一种归档方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种归档方法及装置，该方法包括：获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频。针对任一人脸对象，从待处理视频的N帧图像中查找人脸对象的图像区域。然后根据人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定人脸对象的识别图像。若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入第一人脸档案中。由于在获取待处理视频后，从视频的N帧图像中确定出每一个人脸对象的图像区域，然后基于同一人脸对象的所有图像区域确定同一人脸对象的识别图像，再进行识别图像归档，从而实现对人脸图像库的人脸档案进行实时补充，提供人脸档案的表达能力。

A Filing Method and Device

【技术实现步骤摘要】
一种归档方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种归档方法及装置。
技术介绍
当今社会中，出于安防管理的需要，监控摄像布满了街道、社区、楼宇等各种公共场合。在发生警情时，警务人员利用监控摄像搜捕嫌疑人。然而随着监控网络规模的扩大，视频数据海量增长。在出现警情时，基于嫌疑人的图像从海量图像中获取有用的信息或者情报越来越困难，不仅效率低，同时人力成本高。
技术实现思路
由于现有技术中，在出现警情时，基于嫌疑人的图像从海量图像中获取有用的信息或者情报越来越困难，不仅效率低，同时人力成本高的问题，本申请实施例提供了一种归档方法及装置。一方面，本申请实施例提供了一种归档方法，包括：获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括N帧图像，N大于等于2；针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域；每个图像区域对应一帧图像；根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像；若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第一人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一人脸档案为所述在线档案中的任一人脸档案；所述第一人脸档案的类中心是根据所述第一人脸档案中的人脸图像确定的。可选地，所述针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域，包括：针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像区域；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像区域，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像区域；所述第一图像是所述N帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像区域。可选地，所述根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像，包括：对所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域进行特征提取，得到各图像区域对应的特征向量；根据各图像信息对应的特征向量，确定所述人脸对象的识别图像。可选地，所述对所述人脸对象的图像信息中的每个图像区域进行特征提取之前，还包括：确定所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域是否满足输出策略，所述输出策略至少是根据图像质量确定的；对所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域进行特征提取，包括：对满足所述输出策略的K个图像信息进行特征提取，K小于等于L，L是根据系统性能确定的最大输出图像数量。可选地，所述通过以下方式确定第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度，包括：分别确定所述识别图像与所述第一人脸档案的各类中心的类间相似度；根据所述第一人脸档案的各类中心的权重以及所述各类中心的类间相似度，确定所述第一人脸档案与所述识别图像的相似度。可选地，还包括：若确定所述在线档案中的任一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度都小于所述第一阈值，则在所述在线档案中建立第二人脸档案，并将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第二人脸档案。一方面，本申请实施例提供了一种归档装置，包括：获取模块，用于获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括N帧图像，N大于等于2；查找模块，用于针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域，每个图像区域对应一帧图像；识别模块，用于根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像；归档模块，用于若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第一人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一人脸档案为所述在线档案中的任一人脸档案；所述第一人脸档案的类中心是根据所述第一人脸档案中的人脸图像确定的。可选地，所述查找模块具体用于：针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像区域；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像区域，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像区域；所述第一图像是所述N帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像区域。可选地，所述识别模块具体用于：对所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域进行特征提取，得到各图像区域对应的特征向量；根据各图像信息对应的特征向量，确定所述人脸对象的识别图像。可选地，所述识别模块还用于：对所述人脸对象的图像信息中的每个图像区域进行特征提取之前，确定所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域是否满足输出策略，所述输出策略至少是根据图像质量确定的；所述识别模块具体用于：对满足所述输出策略的K个图像信息进行特征提取，K小于等于L，L是根据系统性能确定的最大输出图像数量。可选地，所述归档模块具体用于：分别确定所述识别图像与所述第一人脸档案的各类中心的类间相似度；根据所述第一人脸档案的各类中心的权重以及所述各类中心的类间相似度，确定所述第一人脸档案与所述识别图像的相似度。可选地，所述归档模块还用于：若确定所述在线档案中的任一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度都小于所述第一阈值，则在所述在线档案中建立第二人脸档案，并将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第二人脸档案。一方面，本申请实施例提供了一种归档设备，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行归档方法的步骤。一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其存储有可由归档设备执行的计算机程序，当所述程序在归档设备上运行时，使得所述归档设备执行归档方法的步骤。本申请实施例中，获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，待处理视频包括N帧图像，N大于等于2。针对任一人脸对象，从N帧图像中查找人脸对象的图像区域，每个图像区域对应一帧图像。然后根据人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定人脸对象的识别图像。若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入第一人脸档案中，第一人脸档案为在线档案中的任一人脸档案。由于在获取监控设备采集的待处理视频后，从视频的N帧图像中确定出每一个人脸对象的图像区域，然后基于同一人脸对象的所有图像区域确定同一人脸对象的识别图像，再进行识别图像归档，从而实现对人脸图像库的人脸档案进行实时补充，提供人脸档案的表达能力。进一步地，当发生警情时，警务人员可以直接根据嫌疑人的图像从人脸图像库中获取嫌疑人的人脸档案，并从嫌疑人的人脸档案中获取有用信息或情报，提高了警务人员获取情报的效率，同时节约了人力成本。附图说明图1为本申请实施例适用的系统架构图；图2为本申请实施例一种归档方法的流程示意图；图3为本申请实施例一种归档装置的结构示意图；图4为本申请实施例一种归档设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，显然，所描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种归档方法，其特征在于，包括：获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括N帧图像，N大于等于2；针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域；每个图像区域对应一帧图像；根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像；若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第一人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一人脸档案为所述在线档案中的任一人脸档案；所述第一人脸档案的类中心是根据所述第一人脸档案中的人脸图像确定的。

