【技术实现步骤摘要】
执行人脸识别处理的方法、装置和系统
本公开是关于人脸识别
，尤其是关于一种执行人脸识别处理的方法、装置和系统。
技术介绍
随着人脸识别技术的发展，公安机关利用人脸识别技术协助破案的例子层出不穷，提高了破案的效率，保障了人民群众的生命财产安全。主要依靠识别服务器中的GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理器)进行人脸识别处理。技术人员可以预先建立人脸库，例如，可以建立正在通缉的犯罪嫌疑人的人脸库，或者失踪人口的人脸库。然后，可以将该人脸库下载到GPU中，以进行后续处理。通过安装在城市各个角落的摄像头(如道路上的电子眼、火车站的监控摄像头等)，持续采集图像，提取图像中的人脸图像(即待识别人脸图像)，基于未占用的GPU对提取出的人脸图像与GPU中存储的人脸库中的基准人脸图像进行对比。其中，GPU正在进行人脸识别处理时，即为处于占用状态；反之，GPU处于未占用状态。如果查找到相匹配的基准人脸图像，则将查找结果反馈给公安系统进行报警。在实现本公开的过程中，专利技术人发现至少存在以下问题：由于GPU可以存储的数据容量有限，能够存储的人脸库的数据量有限，当人脸库的数据量大于GPU可以存储的数据容量时，GPU不能够存储完整的人脸库。为了能够继续进行人脸识别处理，不得不对人脸库的数据量进行缩减，从而，导致人脸识别处理可以使用的基准人脸图像较少。
技术实现思路
本公开提供一种执行人脸识别处理的方法、装置和系统，可以解决人脸识别处理可以使用的基准人脸图像较少的问题。所述技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种执行人脸识别处理的方法，所述方法应用...
【技术保护点】
1.一种执行人脸识别处理的方法，其特征在于，所述方法应用于人脸识别系统，所述人脸识别系统包括调度服务器和多个识别服务器，所述识别服务器包括至少一个图形处理器GPU，所述方法包括：所述调度服务器接收摄像设备采集的图像，确定所述图像中的待识别人脸图像；所述调度服务器向至少一个识别服务器发送资源查询请求；所述调度服务器分别接收每个存在未占用GPU的识别服务器发送的至少一个人脸子库的标识；所述调度服务器根据所述每个存在未占用GPU的识别服务器发送的至少一个人脸子库的标识，分别确定使用每个人脸子库进行人脸识别处理的识别服务器，分别向确定出的每个识别服务器，发送携带有对应的人脸子库的标识和所述待识别人脸图像的人脸识别请求；所述调度服务器接收所述每个识别服务器发送的人脸识别处理的处理结果，根据接收的处理结果，确定对所述待识别人脸图像进行人脸识别处理的最终处理结果。
【技术特征摘要】
1.一种执行人脸识别处理的方法，其特征在于，所述方法应用于人脸识别系统，所述人脸识别系统包括调度服务器和多个识别服务器，所述识别服务器包括至少一个图形处理器GPU，所述方法包括：所述调度服务器接收摄像设备采集的图像，确定所述图像中的待识别人脸图像；所述调度服务器向至少一个识别服务器发送资源查询请求；所述调度服务器分别接收每个存在未占用GPU的识别服务器发送的至少一个人脸子库的标识；所述调度服务器根据所述每个存在未占用GPU的识别服务器发送的至少一个人脸子库的标识，分别确定使用每个人脸子库进行人脸识别处理的识别服务器，分别向确定出的每个识别服务器，发送携带有对应的人脸子库的标识和所述待识别人脸图像的人脸识别请求；所述调度服务器接收所述每个识别服务器发送的人脸识别处理的处理结果，根据接收的处理结果，确定对所述待识别人脸图像进行人脸识别处理的最终处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调度服务器接收所述每个识别服务器发送的人脸识别处理的处理结果，根据接收的处理结果，确定对所述待识别人脸图像进行人脸识别处理的最终处理结果，包括：所述调度服务器接收所述每个识别服务器发送的人脸识别处理的处理结果，其中，所述处理结果包括至少一个人脸信息以及每个人脸信息对应的基准人脸图像与所述待识别人脸图像的匹配度，所述人脸信息包括基准人脸图像、基准人脸图像的标识中的至少一种信息；所述调度服务器在接收的所有处理结果中，获取对应的匹配度最高的预设数目个人脸信息，作为对所述待识别人脸图像进行人脸识别处理的最终处理结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调度服务器接收摄像设备采集的图像，确定所述图像中的待识别人脸图像之前，还包括：所述调度服务器根据单个GPU的数据容量，以及人脸库的数据量，将所述人脸库划分为多个人脸子库，其中，所述人脸子库的数据量不大于所述单个GPU的数据容量；所述调度服务器确定所述人脸识别系统中每个识别服务器的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系；所述调度服务器将所述人脸识别系统中每个识别服务器的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，分别发送给对应的识别服务器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调度服务器确定所述人脸识别系统中每个识别服务器的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，包括：所述调度服务器确定所有识