【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别是指一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法及系统。
技术介绍
1、嵌入式设备如智能门锁，其中重要的组成部分为智能模组，智能模组中重要的功能模块是人脸检测、人脸识别和/或活体检测等功能模块。
2、其中，算法模型的训练一般在个人电脑或gpu上完成，并生成算法模型，再将模型应用于嵌入式设备中。另外，对应活体算法，需求采集相同时间的两路或多路摄像头的图像。
3、一般情况下，训练算法使用的人脸图片需要从嵌入式设备的摄像头采集，这样可以尽量保证算法模型和实际的应用场景一致，检测和识别效果更佳。
4、另外，实际应用中，需要倒灌人脸数据给智能算法，用于统计算法模型的检测效果或者识别效果，或者用于定位算法模型是否存在漏洞等。
5、当前采集数据一般情况是，通过保存摄像头视频数据到文件中。视频格式一般为mjepg或者h264等。这种采集方法，存在的缺陷是：1.采集的数据经过压缩后，存在不同程度的失真。2.采集的数据一般需要进一步执行分类或重新标定。3.无法同时保存同一时间的两路或多路的摄像头数据，不能满足活体检测等算法的数据采集需求。
6、当前倒灌数据，一般使用专用设备（如hdmi转ahd）将采集的视频转换为虚拟摄像头的方式。存在的缺陷是：1.专用设备需要付出额外的成本。2.经过视频压缩的数据存在失真。3.没有摄像头接口的嵌入式设备（如智能门锁模组）无法使用。4.无法满足活体检测算法的数据倒灌需求。
7、另外，有通过网口传输视频数据或图片数据的倒灌数
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法，其对设备要求低，不依赖网口及视频接口，支持多路摄像头数据采集及数据倒灌要求。
2、为了解决上述目的，本专利技术采用的技术方案：
3、一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法，其包括以下步骤：
4、步骤s1：在嵌入式设备的摄像头模块中，捕获摄像头1到n的yuv数据，多路摄像头同一时间采集的图像具有相同的图像id值，用于判断图像间的相关性，比较时间戳，确保为同一时间捕获的多路图像，用于活体检测；将对应输入给活体算法的n路图像分别标识为cam1_idm至camn_idm, 其中cam1为从摄像头1捕获的图像数据，camn为从摄像头n捕获的图像数据，idm表示为同一时间点采集的图像；保存图像的元属性；
5、步骤s5：保存图像和所有的图像属性信息到文件，图像属性信息封装为规则的图像文件名称，使pc端从图像文件名称中解析出相应的图像属性信息；
6、步骤s6：使用数据线连接嵌入式设备的usb接口，连接嵌入式设备与pc端，用户通过adb在pc端对嵌入式设备进行操作；
7、步骤s7： pc端轮循查询嵌入式设备是否存在采集的图像，通过adb获取图像列表，并依次通过adb下载到pc端；
8、步骤s8： pc端将下载的图像数据保存到指定的文件夹；
9、步骤s9： pc端从n个摄像头的采集数据中，选出同一时间点采集的图像，并上传到嵌入式设备，利用python从图像文件名称中解析出id值，即从摄像头1中解析出id值为m的图像，在摄像头n中解析出id为m的图像，解析出的n个图像即为同一时间采集的图像集，利用adb将图像集上传到嵌入式设备。
10、进一步，pc端从嵌入式设备采集图像数据的流程，具体包括以下步骤：
11、步骤a、pc端通过adb shell 下发开始识别命令；
12、步骤b、轮循查询嵌入式设备是否成功采集到识别的图像，并获取采集成功的图像列表；
13、步骤c、通过adb发送图像上传命令，上传采集的图像，保存图像到指定的文件夹，如果没有文件夹，就新创建文件夹；
14、步骤d、判断采集的图像数量是否大于阈值，大于阈值则进入步骤e，否则进入步骤b；
15、步骤e、结束。
16、本专利技术的另一目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌系统，其对设备要求低，不依赖网口及视频接口，支持多路摄像头数据采集和数据倒灌要求。
17、为了解决上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
18、一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌系统，其包括多个摄像头、嵌入式设备及pc端；
19、多个摄像头用于采集原始图像；
20、嵌入式设备捕获摄像头1到n的yuv数据，1到n路摄像头同一时间采集的图像具有相同的图像id值，用于判断图像间的相关性，比较时间戳，确保为同一时间捕获的多路图像，用于活体检测；将对应输入给活体算法的n路图像分别标识为cam1_idm至camn_idm，其中cam1为从摄像头1捕获的图像数据，camn为从摄像头n捕获的图像数据，idm表示为同一时间点采集的图像；保存图像的元属性；嵌入式设备用以执行人脸检测，获得人脸检测结果，保存人脸检测结果作为图像属性信息，获得同一时间的多路图像，执行活体检测，获得活体检测结果，并保存活体检测的得分作为图像属性信息，执行人脸识别，获得人脸识别结果，保存人脸识别结果作为图像属性信息；并保存图像和所有的图像属性信息到文件，图像属性信息封装为规则的图像文件名称，使pc端从图像文件名称中解析出相应的图像属性信息；
21、pc端使用数据线连接嵌入式设备的usb接口，通过adb在pc端基于python对嵌入式设备进行操作，采集图像数据时，轮循查询嵌入式设备是否存在采集的图像，获取图像列表，并依次下载到pc端，pc端将下载的图像数据保存到指定的文件夹；数据倒灌时，从n个摄像头的采集数据中，选出同一时间点采集的图像，并上传到嵌入式设备，利用python从图像文件名称中解析出id值，即从摄像头1中解析出id值为m的图像，在摄像头n中解析出id为m的图像，解析出的n个图像即为同一时间采集的图像集，利用adb将图像集上传到嵌入式设备。
22、进一步，pc端从嵌入式设备采集图像数据的具体流程，包括以下步骤：
23、步骤a、pc端通过adb shell下发开始识别命令；
24、步骤b、轮循查询嵌入式设备是否成功采集到识别的图像，并获取采集成功的图像列表；
25、步骤c、通过adb发送图像上传命令，上传采集的图像，保存图像到指定的文件夹，如果没有文件夹，就新创建文件夹；
26、步骤d、判断采集的图像数量是否大于阈值，大于阈值则进入步骤e，否则进入步骤b；
27、步骤e、结束。
28、采用上述方案后，本专利技术多路摄像头数据倒灌方法及系统支持在带有usb接口的嵌入式设备上，采集无损的或有损的图像，支持多种图像格式，如yuv数据格式（数据无损）、mjpeg和jpeg格式等本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法及系统，其特征在于：PC端从嵌入式设备采集图像数据的流程，具体包括以下步骤：
3.一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌系统，其特征在于，包括多个摄像头、嵌入式设备及PC端；
4.如权利要求3所述的基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌系统，其特征在于：PC端从嵌入式设备采集图像数据的具体流程，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于嵌入式设备的多路摄像头数据倒灌方法及系统，其特征在于：pc端从嵌入式设备采集图像数据的流程，具体包括以下步骤：
3...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘春龙，梅海峰，詹东晖，于金喜，
申请(专利权)人：厦门瑞为信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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