【技术特征摘要】
1.一种归档方法，其特征在于，包括：获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括N帧图像，N大于等于2；针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域；每个图像区域对应一帧图像；根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像；若确定在线档案中的第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第一人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一人脸档案为所述在线档案中的任一人脸档案；所述第一人脸档案的类中心是根据所述第一人脸档案中的人脸图像确定的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一人脸对象，从所述N帧图像中查找所述人脸对象的图像区域，包括：针对第一图像，若所述第一图像为检测帧图像，则对所述第一图像进行人脸检测，确定所述第一图像中各人脸对象对应的检测图像区域；若所述第一图像为预测帧图像，则根据第二图像中的各人脸对象对应的图像区域，预测所述各人脸对象在所述第一图像中对应的预测图像区域；所述第一图像是所述N帧图像中的任一个，所述第二图像是所述第一图像相邻的图像且已确定出或预测出人脸对象对应的图像区域。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域，确定所述人脸对象的识别图像，包括：对所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域进行特征提取，得到各图像区域对应的特征向量；根据各图像信息对应的特征向量，确定所述人脸对象的识别图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸对象的图像信息中的每个图像区域进行特征提取之前，还包括：确定所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域是否满足输出策略，所述输出策略至少是根据图像质量确定的；所述对所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域进行特征提取，包括：对满足所述输出策略的K个图像信息进行特征提取，K小于等于L，L是根据系统性能确定的最大输出图像数量。5.如权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述通过以下方式确定第一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度，包括：分别确定所述识别图像与所述第一人脸档案的各类中心的类间相似度；根据所述第一人脸档案的各类中心的权重以及所述各类中心的类间相似度，确定所述第一人脸档案与所述识别图像的相似度。6.如权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，还包括：若确定所述在线档案中的任一人脸档案的类中心与所述识别图像的相似度都小于所述第一阈值，则在所述在线档案中建立第二人脸档案，并将所述人脸对象的图像区域中的每个图像区域归入所述第二人脸档案。7.一种归档装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取监控设备在预设时间段内拍摄得到的待处理视频，所述待处理视频包括N帧图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞梦洁，杨博文，
申请(专利权)人：上海依图网络科技有限公司，深圳依图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31