别服务器包含的可用的GPU的总数目以及所述人脸识别系统中每个识别服务器包含的可用的GPU的数目；所述调度服务器根据所述可用的GPU的总数目和人脸子库的数目，确定存储每个人脸子库的GPU的数目，其中，所述存储每个人脸子库的GPU的数目之和等于所述可用的GPU的总数目，且所述存储每个人脸子库的GPU的数目之间的差值不大于第一预设阈值；根据所述存储每个人脸子库的GPU的数目，以及所述人脸识别系统中每个识别服务器包含的可用的GPU的数目，确定所述人脸识别系统中每个识别服务器中存储每个人脸子库的GPU的数目，其中，所述人脸识别系统中每个识别服务器中存储每个人脸子库的GPU的数目之间的差值不大于第二预设阈值；根据所述人脸识别系统中每个识别服务器中存储每个人脸子库的GPU的数目，分别确定所述人脸识别系统中每个识别服务器的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系。5.根据权利要求3-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述调度服务器接收所述每个识别服务器发送的用于处理得到对应的处理结果的GPU的标识与对应的识别服务器的标识；所述调度服务器基于所述用于处理得到对应的处理结果的GPU的标识与对应的识别服务器的标识，确定发生故障的识别服务器或发生故障的GPU；所述调度服务器基于未发生故障的识别服务器和未发生故障的GPU，重新确定所述人脸识别系统中每个识别服务器的更新的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，分别发送给对应的识别服务器。6.一种执行人脸识别处理的方法，其特征在于，所述方法应用于人脸识别系统，所述人脸识别系统包括调度服务器和多个识别服务器，所述识别服务器包括至少一个图形处理器GPU，所述方法包括：当所述识别服务器接收到所述调度服务器发送的资源查询请求时，如果本地存在未占用的GPU，则根据GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，确定所述未占用的GPU对应的至少一个人脸子库；所述识别服务器向所述调度服务器发送所述至少一个人脸子库的标识；当所述识别服务器接收到携带有所述至少一个人脸子库中的目标人脸子库的标识与待识别人脸图像的人脸识别请求时，确定所述目标人脸子库对应的未占用的目标GPU，基于所述目标GPU，使用所述目标人脸子库，对所述待识别人脸图像执行人脸识别处理；所述识别服务器将所述人脸识别处理的处理结果发送给所述调度服务器。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标GPU，使用所述目标人脸子库，对所述待识别人脸图像执行人脸识别处理，包括：基于所述目标GPU，确定所述待识别人脸图像与所述目标人脸子库中预先存储的每个基准人脸图像的匹配度；获取匹配度大于预设阈值的基准人脸图像对应的人脸信息以及对应的匹配度，作为人脸识别处理的处理结果，所述人脸信息包括基准人脸图像、基准人脸图像的标识中的至少一种信息。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述识别服务器接收到调度服务器发送的资源查询请求时，如果本地存在未占用的GPU，则根据GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，确定所述未占用的GPU对应的至少一个人脸子库之前，还包括：当所述识别服务器接收到所述调度服务器发送的所述GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系时，对所述GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系进行存储，获取所述对应关系中的每个人脸子库，分别存储到对应的GPU中。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述识别服务器在将所述人脸识别处理的处理结果发送给所述调度服务器时，还发送所述目标GPU的标识和所述识别服务器的标识；当所述识别服务器接收到所述调度服务器发送的更新的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系时，基于所述更新的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系，对存储的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系进行更新；清除GPU中存储的人脸子库，获取所述更新的GPU与GPU存储的人脸子库的对应关系中的每个人脸子库，分别存储到对应的GPU中。10.一种调度服务器，其特征在于，所述调度服务器应用于人脸识别系统，所述人脸识别系统包括所述调度服务器和多个识别服务器，所述识别服务器包括至少一个图形处理器GPU，所述调度服务器包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢忠贤，浦世亮，周明耀，翁祖源，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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