一种人脸定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种人脸定位方法及装置，所述方法包括：对监控图像中的目标车辆进行车牌识别；根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道；根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度；根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位。应用本发明专利技术实施例可以提高人脸识别的准确性。

Face location method and device

The invention provides a method and a device for locating a face, the method comprises: recognizing the license plate of the target vehicle in the monitoring image; determining the lane of the target vehicle according to the position of the license plate of the target vehicle and the lane line in the monitoring image; and determining the lane of the target vehicle according to the lane line of the lane of the target vehicle. The vehicle angle of the target vehicle is determined by the angle, and the face location of the target vehicle is carried out according to the license plate width, the vehicle angle, the license plate center position and the pre-trained face position fitting model. Application of the embodiment of the invention can improve the accuracy of face recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种人脸定位方法及装置
本专利技术涉及视频监控
，尤其涉及一种人脸定位方法及装置。
技术介绍
随着交通领域的不断发展，智能化交通时代已经到来。从基础要求的车牌识别开始，慢慢延伸出各种针对车辆和车内驾驶室智能的应用。作为驾驶室内智能的主体，驾驶室人员的人脸定位，至关重要。一方面驾驶室人员人脸信息可用于公安刑侦，另一方面，遮阳板，安全带，开车打电话等等智能分析，也都依赖于人脸的定位。因此，如何实现针对驾驶室内人员的人脸定位成为智能交通邻域一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸定位方法及装置，以提高人脸定位的准确性。根据本专利技术的第一方面，提供一种人脸定位方法，包括：对监控图像中的目标车辆进行车牌识别；根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道；根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度；其中，所述车道线角度以及车辆角度分别为车道线以及车辆中轴线与指定坐标轴的夹角；根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位。根据本专利技术的第二方面，提供一种人脸定位装置，其特征在于，包括：车牌识别单元，用于对监控图像中的目标车辆进行车牌识别；第一确定单元，用于根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道；第二确定单元，用于根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度；其中，所述车道线角度以及车辆角度分别为车道线以及车辆中轴线与指定坐标轴的夹角；定位单元，用于根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位。应用本专利技术公开的技术方案，通过对监控图像中的目标车辆进行车牌识别，并根据目标车辆的车牌位置以及监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道，根据目标车辆所在车道的车道线角度确定目标车辆的车辆角度，进而，根据目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对目标车辆进行人脸定位，提高了人脸定位的准确性。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种人脸定位方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种具体场景的示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种人脸定位装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，并使本专利技术实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术实施例中技术方案作进一步详细的说明。请参见图1，为本专利技术实施例提供的一种人脸定位方法的流程示意图，其中，该车辆特征提取方法可以应用于智能交通领域的视频监控系统，如图1所示，该人脸定位方法可以包括以下步骤：需要说明的是，步骤101～步骤104的执行主体可以为视频监控系统中的后台服务器，或后台服务器的处理器，如CPU(CenterProcessUnit，中央处理单元)，为便于描述，以下以步骤101～步骤104的执行主体为后台服务器为例进行说明。步骤101、对监控图像中的目标车辆进行车牌识别。本专利技术实施例中，目标车辆并不特指某一固定的车辆，而是可以指代监控图像中任一需要进行驾驶员人脸定位的车辆，本专利技术实施例后续不再复述。本专利技术实施例中，后台服务器对监控图像中目标车辆的车牌识别可以包括对目标车辆的车牌在监控图像中的位置以及车牌宽度进行识别，其具体实现可以参见现有技术中的相关实现，本专利技术实施例在此不做赘述。步骤102、根据目标车辆的车牌位置以及监控图像中车道线的位置确定目标车辆所在车道。本专利技术实施例中，为了实现对目标车辆的驾驶员的人脸定位，还需要对监控图像进行车道线标定，并确定监控图像中各车道线的直线公式。举例来说，假设监控图像中存在N(N为大于2的正整数)条车道线，对于任一车道线，可以以该车道线上任意两点的在监控图像中的坐标(其中，可以以监控图像左上角为坐标原点，水平向右为x轴正向，竖直向下为y轴正向建立坐标系)对该车道线进行标定，假设对于车道线i(1≤i≤N)，其车道线上两点的坐标分别为(xi1，yi1)，(xi2，yi2)，则该车道线i可以表示为(xi1，yi1)，(xi2，yi2)。在完成上述车道线标定之后，可以进一步确定该车道线的直线公式。其中，以上述车道线i为例，根据该车道线i上两点的坐标(xi1，yi1)，(xi2，yi2)可知车道线i的直线公式如下：进而，得到y＝ax+b；其中，值得说明的是，在本专利技术实施例中，考虑到道路上部署的用于车辆监控的摄像机(以下以卡口摄像机为例)一般安装完后就固定了，成像场景固定不变，因此，只需要在卡口摄像机安装后进行一次车道线标定即可。本专利技术实施例中，后台服务器对监控图像中的目标车辆进行车牌识别之后，可以根据目标车辆的车牌位置以及监控图像中车道线的位置确定目标车辆所在的车道。作为一种可选的实施方式，上述步骤102中，根据目标车辆的车牌位置以及监控图像中车道线的位置确定目标车辆所在车道，可以包括：确定监控图像中经过目标车辆的车牌中心点的水平方向的目标直线与各车道线的交点的横坐标；根据目标车辆的车牌中心点的横坐标以及各交点的横坐标确定目标车辆所在的车道；其中，目标直线与目标车辆所在车道的其中一条车道的交点的横坐标大于目标车辆的车牌中心的横坐标，目标直线与目标车辆所在车道的另一条车道的交点的横坐标小于目标车辆的车牌中心的横坐标。本专利技术实施例中，考虑到车辆在道路上行驶过程中，车辆通常会行驶在所在车道的两条车道线之间，而车辆的车牌一般处于车前脸中间位置，因此，车辆的车牌中心点一般也处于车辆所在车道的两条车道线之间，因此，可以根据车辆的车牌中心位置确定车辆两侧相邻的共两条车道线，进而，确定车辆所在的车道。相应地，在该实施方式中，后台服务器确定了监控图像中目标车辆的车牌位置之后，可以根据车牌中心点的坐标以及监控图像内各车道线的直线公式，确定监控图像中经过该目标车辆的车牌中心点的水平方向的直线(本文中称为目标直线)与各车道线的交点的横坐标，进而，后台服务器可以将各交点中横坐标大于车牌中心点的横坐标，且二者差值的绝对值最小的交点，以及横坐标小于车牌中心点的横坐标，且二者差值的绝对值最小的交点确定为目标直线分别与目标车辆所在车道的两条车道线的交点，并根据该两个交点所属的车道线确定目标车辆所在的车道。应该认识到，上述通过确定目标直线与各车道线的交点的横坐标，并比较各交点的横坐标以及目标车辆的车牌中心点的横坐标大小来确定目标车辆所在车道的方式仅仅属于本专利技术实施例所提供的技术方案中确定目标车辆所在车道的一种具体示例，而并不是对本专利技术保护范围的限定，即本专利技术实施例提供的技术方案中也可以通过其它方式确定目标车辆所在车道，例如，后台服务器可以分别确定目标车辆的车牌中心点到车牌中心点两侧的车道线的距离，对于车牌中心点左侧(或右侧)的各车道线，将车牌中心点到该车道线的距离最短的车道线确定为目标车辆所在车道的车道线，进而，根据该两条车道线确定目标车辆所在车道，其具体实现在此不做赘述。此外，需要说明的是，在本专利技术实施例中，若目标车辆的车牌中心点落在某一车道线上，则后台服务器可以直接将车牌中心点所在车道线左侧(参照车辆行驶方向，下同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸定位方法，其特征在于，包括：对监控图像中的目标车辆进行车牌识别；根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道；根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度；其中，所述车道线角度以及车辆角度分别为车道线以及车辆中轴线与指定坐标轴的夹角；根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位。

