一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法技术

本发明专利技术提出一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法，包括：云端BIM信息库构建；人脸特征信息提取与云端存储；云端人脸识别实施；终端功能子系统接入云端系统。本发明专利技术由云端多源信息数据库、云端计算单元、云端管理平台、外部摄像装置等共同协调完成，可有效解决现有人脸识别技术速度不快、信息集成度不高、应用范围小、资源浪费严重、信息不能共享等问题，能够广泛应用于城乡建筑逻辑门禁、智能考勤、摄像定位、人员搜索管理、刷脸支付、120救护等方面。

A Cloud Face Recognition and Location Method Based on Architectural Information Model

The invention provides a cloud face recognition and location method based on building information model, including: cloud BIM information database construction; face feature information extraction and cloud storage; cloud face recognition implementation; terminal function subsystem access to cloud system. The invention is coordinated by cloud multi-source information database, cloud computing unit, cloud management platform, external camera device, etc. It can effectively solve the problems of low speed, low information integration, small application scope, serious waste of resources, information sharing and so on of existing face recognition technology, and can be widely used in urban and rural building logical access control, intelligent attendance, camera positioning. Personnel search management, face brushing payment, 120 rescue, etc.

【技术实现步骤摘要】
一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法
本专利技术涉及土木建筑、图像处理、信息技术等交叉学科领域，具体涉及一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法。
技术介绍
建筑信息模型(BIM,BuildingInformationModeling)是互联网时代，以三维数字技术为基础，集成了建筑工程项目规划、勘察、设计、建造、运维全生命周期的信息模型，包括建筑的几何、物理、性能、过程等信息。目前，与BIM融合的技术不断涌现，如BIM+VR、BIM+GIS、BIM+3D打印等。人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术；用摄像头等图像采集设备采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部特征提取与信息应用的一系列相关技术。目前人脸识别技术在商场、办公楼、火车站等场所广泛应用，但是主要基础痛点在于“各元信息孤立封闭，识别模式传统单一”，即没有突破传统的理念束缚，只是在生物识别技术范畴内进行人脸特征信息的单一应用，如人脸识别解锁，人脸识别门禁、人脸识别考勤等，各系统独立性强，并没有实现真正意义上的多信息、多技术、多领域的技术集成融合本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法，其特征在于包括：步骤A、云端BIM信息库的构建A1、利用BIM建模软件建立区域下的BIM建筑模型；A2、将BIM模型划分为具有层次的域，并将不同的域分别进行编码；A3、BIM模型导出IFC格式，用IFC解析工具剔除模型附带的属性信息，只保留建筑几何信息；A4、将剥离属性信息的BIM几何模型植入云端数据库，依据A2步骤中所分的区域及编码，在数据库设定每个区域的读取端口；步骤B、人脸特征信息提取与云端存储B1、获取特征信息；B2、人脸检测：依据人脸经验算法，对获取到的数据源进行人脸检测，进而轮廓线选择出人脸区域；B3、预处理：将彩色照片转化成灰度照...

【技术特征摘要】
1.一种基于建筑信息模型的云端人脸识别与定位方法，其特征在于包括：步骤A、云端BIM信息库的构建A1、利用BIM建模软件建立区域下的BIM建筑模型；A2、将BIM模型划分为具有层次的域，并将不同的域分别进行编码；A3、BIM模型导出IFC格式，用IFC解析工具剔除模型附带的属性信息，只保留建筑几何信息；A4、将剥离属性信息的BIM几何模型植入云端数据库，依据A2步骤中所分的区域及编码，在数据库设定每个区域的读取端口；步骤B、人脸特征信息提取与云端存储B1、获取特征信息；B2、人脸检测：依据人脸经验算法，对获取到的数据源进行人脸检测，进而轮廓线选择出人脸区域；B3、预处理：将彩色照片转化成灰度照片，继续转为像素点集，去掉人脸以外部分的冗余点数据，进一步稀释处理，去掉平滑过渡的点；B4、放大权重处理：引入放大权重处理系数s来表示其放大程度，对五官、人脸轮廓等关键特征点进行放大强化，s>1，对于脸部、头部等非关键特征点进行淡化，s<1；B5、将处理好的人脸特征值依据其常驻地点，按照步骤A2中的域进行分类，并植入云端数据库存储，根据对应关系映射至BIM数据库与用户信息数据库；步骤C、云端人脸识别实施；步骤D、终端功能子系统接入云端系统。2.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的云端人脸识别与室内定位方法，其特征在于所述步骤C包括：C1、设备架设：建筑内部安装全景摄像头，全面覆盖建筑内部，依据步骤A2的分区，架设云端处理单元，用以运行该区域的人脸识别，各...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文锋，周正，王召猛，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：山东,37