插队人员动态识别机构以及相应终端制造技术

本发明专利技术涉及一种插队人员动态识别机构以及相应终端，所述机构包括：视频采集设备，用于对医院收费场景拍摄以获得当前采集帧和先前采集帧；所述当前采集帧和所述先前采集帧的拍摄时间之差为预设时间间隔；特征分析设备，用于对所述先前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名；排序处理设备，用于检测所述各个面部对象分别在所述先前采集帧中的各个景深，并按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别进行序号分配，以获得初始化排队序列，所述初始化排队序列以序号为索引，对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序。通过本发明专利技术，能够识别出医院收费口中的各个插队人员姓名。

【技术实现步骤摘要】
插队人员动态识别机构以及相应终端
本专利技术涉及面部识别领域，尤其涉及一种插队人员动态识别机构以及相应终端。
技术介绍
面部识别又称人脸识别、面像识别、面容识别等等，面部识别使用通用的摄像机作为识别信息获取装置。以非接触的方式获取识别对象的面部图像，计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。面部识别是基于生物特征的识别方式，与指纹识别等传统的识别方式相比，具有实时、准确、高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高和非侵扰等特性，较容易被用户接受。
技术实现思路
为了解决现有技术中医院就诊人员排队过于劳累的技术问题，本专利技术提供了一种插队人员动态识别机构。为此，本专利技术至少具备以下两处关键的专利技术点：(1)采用定制的动态识别机制，准确识别出医院收费口中的各个插队人员姓名，为后续警戒处理提供重要参考数据；(2)在有效的设备内部灰尘浓度估算的基础上，使用现场除尘设备对异常辨别设备所在环境进行除尘，且其除尘操作的强度与内部灰尘浓度数据减去最大灰尘浓度阈值的差值的绝对值大小成正比。根据本专利技术的一方面，提供了一种插队人员动态识别机构，所述机构包括：视频采集设备，设置在医院收费口处，用于对医院收费场景拍摄以获得当前采集帧和先前采集帧；其中，在所述视频采集设备中，所述当前采集帧和所述先前采集帧的拍摄时间之差为预设时间间隔。更具体地，在所述插队人员动态识别机构中，所述机构还包括：特征分析设备，设置在所述视频采集设备的附近，用于对所述先前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名。更具体地，在所述插队人员动态识别机构中，所述机构还包括：排序处理设备，设置在医院收费口处，与所述特征分析设备连接，用于检测所述各个面部对象分别在所述先前采集帧中的各个景深，并按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别进行序号分配，以获得初始化排队序列，所述初始化排队序列以序号为索引，对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序；所述特征分析设备还用于对所述当前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名，所述排序处理设备还用于检测所述当前采集帧中的所述各个面部对象分别在所述当前采集帧中的各个景深，并按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序，以获得人员姓名序列；在所述排序处理设备中，所述按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序包括：面部对象的景深越浅，人员姓名的排序越靠前；在所述排序处理设备中，所述按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别进行序号分配包括：面部对象的景深越浅，分配到的序号越靠前；异常辨别设备，采用可编程逻辑器件来实现，位于所述排序处理设备的附近，与所述排序处理设备连接，用于对所述人员姓名序列中的每一个人员姓名执行以下处理：将所述人员姓名作为目标人员姓名，将在所述人员姓名序列中所述目标人员姓名前方的人员姓名作为第一人员姓名，将在所述人员姓名序列中所述目标人员姓名前方的人员姓名作为第二人员姓名，分别获取所述目标人员姓名、所述第一人员姓名和所述第二人员姓名在所述初始化排队序列中分别对应的三个序号以作为目标序号、第一序号和第二序号，并在所述目标序号与所述第一序号之差的绝对值加上所述目标序号与所述第二序号之差的绝对值所获得的和值超过预设数量阈值时，将所述目标人员姓名作为插队人员姓名；所述异常辨别设备还用于输出各个插队人员姓名；MMC存储设备，设置在所述排序处理设备的附近，用于记录所述人员姓名序列和所述初始化排队序列；现场除尘设备，设置在异常辨别设备的附近，与信号估算设备连接，用于接收异常辨别设备的内部灰尘浓度数据，并在异常辨别设备的内部灰尘浓度数据超过最大灰尘浓度阈值时，执行对异常辨别设备附近的除尘操作；主检测设备，设置在异常辨别设备的外壳上，用于对异常辨别设备的外壳上的灰尘浓度执行现场检测操作，以获得第一灰尘浓度数据；第一从检测设备，设置在排序处理设备的外壳上，用于对排序处理设备的外壳上的灰尘浓度执行现场检测操作，以获得第二灰尘浓度数据；第二从检测设备，设置在特征分析设备的外壳上，用于对特征分析设备的外壳上的灰尘浓度执行现场检测操作，以获得第三灰尘浓度数据；信号估算设备，分别与所述主检测设备、第一从检测设备和第二从检测设备连接，用于接收所述第一灰尘浓度数据、所述第二灰尘浓度数据和所述第三灰尘浓度数据，并对所述第一灰尘浓度数据、所述第二灰尘浓度数据和所述第三灰尘浓度数据执行加权估算操作，以获得所述异常辨别设备的内部灰尘浓度数据；其中，在所述信号估算设备中，对所述第一灰尘浓度数据、所述第二灰尘浓度数据和所述第三灰尘浓度数据执行加权估算操作，以获得所述异常辨别设备的内部灰尘浓度数据包括：将所述第一灰尘浓度数据和第一权重值相乘以获得第一乘积，将所述第二灰尘浓度数据和第二权重值相乘以获得第二乘积，将所述第三灰尘浓度数据和第三权重值相乘以获得第三乘积，将所述第一乘积、所述第二乘积和所述第三乘积相加以获得所述内部灰尘浓度数据。根据本专利技术的另一方面，还提供了一种插队人员动态识别终端，其特征在于，所述终端包括：存储器和处理器，所述处理器与所述存储器连接；所述存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；所述处理器，用于调用所述存储器中的可执行指令，以实现使用如上所述的插队人员动态识别机构以识别出医院收费口中的各个插队人员姓名的方法。附图说明以下将结合附图对本专利技术的实施方案进行描述，其中：图1为根据本专利技术实施方案示出的插队人员动态识别机构中执行面部特征分析的工作示意图。具体实施方式下面将参照附图对本专利技术的插队人员动态识别机构以及相应终端的实施方案进行详细说明。在当今社会信息安全问题备受人们关注。自身安全和个人隐私保护成为这个时代的热门话题。基于密码、个人识别码、磁卡和钥匙等传统的安全措施已不能完全满足社会要求。在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征识别技术，即利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认。人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，他融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。为了克服上述不足，本专利技术搭建了一种插队人员动态识别机构以及相应终端，能够解决相应的技术问题。图1为根据本专利技术实施方案示出的插队人员动态识别机构中执行面部特征分析的工作示意图。根据本专利技术实施方案示出的插队人员动态识别机构包括：视频采集设备，设置在医院收费口处，用于对医院收费场景拍摄以获得当前采集帧和先前采集帧；其中，在所述视频采集设备中，所述当前采集帧和所述先前采集帧的拍摄时间之差为预设时间间隔。接着，继续对本专利技术的插队人员动态识别机构的具体结构进行进一步的说明。所述插队人员动态识别机构中还可以包括：特征分析设备，设置在所述视频采集设备的附近，用于对所述先前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名。所述插队人员动态识别机构中还可以包括：排序处理设备，设置在医院收本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种插队人员动态识别机构，所述机构包括：视频采集设备，设置在医院收费口处，用于对医院收费场景拍摄以获得当前采集帧和先前采集帧；其中，在所述视频采集设备中，所述当前采集帧和所述先前采集帧的拍摄时间之差为预设时间间隔。

