基于人臉檢測與識別技術(shù)的人員計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)和裝置制造方法及圖紙

一種基于人臉檢測與識別技術(shù)的人員計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)和裝置，對幀視頻中的N個人臉圖像分割出來并加工成人臉數(shù)據(jù)，存為一個新人臉數(shù)據(jù)列表；然后與歷史人臉數(shù)據(jù)列表進(jìn)行逐行比對，看相似度>閾值？若相似度小于閾值，則將該新人臉數(shù)據(jù)添加到所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表，并且人員總數(shù)加1；然后再繼續(xù)比對下一行直至新人臉數(shù)據(jù)列表比對完成。然后清除歷史人臉數(shù)據(jù)列表中超過有效時限Tc的人臉數(shù)據(jù)，再繼續(xù)處理下一個視頻幀直到全部視頻處理完畢。本發(fā)明專利技術(shù)以低成本，方便快捷的部署方式，實(shí)現(xiàn)高精度的人員計(jì)數(shù)，而且不影響人員的通行速度，尤其適合人流量特大的場合，如商場、火車站、機(jī)場出入口等等。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于人臉識別
，尤其涉及一種基于人臉檢測與識別技術(shù)的人員計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)和裝置。
技術(shù)介紹
目前用來實(shí)現(xiàn)人員計(jì)數(shù)的方法有很多，有利用紅外，壓電技術(shù)的，需要安裝特定的感應(yīng)裝置，如紅外收發(fā)器，壓電感應(yīng)器等，系統(tǒng)部署較為不便，成本較高，感應(yīng)裝置容易損壞，維護(hù)困難，且精度也不高；也有在關(guān)卡處安裝門禁設(shè)備，刷卡或按鍵方可通過，這類方案計(jì)數(shù)精度很高，但是實(shí)現(xiàn)成本非常高，且限制了人員的通行速度。另外一方面，人臉檢測技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，目前對側(cè)向人臉都能夠有效的檢出。同時，人臉識別技術(shù)在多年的發(fā)展后也趨于成熟，在人臉庫較小的情況下能夠達(dá)到95％以上的正確識別率。目前有一種利用人臉檢測實(shí)現(xiàn)人員計(jì)數(shù)的方法，但是在對視頻進(jìn)行人臉檢測時，一段時間內(nèi)，同一人可能被檢測到幾十上百次，造成計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確；還有的人員計(jì)數(shù)方法是單純靠加大取幀的間隔，如3秒中取一幀進(jìn)行人臉檢測，則有可能丟失瞬間出現(xiàn)在鏡頭中的人。均不能達(dá)到很好的效果。所以如果有一種新技術(shù)能夠以人臉檢測技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合人臉識別技術(shù)，通過較低的成本，方便快捷的部署方式，實(shí)現(xiàn)高精度的人員計(jì)數(shù)，當(dāng)是業(yè)界所需要的。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于人臉檢測與識別技術(shù)的人員計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)和裝置。實(shí)現(xiàn)本專利技術(shù)目的的技術(shù)方案是：一種基于人臉檢測與識別的人員計(jì)數(shù)方法，包括以下步驟：步驟1、記錄歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L行；步驟2、接收一幀包含有N個人的人臉圖像的視頻；步驟3、對該幀視頻進(jìn)行人臉檢測并且形成新人臉數(shù)據(jù)列表，該新人臉數(shù)據(jù)列表包含N行數(shù)據(jù)，每一行數(shù)據(jù)對應(yīng)著一個人臉的數(shù)據(jù)；步驟4、從所述新人臉數(shù)據(jù)列表中取出其中一行人臉數(shù)據(jù)；步驟5、將這行人臉數(shù)據(jù)與所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中的前L行人臉數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行比對，每一次比對輸出一個相似度數(shù)值，判斷相似度>閾值？