监控数据筛选方法、系统、可读存储介质及计算机设备技术方案

本发明专利技术提出一种监控数据筛选方法、系统、可读存储介质及计算机设备，该方法包括：获取待监管人员上传的身份信息，以根据身份信息从预设人脸图像数据库中调取出与待监管人员对应的人脸图像；根据最终人脸识别模型识别出监控图像包含的人脸特征；判断待监管人员对应的人脸图像包含的各项人脸特征与监控图像包含的各项人脸特征是否一致；若一致，则判定待监管人员经过目标区域，并汇总待监管人员经过的所有目标区域名称，以根据待监管人员经过的所有目标区域名称生成与待监管人员对应的行为监控视频。本发明专利技术提出的监控数据筛选方法，能够自动筛选出关于待监管人员的监控视频，极大地减轻了劳动强度，同时有效避免信息丢失。同时有效避免信息丢失。同时有效避免信息丢失。

【技术实现步骤摘要】
监控数据筛选方法、系统、可读存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及监控管理
，特别涉及一种监控数据筛选方法、系统、可读存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，监控系统在人民日常生活中发挥着重要作用，极大提高的生活环境的安全性。
[0003]在办案区，一般需要法警人员对进入办案区的犯罪嫌疑人等进行实时的人员监控，同时在检查员办案区会安装多个监控摄像头，以对犯罪嫌疑人进行全程的视频监控。
[0004]当犯罪嫌疑人进入办案区后，法警人员需要时刻关注犯罪嫌疑人的动向，以防止犯罪嫌疑人出现过激行为，但长时间的进行监管，法警人员容易疲倦，导致出现监管不到位的情况，而增加犯罪嫌疑人发生过激行为的概率，为了防止出现不必要的纠纷，此时需要人工对所有的监控视频进行排查，以还原发生过激行为的场景，然而，采用人工对海量视频进行筛选、排查的取证方式，导致人工劳动强度较大，且容易存在信息丢失的情况。

