通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法技术

本发明专利技术公开了通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法，包括以下步骤：S1、通过边缘设备扫描并添加图像采集设备，并拉取所述图像采集设备的视频流；S2、分离出所述视频流中的压缩数据，并对所述压缩数据解码获取全局图像帧数据；S3、抽取所述全局图像帧数据中的局部图像帧数据进行人脸特征点检测，并生成含有人脸位置数据和人脸图像数据的数据包；S4、根据所述数据包对所述全局图像帧数据进行人脸跟踪识别，输出特征人脸图像数据；S5、将所述特征人脸图像数据上传至云服务器，所述云服务器接收到所述特征人脸图像数据后，根据所述特征人脸图像数据对云数据库进行对比识别，并得到对比识别数据。

【技术实现步骤摘要】
通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法
本专利技术涉及视频图像抓取、人脸检测和识别等
，具体涉及通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法。
技术介绍
目前的监控人脸识别需要前端部署专用人脸抓拍机设备进行人脸检测抓怕，搭配NVR设备做人脸对比识别。现有的监控人脸检测识别：需要部署NVR设备和人脸抓拍机，成本较高，人脸对比识别局限在单个NVR系统内，无法形成多NVR汇聚，形成人脸信息孤岛，无法利用原有普通视频监控摄像头进行人脸检测抓拍。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法,主要利用边缘设备对普通视频监控摄像头进行人脸检测，不需要单独部署人脸抓拍机，边缘设备可以同时处理多路视频流，云端进行人脸对比识别，形成云端人脸识别汇聚，解决单NVR设备人脸识别局限性和人脸信息孤岛问题。通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法，包括以下步骤：S1、通过边缘设备扫描并添加图像采集设备，并拉取所述图像采集设备的视频流；S2、分离出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、通过边缘设备扫描并添加图像采集设备，并拉取所述图像采集设备的视频流；/nS2、分离出所述视频流中的压缩数据，并对所述压缩数据解码获取全局图像帧数据；/nS3、抽取所述全局图像帧数据中的局部图像帧数据进行人脸特征点检测，并生成含有人脸位置数据和人脸图像数据的数据包；/nS4、根据所述数据包对所述全局图像帧数据进行人脸跟踪识别，输出特征人脸图像数据；/nS5、将所述特征人脸图像数据上传至云服务器，所述云服务器接收到所述特征人脸图像数据后，根据所述特征人脸图像数据对云数据库进行对比识别，并得到对比识别数据。/...

【技术特征摘要】
1.通过云边协同从监控视频流中进行人脸检测和识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、通过边缘设备扫描并添加图像采集设备，并拉取所述图像采集设备的视频流；
S2、分离出所述视频流中的压缩数据，并对所述压缩数据解码获取全局图像帧数据；
S3、抽取所述全局图像帧数据中的局部图像帧数据进行人脸特征点检测，并生成含有人脸位置数据和人脸图像数据的数据包；
S4、根据所述数据包对所述全局图像帧数据进行人脸跟踪识别，输出特征人脸图像数据；
S5、将所述特征人脸图像数据上传至云服务器，所述云服务器接收到所述特征人脸图像数据后，根据所述特征人脸图像数据对云数据库进行对比识别，并得到对比识别数据。


2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的监测识别系统，其特征在于，所述步骤S1中所述边缘设备通过ONVIF协议扫描并添加图像采集设备，并通过RTSP协议拉取所述图像采集设备的视频流。


3.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的监测识别系统，其特征在于，所述压缩数据为H.264格式的数据。


4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的监测识别系统，其特征在于，所述压缩数据通过OpenCV来解码获取全局图像帧数据。


5.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的监测识别系统，其特征在于，所述步骤S3中通过Dlib人脸检测模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，徐军帅，
申请(专利权)人：青岛牛利智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37