一旦有一次比對的相似度大于閾值，則認(rèn)定該新人臉數(shù)據(jù)已經(jīng)儲存在所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中，該新人臉的比對結(jié)束，轉(zhuǎn)到步驟7；否則如果L次比對的相似度值均小于閾值則轉(zhuǎn)到步驟6；步驟6、將該新人臉數(shù)據(jù)添加到所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表，并且人員總數(shù)加1，然后轉(zhuǎn)到步驟7；步驟7、所述新人臉數(shù)據(jù)列表是否比對完成？是的話轉(zhuǎn)到步驟8，否則轉(zhuǎn)到步驟4；步驟8、清除所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中超過有效時限Tc的人臉數(shù)據(jù)，然后回到步驟1進(jìn)入下一循環(huán)處理下一個視頻幀。其中歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L的值在每個循環(huán)之后都會更新，公式是：L新值=L舊值+新人臉-超過有效時限Tc的人臉數(shù)。其中步驟3進(jìn)一步包括：通過人臉檢測算法將該幀圖像中的N個人的人臉圖像分別分割出來并且加工成人臉數(shù)據(jù)，存為一個新人臉數(shù)據(jù)列表；所述人臉檢測算法是基于haar-like特征的快速人臉檢測算法。其中歷史人臉數(shù)據(jù)列表包括以下信息：1.入表時間：指人臉圖片及對應(yīng)的特征碼存入所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表的時間點(diǎn)，用于確定該人臉數(shù)據(jù)是否超過有效時限Tc；2.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示；3.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特征信息，用于人臉比對；新人臉數(shù)據(jù)列表包括如下信息：1.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示，可查看人臉圖像；2.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特征信息，用于人臉比對。其中入表時間的單位為秒，所述時間點(diǎn)的起始時間點(diǎn)從1970年1月1日0時0分0秒開始計(jì)算，所述入表時間指從起始時間點(diǎn)到入庫時間點(diǎn)所經(jīng)過的秒數(shù)；Tc為10秒；步驟8進(jìn)一步包括：先計(jì)算時間節(jié)點(diǎn)Ts：Ts＝當(dāng)前時間點(diǎn)-Tc，然后刪除歷史人臉列表中入表時間小于Ts的人臉數(shù)據(jù)，保留大于Ts的人臉數(shù)據(jù)。其中步驟2中所接收的視頻是實(shí)時視頻或歷史視頻。本專利技術(shù)還公開了一種基于人臉檢測與識別的人員計(jì)數(shù)系統(tǒng)，包括以下模塊：模塊1、記錄歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L行；模塊2、接收一幀包含有N個人的人臉圖像的視頻；模塊3、對該幀視頻進(jìn)行人臉檢測并且形成新人臉數(shù)據(jù)列表，該新人臉數(shù)據(jù)列表包含N行數(shù)據(jù)，每一行數(shù)據(jù)對應(yīng)著一個人臉的數(shù)據(jù)；模塊4、從所述新人臉數(shù)據(jù)列表中取出其中一行人臉數(shù)據(jù)；模塊5、將這行人臉數(shù)據(jù)與所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中的前L行人臉數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行比對，每一次比對輸出一個相似度數(shù)值，判斷相似度>閾值？一旦有一次比對的相似度大于閾值，則認(rèn)定該新人臉數(shù)據(jù)已經(jīng)儲存在所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中，該新人臉的比對結(jié)束，轉(zhuǎn)到模塊7；否則如果L次比對的相似度值均小于閾值則轉(zhuǎn)到模塊6；模塊6、將該新人臉數(shù)據(jù)添加到所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表，并且人員總數(shù)加1，然后轉(zhuǎn)到模塊7；模塊7、所述新人臉數(shù)據(jù)列表是否比對完成？是的話轉(zhuǎn)到模塊8，否則轉(zhuǎn)到模塊4；模塊8、清除所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中超過有效時限Tc的人臉數(shù)據(jù)，然后回到模塊1進(jìn)入下一循環(huán)處理下一個視頻幀。其中歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L的值在每個循環(huán)之后都會更新，公式是：L新值=L舊值+新人臉-超過有效時限Tc的人臉數(shù)。