一种快速分级分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种快速分级分类方法及装置。所述方法包括获取采集设备上传的至少一图像；对所述至少一图像进行人脸检测，确定出所述图像中的目标人脸图像；将对所述目标人脸图像的人脸识别结果与预先建立好的人脸识别深度学习模型进行对比，并且将获得的对比结果进行分类，根据分类结果，控制显示设备的显示。本发明专利技术实施例提供的快速分级分类方法及装置，应用于安检系统，并且将人脸识别技术引入到安检领域，提高安检效率、降低安检劳动强度、提升安检管理的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种快速分级分类方法及装置
本专利技术涉及安检
，具体涉及一种快速分级分类方法及装置。
技术介绍
安检门在人们的日常生活中应用的场合越来越多，例如应用于地铁、民航、车站、码头、官方机构、博物馆、体育场等大型公共活动场所，近年来在公司企业中的应用也越来越普及。以地铁安检为例，地铁安检乘客安检主要是靠“安检门+手检”的方式进行安检，但是随着地铁建设不断推进，越来越多的人坐地铁，客流量持续增长。大客流量已经成为地铁的常态，给地铁安检查危工作带来了巨大挑战。经测算，目前地铁安检平均“检人”速度约为15秒/人，一机一门(单视角X光机+金属安检门)的安检能力约为300人/小时，高峰期乘客平均候检时间约为22.5分钟。在现有技术中采用安检员对进站的每个人都要进行手检，在乘客多的情况下，这种安检速度就很慢，效率很低，乘客进站需要等候很长时间。近距离触摸式安检不仅侵犯了乘客尊严和引起乘客不满，也严重影响了实时通过率，造成站内的人员拥堵，形成新的安全隐患，同时加重了安检人员的工作负担。如何快速安检，加强大客流情况下的安检查危工作，已成为地铁安检亟待改进和解决的课题。因此，如何提出一种方法，能够在客本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种快速分级分类方法，应用于安检系统，其特征在于，包括：获取采集设备上传的至少一图像；对所述至少一图像进行人脸检测，确定出所述图像中的目标人脸图像；将对所述目标人脸图像的人脸识别结果与预先建立好的人脸识别深度学习模型进行对比，并且将获得的对比结果进行分类，根据分类结果，控制显示设备的显示。

【技术特征摘要】
1.一种快速分级分类方法，应用于安检系统，其特征在于，包括：获取采集设备上传的至少一图像；对所述至少一图像进行人脸检测，确定出所述图像中的目标人脸图像；将对所述目标人脸图像的人脸识别结果与预先建立好的人脸识别深度学习模型进行对比，并且将获得的对比结果进行分类，根据分类结果，控制显示设备的显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸识别深度学习模型采用如下的步骤建立：采集用于训练的不同类型的人脸图片；对所述人脸图片利用多级卷积神经网络算法进行多层特征提取得到训练数据；利用深度学习方法对所述训练数据训练得到所述人脸识别深度学习模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一图像进行人脸检测，确定出所述图像中的目标人脸图像具体为：对所述至少一图像进行人脸检测，将满足一定预设规则的人脸图像，确定为所述图像中的目标人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一定预设规则为所述人脸图像的权重值最大的人脸图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先建立好的人脸识别深度学习模型为：用户采集的人脸图片建立的模型、与公安系统联网后的犯罪嫌疑人的模型或可疑人员的模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果，控制显示设备的显示，具体为：若所述目标人脸图像的人脸识别结果符合预先建立好的人脸识别深度学习模型中的与公安系统联网后的犯罪嫌疑人的模型，则所述显示设备以第一状态进行显示；若所...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭政，聂蓉，
申请(专利权)人：北京声迅电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11