聚类访客统计方法、系统、设备及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种聚类访客统计方法，提取视频，过滤识别出视频图片中的人脸头像；对人脸头像进行质量分评估；轮询数据库，如数据库中已有头像ID的记录，则提取人脸头像的人脸特征值，与已有的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如相似度的平均值小于阈值，则将人脸头像创建为新的头像ID；如相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片。本方案可在无底库照片的情况下，通过设定质量分公式进行头像过滤、评分，通过迭代更新关键头像图片进行特征库生成，降低人员错误归类、重复归类的几率。

Clustering visitor statistics methods, systems, devices and computer readable storage media

【技术实现步骤摘要】
聚类访客统计方法、系统、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及人脸识别
，特别涉及一种聚类访客统计方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在一些公众或者开放场合，人员流动性大，管理人员无法时刻对经过的访客进行登记管理，如果要追溯查找某段时间出现过的人，或者对人员进行数量统计，就要对存档录像进行分析。现有的做法是通过监控识别采集带有人脸的图片信息，再通过人工识别登记视频中出现的人，最后通过人脸识别技术对之后出现的人脸进行统计、人脸分类。但是，现有技术中，人工识别登记视频中出现过的人虽然比较准确，但是相当费时耗力，人工成本也较高，且存在人员识别标准不够统一，主观因素过大的缺点。因此如何能够实现自动进行统计分析访客是一个急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种自动进行访客统计分析的聚类访客统计方法、系统、设备及计算机可读存储介质。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一方面，本专利技术提出一种聚类访客统计方法，包括：提取视频，对视频进行解码，按帧率读取图片至内存队列，通过分析、过滤识别出图片中的人脸头像；对所述人脸头像进行质量分评估，所述质量分评估的评估因素包括模糊度、亮度、角度、表情及脸宽；轮询数据库，如所述数据库中已有头像ID的记录，则提取所述人脸头像的人脸特征值，与已有的所有的头像ID的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如所述相似度的平均值小于阈值，则将所述人脸头像创建为新的头像ID；如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片。优选地，轮询数据库，如所述数据库中无头像ID的记录，则创建该人脸头像唯一的头像ID，保存对应的图片为该头像ID的关键图片。优选地，如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片小于预设数量，则将该人脸头像所对应的图片存储为该头像ID的一关键图片。优选地，对所述数据库中不同的关键图片之间进行的两两比对，两关键图片之间的相似度大于一预设值，则合并两张关键图片，并更新关键图片。优选地，步骤比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片包括：将该头像ID的关键图片和所述人脸头像通过质量分的高低分为多个档次，质量分高的档次优先级高于质量分低的档次；将相同档次的图片按照图片获取时间从近至远进行优先级从高至低排序；将同优先级的图片按照脸宽从宽至窄进行优先级从高至低的排序；去除优先级最低的图片，将剩余图片更新作为新的关键图片。优选地，质量分计算方法为：质量分＝模糊度得分+亮度得分+角度得分+表情得分+脸宽得分，其中，模糊度得分＝(1-当前模糊度/模糊度阈值)*模糊度权重；亮度得分＝(当前亮度-亮度最小阈值)/(亮度最大阈值-亮度最小阈值)*亮度权重；角度得分＝(1-当前角度)/角度阈值*角度权重；脸宽得分＝脸宽/256*脸宽权重，当脸宽超过256时，则获得脸宽权重分；表情得分：当人脸表情被判定为正常表情时，则获得表情权重分。优选地，每个所述头像ID最多保存5张关键图片；图片的质量分为低分档0-30分、中分档30-70分、高分档70-100分。第二方面，本专利技术提出一种聚类访客统计系统，包括：提取模块：提取视频，对视频进行解码，按帧率读取图片至内存队列，通过分析、过滤识别出图片中的人脸头像；评估模块：对所述人脸头像进行质量分评估，所述质量分评估的评估因素包括模糊度、亮度、角度、表情及脸宽；比对模块：轮询数据库，如所述数据库中已有头像ID的记录，则提取所述人脸头像的人脸特征值，与已有的所有的头像ID的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如所述相似度的平均值小于阈值，则将所述人脸头像创建为新的头像ID；更新模块：如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片。第三方面，本专利技术提出一种聚类访客统计设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利上述的聚类访客统计方法的步骤。第四方面，本专利技术提出一种聚类访客统计的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时间实现上述的聚类访客统计方法的步骤。采用上述技术方案，由采用了对视频流中的人像自动采集，系统按指定帧率读取视频流图片，检测其中出现的头像，检测支持红外摄像头图像、多属性分析，通过设定质量分公式进行头像过滤、评分排序，通过迭代更新关键头像图片进行特征库生成，大幅降低人员错误归类、重复归类的几率，并有效生成人物画像。本专利技术技术方案可以在无底库照片的情况下，实现访客的底库头像自动采集更迭，避免了人工登记底库照片造成的人力浪费，节约了成本，提升了工作效率。同时，通过质量分的比对来进行关键图片的更新，相比于现有技术，可使底库照片质量更高，更有利于人脸识别的准确性提升。附图说明图1为本专利技术聚类访客统计方法一实施例的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。参照图1，本专利技术提出一种聚类访客统计方法，包括：提取视频，对视频进行解码，按帧率读取图片至内存队列，通过分析、过滤识别出图片中的人脸头像；对人脸头像进行质量分评估，质量分评估的评估因素包括模糊度、亮度、角度、表情及脸宽；具体地，质量分计算方法为：质量分＝模糊度得分+亮度得分+角度得分+表情得分+脸宽得分，其中，模糊度得分＝(1-当前模糊度/模糊度阈值)*模糊度权重；亮度得分＝(当前亮度-亮度最小阈值)/(亮度最大阈值-亮度最小阈值)*亮度权重；角度得分＝(1-当前角度)/角度阈值*角度权重；脸宽得分＝脸宽/256*脸宽权重，当脸宽超过256时，则获得脸宽权重分；表情得分：当人脸表情被判定为正常表情时，则获得表情权重分。轮询数据库，如数据库中已有头像ID的记录，则提取人脸头像的人脸特征值，与已有的所有的头像ID的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如相似度的平均值小于阈值，则将人脸头像创建为新的头像ID；轮询数据库，如数据库中无头像ID的记录，则创建该人脸头像唯一的头像ID，保存对应的图片为该头像ID的关键图片。如相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种聚类访客统计方法，其特征在于，包括：/n提取视频，对视频进行解码，按帧率读取图片至内存队列，通过分析、过滤识别出图片中的人脸头像；/n对所述人脸头像进行质量分评估，所述质量分评估的评估因素包括模糊度、亮度、角度、表情及脸宽；/n轮询数据库，如所述数据库中已有头像ID的记录，则提取所述人脸头像的人脸特征值，与已有的所有的头像ID的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如所述相似度的平均值小于阈值，则将所述人脸头像创建为新的头像ID；/n如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片。/n