其中模塊3進(jìn)一步包括：通過人臉檢測算法將該幀圖像中的N個人的人臉圖像分別分割出來并且加工成人臉數(shù)據(jù)，存為一個新人臉數(shù)據(jù)列表；所述人臉檢測算法是基于haar-like特征的快速人臉檢測算法。其中歷史人臉數(shù)據(jù)列表包括以下信息：1.入表時間：指人臉圖片及對應(yīng)的特征碼存入所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表的時間點(diǎn)，用于確定該人臉數(shù)據(jù)是否超過有效時限Tc；2.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示；3.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特征信息，用于人臉比對；新人臉數(shù)據(jù)列表包括如下信息：1.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示，可查看人臉圖像；2.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特征信息，用于人臉比對。其中入表時間的單位為秒，所述時間點(diǎn)的起始時間點(diǎn)從1970年1月1日0時0分0秒開始計(jì)算，所述入表時間指從起始時間點(diǎn)到入庫時間點(diǎn)所經(jīng)過的秒數(shù)；Tc為10秒；模塊8進(jìn)一步包括：先計(jì)算時間節(jié)點(diǎn)Ts：Ts＝當(dāng)前時間點(diǎn)-Tc，然后刪除歷史人臉列表中入表時間小于Ts的人臉數(shù)據(jù)，保留大于Ts的人臉數(shù)據(jù)。其中模塊本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于人臉檢測與識別的人員計(jì)數(shù)方法，其特征是：包括以下步驟：步驟1、記錄歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L行；步驟2、接收一幀包含有N個人的人臉圖像的視頻；步驟3、對該幀視頻進(jìn)行人臉檢測并且形成新人臉數(shù)據(jù)列表，該新人臉數(shù)據(jù)列表包含N行數(shù)據(jù)，每一行數(shù)據(jù)對應(yīng)著一個人臉的數(shù)據(jù)；步驟4、從所述新人臉數(shù)據(jù)列表中取出其中一行人臉數(shù)據(jù)；步驟5、將這行人臉數(shù)據(jù)與所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中的前L行人臉數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行比對，每一次比對輸出一個相似度數(shù)值，判斷相似度>閾值？一旦有一次比對的相似度大于閾值，則認(rèn)定該新人臉數(shù)據(jù)已經(jīng)儲存在所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中，該新人臉的比對結(jié)束，轉(zhuǎn)到步驟7；否則如果L次比對的相似度值均小于閾值則轉(zhuǎn)到步驟6；步驟6、將該新人臉數(shù)據(jù)添加到所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表，并且人員總數(shù)加1，然后轉(zhuǎn)到步驟7；步驟7、所述新人臉數(shù)據(jù)列表是否比對完成？是的話轉(zhuǎn)到步驟8，否則轉(zhuǎn)到步驟4；步驟8、清除所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中超過有效時限Tc的人臉數(shù)據(jù)，然后回到步驟1進(jìn)入下一循環(huán)處理下一個視頻幀。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人臉檢測與識別的人員計(jì)數(shù)方法，其特征是：包括以下步驟：
步驟1、記錄歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L行；
步驟2、接收一幀包含有N個人的人臉圖像的視頻；
步驟3、對該幀視頻進(jìn)行人臉檢測并且形成新人臉數(shù)據(jù)列表，該新人臉數(shù)據(jù)列表包含
N行數(shù)據(jù)，每一行數(shù)據(jù)對應(yīng)著一個人臉的數(shù)據(jù)；
步驟4、從所述新人臉數(shù)據(jù)列表中取出其中一行人臉數(shù)據(jù)；
步驟5、將這行人臉數(shù)據(jù)與所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中的前L行人臉數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行比