【技术特征摘要】
1.一种人脸定位方法，其特征在于，包括：对监控图像中的目标车辆进行车牌识别；根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道；根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度；其中，所述车道线角度以及车辆角度分别为车道线以及车辆中轴线与指定坐标轴的夹角；根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的车牌位置以及所述监控图像中车道线的位置确定所述目标车辆所在车道，包括：确定所述监控图像中经过所述目标车辆的车牌中心点的水平方向的目标直线与各车道线的交点的横坐标；根据所述目标车辆的车牌中心点的横坐标以及各交点的横坐标确定所述目标车辆所在的车道；其中，所述目标直线与所述目标车辆所在车道的其中一条车道的交点的横坐标大于所述目标车辆的车牌中心的横坐标，所述目标直线与所述目标车辆所在车道的另一条车道的交点的横坐标小于所述目标车辆的车牌中心的横坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度，包括：通过以下公式实现根据所述目标车辆所在车道的车道线角度确定所述目标车辆的车辆角度：其中，AngleCar为车辆角度，AngleR为所述目标车辆所在车道沿所述目标车辆行驶方向的右侧车道线的车道线角度，AngleL为所述目标车辆所在车道沿所述目标车辆行驶方向的左侧车道线的车道线角度，LPx为所述目标车牌的车牌中心的横坐标，xR为目标直线与所述目标车辆所在车道沿所述目标车辆行驶方向的右侧车道线的交点的横坐标，xL为所述目标直线与所述目标车辆所在车道沿所述目标车辆行驶方向的左侧车道线的交点的横坐标，所述目标直线为经过所述目标车辆的车牌中心点的水平方向的直线，所述指定坐标轴为横坐标轴。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心点位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位，包括：通过以下公式实现对所述目标车辆进行人脸定位：RatioW＝f1(AngleCar,LPy)＝a1*AngleCar2+b1*AngleCar*LPy+c1*AngleCar+d1*LPy+e1*LPy2+f1RatioH＝f2(AngleCar,LPy)＝a2*AngleCar2+b2*AngleCar*LPy+c2*AngleCar+d2*LPy+e2*LPy2+f2FaceX＝LPx+RatioW*LPwFaceY＝LPy+RatioH*LPw其中，AngleCar为车辆角度，LPw为所述目标车辆的车牌宽度，LPx为所述目标车辆的车牌中心点的横坐标，LPy为所述目标车辆的车牌中心点的纵坐标，RatioW为人脸位置的横坐标与所述目标车辆的车牌中心点的横坐标二者之间的差值与所述目标车辆的车牌宽度的比例，RatioH为人脸位置的纵坐标与所述目标车辆的车牌中心点的纵坐标二者之间的差值与所述目标车辆的车牌宽度的比例，FaceX为人脸位置的横坐标，FaceY为人脸位置的纵坐标，a1、b1、c1、d1、e1、f1、a2、b2、c2、d2、e2以及f2为通过样本训练确定的常数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同车辆类型对应的人脸位置拟合模型不同；所述根据所述目标车辆的车牌宽度、车辆角度、车牌中心位置以及预先训练好的人脸位置拟合模型，对所述目标车辆进行人脸定位，包括：根据所述目标车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀农，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33