一种防漏检方法、装置、计算机可读介质以及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种防漏检方法、装置、计算机可读介质以及设备。所述方法包括：获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。采用本说明书实施例提供的防漏检方法，能够自动实现对安检对象的防漏检，预防安检过程中的漏检。

A leak-proof detection method, device, computer readable medium and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种防漏检方法、装置、计算机可读介质以及设备
本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种防漏检方法、装置、计算机可读介质以及设备。
技术介绍
随着社会经济的发展，人们外出旅行及参加各种活动的次数越来越多，为避免不安全因素所导致的安全事故，在各种重要场合的入口(比如，机场、地铁、客运中心、大型会议现场等)均会设置相应级别的安检设施，对入场人员进行安全检查。现有的安全检查设施，在大多数情况下，虽然能够对安检对象顺利完成安检，以避免不安全因素，但是，面对日益增长的人流量和日渐复杂的环境，现有的安检设施也渐渐暴露出一些问题，给公共安全埋下安全隐患。以机场为例，传统的安检模式每个安检环节基本都靠人工操作，这种“人工安检”方式比较耗时、放检效率低、行李与安检对象无法精准关联、安检管理秩序过严格、出行体验不佳。在机场进行人证验证的安检台，通常都有一个预设的固定高度，对于高于该安检台高度的安检对象，能够较好地被安检人员监测到，从而顺利完成安检，但是，对于高度未达到该预设固定高度的安检对象，比如一些身高较矮的乘客，尤其儿童，便较难被安检人员监测到，加上儿童活泼好动的特点以及对安检的流程不了解等原因，这些乘客有可能在未被安检人员监测到的情况下，没有经过人证验证环节，就进入安检通道进行安检，从而导致整个安检过程出现纰漏，给航空安全带来隐患。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种防漏检方法、装置、计算机可读介质以及设备，用于解决以下技术问题：在安检过程中，全部依靠人工完成，出现安检对象漏检。为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供的一种防漏检方法，包括：获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。进一步地，所述获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，具体包括：基于闸机和/或人工柜台获取所述安检对象的第一信息，其中，所述第一信息包括所述安检对象的身份证信息和/或登机牌信息和/或现场图像，所述现场图像是由闸机和/或人工柜台拍摄的所述安检对象的图像；基于所述第一信息，提取人脸特征，进行人脸建模。进一步地，所述获取安检对象的人脸信息，进行人脸建模之后，还包括步骤：若人脸建模失败，则重新获取所述安检对象的人脸信息，进行人脸建模；若人脸建模成功，则将所述人脸建模成功的安检对象的第二信息存储到动态队列中，其中，所述第二信息包括所述第一信息及所述人脸建模得到的建模图像。进一步地，所述获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理，具体包括：使所述安检对象位于检测区域内进行检测，获得所述安检对象的人脸图像，其中，所述检测区域为能够拍摄到所述安检对象的人脸图像的区域；在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小。进一步地，所述安检对象的人脸图像由AR眼镜的摄像头拍摄。进一步地，所述在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小，具体包括：在所述人脸图像中，采用大脸原则，确定属于所述安检对象的人脸图像；在所述人脸图像中，将属于所述安检对象的人脸图像进行标定。进一步地，所述对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象，具体包括：将所述经过预处理的人脸图像，与人脸库中的建模图像进行匹配，根据预设阈值，进行人脸比对，其中，所述建模图像是人脸建模得到的图像，所述人脸库是一个或多个安检对象对应的建模图像的集合；若人脸比对失败，则所述安检对象可能为漏检对象；若人脸比对成功，则所述安检对象不是漏检对象。本说明书实施例提供的一种防漏检装置，包括：获取单元，获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；预处理单元，获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；比对单元，对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。进一步地，所述获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，具体包括：基于闸机和/或人工柜台获取所述安检对象的第一信息，其中，所述第一信息包括所述安检对象的身份证信息和/或登机牌信息和/或现场图像，所述现场图像是由闸机和/或人工柜台拍摄的所述安检对象的图像；基于所述第一信息，提取人脸特征，进行人脸建模。