【技术特征摘要】
1.一种插队人员动态识别机构，所述机构包括：视频采集设备，设置在医院收费口处，用于对医院收费场景拍摄以获得当前采集帧和先前采集帧；其中，在所述视频采集设备中，所述当前采集帧和所述先前采集帧的拍摄时间之差为预设时间间隔。2.如权利要求1所述的插队人员动态识别机构，其特征在于，所述机构还包括：特征分析设备，设置在所述视频采集设备的附近，用于对所述先前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名。3.如权利要求2所述的插队人员动态识别机构，其特征在于，所述机构还包括：排序处理设备，设置在医院收费口处，与所述特征分析设备连接，用于检测所述各个面部对象分别在所述先前采集帧中的各个景深，并按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别进行序号分配，以获得初始化排队序列，所述初始化排队序列以序号为索引，对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序；所述特征分析设备还用于对所述当前采集帧中的各个面部对象分别执行面部特征分析，以获得各个面部对象分别对应的各个人员姓名，所述排序处理设备还用于检测所述当前采集帧中的所述各个面部对象分别在所述当前采集帧中的各个景深，并按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序，以获得人员姓名序列；在所述排序处理设备中，所述按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别对应的各个人员姓名进行排序包括：面部对象的景深越浅，人员姓名的排序越靠前；在所述排序处理设备中，所述按照景深从浅到深顺序对各个面部对象分别进行序号分配包括：面部对象的景深越浅，分配到的序号越靠前；异常辨别设备，采用可编程逻辑器件来实现，位于所述排序处理设备的附近，与所述排序处理设备连接，用于对所述人员姓名序列中的每一个人员姓名执行以下处理：将所述人员姓名作为目标人员姓名，将在所述人员姓名序列中所述目标人员姓名前方的人员姓名作为第一人员姓名，将在所述人员姓名序列中所述目标人员姓名前方的人员姓名作为第二人员姓名，分别获取所述目标人员姓名、所述第一人员姓名和所述第二人员姓名在所述初始化排队序列中分别对应的三个序号以作为目标序号、第一序号和第二序号，并在所述目标序号与所述第一序号之差的绝对值加上所述目标序号与所述第二序号之差的绝对值所获得的和值超过预设数量阈值时，将所述目标人员姓名作为插队人员姓名；所述异常辨别设备还用于输出各个插队人员姓名；MMC存储设备，设置在所述排序处理设备的附近，用于记录所述人员姓名序列和所述初始化排队序列；现场除尘设备，设置在异常辨别设备的附近，与信号估算设备连接，用于接收异常辨别设备的内部灰尘浓度数据，并在异常辨别设备的内部灰尘浓度数据超过最大灰尘浓度阈值时，执行对异常辨别设备附近的除尘操作；主检测设备，设置在异常辨别设备的外壳上，用于对异常辨别设备的外壳上的灰尘浓度执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙雪梅，张爱霞，王晓林，
申请(专利权)人：孙雪梅，
类型：发明
国别省市：江苏,32