换参数获取模块，基于人脸形变图中各像素点在人脸图像、标准人脸图像中对应的距离差和像素差得到变换参数；恢复图获取模块，基于变换参数对人脸拓扑图进行拓扑变换，得到人脸恢复图；数据匹配模块，基于人脸恢复图和标准人脸拓扑图的匹配结果对人脸图像对应进入人员进行身份验证，标准人脸拓扑图通过预先拍摄并存储在数据存储模块中的标准人脸图像得到；安防监控模块，分布式设置于园区内部，用于采集园区内各处的安防监控视频；数据存储模块，用于对进入人员人脸图像、标准人脸图像、身份验证结果和安防监控视频进行存储。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧园区安防系统，其特征在于：所述人脸图像筛选模块基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选，包括：获取人脸图像中像素点的平均灰度值AG，并统计人脸图像中小于最低灰度阈值、大于最高灰度阈值的像素点占总像素点的比例p；获取人脸图像的评估系数EC＝α1×
p
×
In(α2×
AG)，其中α1、α2均为比例系数；当评估系数EC在设定范围内，则判定该人脸图像为合格图像，并将合格图像发送至特征图获取模块，否则判定该人脸图像为不合格图像。3.根据权利要求2所述的基于大数据的智慧园区安防系统，其特征在于：所述人脸图像筛选模块基于异常灰度值像素点数量对连续帧人脸图像进行筛选之前，所述人脸图像筛选模块对各人脸图像进行包括图像去噪、图像分割和灰度变换在内的图像预处理。4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧园区安防系统，其特征在于：所述特征图获取模块按照位置关系将人脸特征设置到人脸轮廓中，得到人脸特征图。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢青松，杨有丽，闫正，
申请(专利权)人：安徽超清科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：