技术实现思路

[0005]基于此，本专利技术的目的是提出一种监控数据筛选方法、系统、可读存储介质及计算机设备，以解决传统采用人工对海量视频进行筛选、排查的取证方式导致的人工劳动强度大以及信息容易丢失的问题。
[0006]根据本专利技术提出的一种监控数据筛选方法，应用于监控管理平台，所述方法包括：
[0007]当待监管人员进入监管空间时，获取待监管人员上传的身份信息，以根据所述身份信息从预设人脸图像数据库中调取出与所述待监管人员对应的人脸图像；
[0008]将目标区域的监控图像依次输入到训练后的最终人脸识别模型中，以根据所述最终人脸识别模型识别出所述监控图像包含的人脸特征，所述人脸特征包括脸部轮廓特征以及多种五官特征，所述监管空间包括多个目标区域；
[0009]判断所述待监管人员对应的人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征是否一致；
[0010]若所述人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征均一致，则判定所述待监管人员经过所述目标区域，并汇总所述待监管人员经过的所有目标区域名称，以根据所述待监管人员经过的所有目标区域名称生成与所述待监管人员对应的行为监控视频。
[0011]综上，根据上述的监控数据筛选方法，通过对所有的监控图像进行自动识别，以确认该监控图像是不是与待监管人员相关的，进而精确汇制出关于待监管人员的监控视频，无需人工对海量的视频进行筛选和排查，极大地减轻了劳动强度。具体为，首先获取待监管人员的身份信息，以根据该身份信息从预设图像库中调取出该待监管人员的人脸图像，而后将目标区域的所有监控图像依次输入到训练后的识别模型中，以得到监控图像所包含的
多项人脸特征，进而将监控图像中的多项人脸特征与之前调取出的待监管人员的人脸图像中的多项人脸特征进行比对，判断出该监管图像中的人物是否就是该待监管人员，如果是，则说明该待监管人员经过这个目标区域，进而得到该待监管人员在目标空间中经过的所有目标区域名称，并制得该待监管人员的行为监控视频，解决了因人工对数据进行筛选排查而导致的人工劳动强度大以及信息容易丢失的问题。
[0012]进一步地，构建所述最终人脸识别模型的步骤包括：
[0013]获取多份历史图像信息，并对所述历史图像信息进行人脸检测，以得到人脸位置信息，并根据人脸位置信息对所述历史图像信息进行标注；
[0014]根据标注结果将所述历史图像信息进行裁剪，得到包含待监管人员人脸信息的目标图像，并提取所述目标图像中的多个人脸关键点，所述人脸关键点包括双目中心以及嘴唇中心。
[0015]进一步地，所述根据标注结果将所述历史图像信息进行裁剪，得到包含待监管人员人脸信息的目标图像，并提取所述目标图像中的多个人脸关键点的步骤之后还包括：
[0016]制作一画布，并在所述画布上标记多个目标位置，所述目标位置与所述人脸关键点一一对应，以根据双目中心的位置信息和嘴唇中心的位置信息将各个人脸关键点的像素信息一一映射到对应的目标位置上，得到映射人脸关键点的新画布；
[0017]获取目标图像中各项人脸特征的位置信息和像素信息，以根据目标图像中各项人脸特征的位置信息计算得到其在新画布中的映射位置信息；
[0018]根据目标图像中各项人脸特征的映射位置信息以及像素信息将所述人脸特征一一映射到所述新画布中，以得到人脸对齐图像。
[0019]进一步地，所述根据目标图像中任一点的映射位置信息以及像素信息将该点映射到所述新画布中，以得到人脸对齐图像的步骤之后还包括：
[0020]获取所述人脸对齐图像中所有目标点的像素值，以根据各个目标点的像素值对其分别进行光照补偿，并将完成光照补偿后的人脸对齐图像输入到初始人脸识别模型中进行训练，得到最终人脸识别模型。
[0021]进一步地，所述判断所述待监管人员对应的人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征是否一致的步骤包括：
[0022]获取人脸图像和监控图像的五官特征距离值以及人脸轮廓特征距离值；
[0023]判断所述五官特征距离值以及人脸轮廓特征距离值是否均小于预设特征距离阈值。
[0024]进一步地，所述若所述人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征均一致，则判定所述待监管人员经过所述目标区域，并汇总所述待监管人员经过的所有目标区域名称，以根据所述待监管人员经过的所有目标区域名称生成与所述待监管人员对应的行为监控视频的步骤包括：
[0025]若判断所述五官特征距离值以及人脸轮廓特征距离值均小于预设特征距离阈值，则判定当前帧识别的监控图像与所述待监管人员的人脸图像一致，并在第一预设时间内获取与所述监控图像对应的目标区域名称；
[0026]根据目标区域名称将所述监控图像进行编号，并从关于目标空间的监控视频中提取下一帧的监控图像进行重复识别；
[0027]调取所有包含编号的监控图像，并根据编号结果将调取出的监控图像进行排序汇总，以制得目标视频。
[0028]进一步地，所述方法还包括：
[0029]根据以下公式对所有目标点的像素值进行补偿：
[0030]X
pt
＝(X
pi
‑
127.5)/128
[0031]其中，X
pt
表示目标点进行光照补偿后的像素值，X
pi
表示目标点进行光照补偿前的像素值。
[0032]根据本专利技术实施例的一种监控数据筛选系统，应用于监控管理平台，所述系统包括：
[0033]身份信息获取模块，用于获取待监管人员上传的身份信息，以根据所述身份信息从预设人脸图像数据库中调取出与所述待监管人员对应的人脸图像；
[0034]人脸特征识别模块，用于将目标区域的监控图像依次输入到训练后的最终人脸识别模型中，以根据所述最终人脸识别模型识别出所述监控图像包含的人脸特征，所述人脸特征包括脸部轮廓特征以及多种五官特征，监管空间包括多个目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控数据筛选方法，应用于监控管理平台，其特征在于，所述方法包括：获取待监管人员上传的身份信息，以根据所述身份信息从预设人脸图像数据库中调取出与所述待监管人员对应的人脸图像；将目标区域的监控图像依次输入到训练后的最终人脸识别模型中，以根据所述最终人脸识别模型识别出所述监控图像包含的人脸特征，所述人脸特征包括脸部轮廓特征以及多种五官特征，监管空间包括多个目标区域；判断所述待监管人员对应的人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征是否一致；若所述人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征均一致，则判定所述待监管人员经过所述目标区域，并汇总所述待监管人员经过的所有目标区域名称，以根据所述待监管人员经过的所有目标区域名称生成与所述待监管人员对应的行为监控视频。2.根据权利要求1所述的监控数据筛选方法，其特征在于，构建所述最终人脸识别模型的步骤包括：获取多份历史图像信息，并对所述历史图像信息进行人脸检测，以得到人脸位置信息，并根据人脸位置信息对所述历史图像信息进行标注；根据标注结果将所述历史图像信息进行裁剪，得到包含待监管人员人脸信息的目标图像，并提取所述目标图像中的多个人脸关键点，所述人脸关键点包括双目中心以及嘴唇中心。3.根据权利要求2所述的监控数据筛选方法，其特征在于，所述根据标注结果将所述历史图像信息进行裁剪，得到包含待监管人员人脸信息的目标图像，并提取所述目标图像中的多个人脸关键点的步骤之后还包括：制作一画布，并在所述画布上标记多个目标位置，所述目标位置与所述人脸关键点一一对应，以根据双目中心的位置信息和嘴唇中心的位置信息将各个人脸关键点的像素信息一一映射到对应的目标位置上，得到映射人脸关键点的新画布；获取目标图像中各项人脸特征的位置信息和像素信息，以根据目标图像中各项人脸特征的位置信息计算得到其在新画布中的映射位置信息；根据目标图像中各项人脸特征的映射位置信息以及像素信息将所述人脸特征一一映射到所述新画布中，以得到人脸对齐图像。4.根据权利要求3所述的监控数据筛选方法，其特征在于，所述根据目标图像中任一点的映射位置信息以及像素信息将该点映射到所述新画布中，以得到人脸对齐图像的步骤之后还包括：获取所述人脸对齐图像中所有目标点的像素值，以根据各个目标点的像素值对其分别进行光照补偿，并将完成光照补偿后的人脸对齐图像输入到初始人脸识别模型中进行训练，得到最终人脸识别模型。5.根据权利要求1所述的监控数据筛选方法，其特征在于，所述判断所述待监管人员对应的人脸图像包含的各项人脸特征与所述监控图像包含的各项人脸特征是否一致的步骤包括：获取人脸图像和监控图像的五官特征距离值以及人脸轮廓特征距离值；
判断所述五官特征距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，江泊，周继斌，肖武林，陈龙，张子祥，
申请(专利权)人：江西省天轴通讯有限公司，
类型：发明
国别省市：