进一步地，所述获取安检对象的人脸信息，进行人脸建模之后，还包括建模单元：若人脸建模失败，则重新获取所述安检对象的人脸信息，进行人脸建模；若人脸建模成功，则将所述人脸建模成功的安检对象的第二信息存储到动态队列中，其中，所述第二信息包括所述第一信息及所述人脸建模得到的建模图像。进一步地，所述获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理，具体包括：使所述安检对象位于检测区域内进行检测，获得所述安检对象的人脸图像，其中，所述检测区域为能够拍摄到所述安检对象的人脸图像的区域；在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小。进一步地，所述安检对象的人脸图像由AR眼镜的摄像头拍摄。进一步地，所述在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小，具体包括：在所述人脸图像中，采用大脸原则，确定属于所述安检对象的人脸图像；在所述人脸图像中，将属于所述安检对象的人脸图像进行标定。进一步地，所述对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象，具体包括：将所述经过预处理的人脸图像，与人脸库中的建模图像进行匹配，根据预设阈值，进行人脸比对，其中，所述建模图像是人脸建模得到的图像，所述人脸库是一个或多个安检对象对应的建模图像的集合；若人脸比对失败，则所述安检对象可能为漏检对象；若人脸比对成功，则所述安检对象不是漏检对象。本说明书实施例提供的一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。本说明书实施例提供的一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时，能够实现防漏检。本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本申请采用获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象，能够自动实现对安检对象的防漏检，预防安检过程中的漏检。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种防漏检方法，其特征在于，所述方法包括：获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。

【技术特征摘要】
1.一种防漏检方法，其特征在于，所述方法包括：获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，具体包括：基于闸机和/或人工柜台获取所述安检对象的第一信息，其中，所述第一信息包括所述安检对象的身份证信息和/或登机牌信息和/或现场图像，所述现场图像是由闸机和/或人工柜台拍摄的所述安检对象的图像；基于所述第一信息，提取人脸特征，进行人脸建模。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取安检对象的人脸信息，进行人脸建模之后，还包括步骤：若人脸建模失败，则重新获取所述安检对象的人脸信息，进行人脸建模；若人脸建模成功，则将所述人脸建模成功的安检对象的第二信息存储到动态队列中，其中，所述第二信息包括所述第一信息及所述人脸建模得到的建模图像。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理，具体包括：使所述安检对象位于检测区域内进行检测，获得所述安检对象的人脸图像，其中，所述检测区域为能够拍摄到所述安检对象的人脸图像的区域；在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述安检对象的人脸图像由AR眼镜的摄像头拍摄。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述人脸图像中标定所述安检对象的人脸的位置和大小，具体包括：在所述人脸图像中，采用大脸原则，确定属于所述安检对象的人脸图像；在所述人脸图像中，将属于所述安检对象的人脸图像进行标定。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为漏检对象，具体包括：将所述经过预处理的人脸图像，与人脸库中的建模图像进行匹配，根据预设阈值，进行人脸比对，其中，所述建模图像是人脸建模得到的图像，所述人脸库是一个或多个安检对象对应的建模图像的集合；若人脸比对失败，则所述安检对象可能为漏检对象；若人脸比对成功，则所述安检对象不是漏检对象。8.一种防漏检装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，获取安检对象的第一信息，进行人脸建模，其中，所述安检对象为待进行人脸检测的对象；预处理单元，获取所述安检对象的人脸图像，对所述人脸图像进行预处理；比对单元，对人脸建模成功的安检对象，基于所述经过预处理的人脸图像，进行人脸比对，判断所述安检对象是否为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张静普，郎桦，杨立东，丁晨，
申请(专利权)人：北京一维大成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11