對，每一次比對輸出一個相似度數(shù)值，判斷相似度>閾值？一旦有一次比對的相似
度大于閾值，則認(rèn)定該新人臉數(shù)據(jù)已經(jīng)儲存在所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中，該新人臉
的比對結(jié)束，轉(zhuǎn)到步驟7；否則如果L次比對的相似度值均小于閾值則轉(zhuǎn)到步驟6；
步驟6、將該新人臉數(shù)據(jù)添加到所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表，并且人員總數(shù)加1，然后
轉(zhuǎn)到步驟7；
步驟7、所述新人臉數(shù)據(jù)列表是否比對完成？是的話轉(zhuǎn)到步驟8，否則轉(zhuǎn)到步驟4；
步驟8、清除所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中超過有效時限Tc的人臉數(shù)據(jù)，然后回到步驟
1進(jìn)入下一循環(huán)處理下一個視頻幀。
2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征是：所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L的值在每個循環(huán)
之后都會更新，公式是：L新值=L舊值+新人臉-超過有效時限Tc的人臉數(shù)。
3.如權(quán)利要求1或2所述方法，其特征是：步驟3進(jìn)一步包括：通過人臉檢測算法將
該幀圖像中的N個人的人臉圖像分別分割出來并且加工成人臉數(shù)據(jù)，存為一個新人
臉數(shù)據(jù)列表；所述人臉檢測算法是基于haar-like特征的快速人臉檢測算法。
4.如權(quán)利要求3所述方法，其特征是：
所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表包括以下信息：
1.入表時間：指人臉圖片及對應(yīng)的特征碼存入所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表的時
間點(diǎn)，用于確定該人臉數(shù)據(jù)是否超過有效時限Tc；
2.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對
用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示；
3.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特
征信息，用于人臉比對；
所述新人臉數(shù)據(jù)列表包括如下信息：
1.人臉圖片：人臉圖像的原始數(shù)據(jù)，以十六進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，不做人臉比對
用，若有需要可調(diào)用此數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示，可查看人臉圖像；
2.人臉特征碼：人臉圖像特征碼，是根據(jù)人臉識別算法提取的人臉關(guān)鍵特
征信息，用于人臉比對。
5.如權(quán)利要求4所述方法，其特征是：所述入表時間的單位為秒，所述時間點(diǎn)的起始
時間點(diǎn)從1970年1月1日0時0分0秒開始計(jì)算，所述入表時間指從起始時間點(diǎn)
到入庫時間點(diǎn)所經(jīng)過的秒數(shù)；Tc為10秒；步驟8進(jìn)一步包括：先計(jì)算時間節(jié)點(diǎn)Ts：
Ts＝當(dāng)前時間點(diǎn)-Tc，然后刪除歷史人臉列表中入表時間小于Ts的人臉數(shù)據(jù)，保留
大于Ts的人臉數(shù)據(jù)。
6.如權(quán)利要求1或2所述方法，其特征是：步驟2中所接收的視頻是實(shí)時視頻或歷史
視頻。
7.一種基于人臉檢測與識別的人員計(jì)數(shù)系統(tǒng)，其特征是：包括以下模塊：
模塊1、記錄歷史人臉數(shù)據(jù)列表長度L行；
模塊2、接收一幀包含有N個人的人臉圖像的視頻；
模塊3、對該幀視頻進(jìn)行人臉檢測并且形成新人臉數(shù)據(jù)列表，該新人臉數(shù)據(jù)列表包含
N行數(shù)據(jù)，每一行數(shù)據(jù)對應(yīng)著一個人臉的數(shù)據(jù)；
模塊4、從所述新人臉數(shù)據(jù)列表中取出其中一行人臉數(shù)據(jù)；
模塊5、將這行人臉數(shù)據(jù)與所述歷史人臉數(shù)據(jù)列表中的前L行人臉數(shù)據(jù)逐...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：曾定衡，鐘匯才，
申請(專利權(quán))人：中國科學(xué)院微電子研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11