【技术特征摘要】
1.一种聚类访客统计方法，其特征在于，包括：
提取视频，对视频进行解码，按帧率读取图片至内存队列，通过分析、过滤识别出图片中的人脸头像；
对所述人脸头像进行质量分评估，所述质量分评估的评估因素包括模糊度、亮度、角度、表情及脸宽；
轮询数据库，如所述数据库中已有头像ID的记录，则提取所述人脸头像的人脸特征值，与已有的所有的头像ID的关键图片进行一一比对，选取与之关键图片的相似度平均值最大的头像ID，如所述相似度的平均值小于阈值，则将所述人脸头像创建为新的头像ID；
如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片大于预设数量，则比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片。


2.根据权利要求1所述的聚类访客统计方法，其特征在于：轮询数据库，如所述数据库中无头像ID的记录，则创建所述人脸头像的头像ID，保存对应的图片为所述头像ID的关键图片。


3.根据权利要求1所述的聚类访客统计方法，其特征在于：如所述相似度的平均值大于阈值，且该头像ID的关键图片小于预设数量，则将所述人脸头像所对应的图片存储为该头像ID的一关键图片。


4.根据权利要求1所述的聚类访客统计方法，其特征在于：
将所述数据库中不同的关键图片之间进行的两两比对，如两关键图片之间的相似度大于一预设值，则合并两张关键图片，并更新关键图片。


5.根据权利要求1至4任一项所述的聚类访客统计方法，其特征在于，步骤比较所述人脸头像与该头像ID的关键图片的质量分，以更新该头像ID的关键图片包括：
将该头像ID的关键图片和所述人脸头像通过质量分的高低分为多个档次，质量分高的档次优先级高于质量分低的档次；
将相同档次的图片按照图片获取时间从近至远进行优先级从高至低排序；
将同优先级的图片按照脸宽从宽至窄进行优先级从高至低的排序；
去除优先级最低的图片，将剩余图片更新作为新的关键图片。


6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锋，刘子炜，
申请(专利权)人：新大陆数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35