一种数据采集方法及系统技术方案

本申请公开了一种数据采集方法及系统。数据采集方法包括：数据获取步骤：获取可见光RGB数据与热成像RGB数据；数据通道合并步骤：将可见光RGB数据通道与热成像RGB数据通道进行合并；训练步骤：建立可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的权重矩阵；层次信息获取步骤:通过所述权重矩阵处理所有图像，获取RGB数据合并通道的最终的层次信息。本发明专利技术提出一种数据采集方法及系统，本发明专利技术通过使用可见光、热成像来区分人脸的方法，在采集人脸数据时就能把人脸信息和背景区分开来，能有效的提升人脸范围的权重，增强人脸识别的准确度，使得特征空间更聚焦于人脸部分。

【技术实现步骤摘要】
一种数据采集方法及系统
本申请涉及数据采集
，尤其涉及一种数据采集方法及系统。
技术介绍
人脸识别指的是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的主要目的是抽取人脸的特征，所以背景的特征是需要去除掉的。现有的人脸识别处理中，每个人的数据都是和背景在一个层里面，是无法直接拆分开的。如果需要把人和背景拆分开了，需要手动标注大量数据。希望通过一个设备直接在采集数据的时候，就能把人和背景区分开来。因此，针对以上现状，本专利技术提出一种数据采集方法及系统，本专利技术通过使用可见光、热成像来区分人脸的方法，在采集人脸数据时就能把人脸信息和背景区分开来，能有效的提升人脸范围的权重，增强人脸识别的准确度，使得特征空间更聚焦于人脸部分。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种数据采集方法及系统，以至少解决相关技术中主观因素影响的问题。本专利技术提供了一种数据采集方法，包括：数据获取步骤：获取可见光RGB数据与热成像RGB数据；数据通道合并步骤：将可见光RGB数据通道与热成像RGB数据通道合并，获取RGB数据合并通道；训练步骤：建立可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的权重矩阵；层次信息获取步骤:通过所述权重矩阵处理所有图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的层次信息。上述的数据采集方法，所述数据获取步骤包括，通过可见光摄像头获取所述可见光RGB数据，通过热成像摄像头获取所述热成像RGB数据。上述的数据采集方法，所述数据通道合并步骤包括，将所述可见光RGB数据通道与所述热成像RGB数据通道进行合并，获取6个RGB数据通道合并组成的所述RGB数据合并通道，并得到所述RGB数据合并通道的图像数据。上述的数据采集方法，所述训练步骤包括，通过对部分所述可见光RGB数据进行人脸轮廓标注，建立所述可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的所述权重矩阵。上述的数据采集方法，所述层次信息获取步骤包括，通过所述权重矩阵处理所有所述图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的所述层次信息，并结合所述可见光RGB数据通道，将所述层次信息存储为新的格式。本专利技术还提供一种数据采集系统，其中，适用于上述所述的数据采集方法，所述数据采集系统包括：数据获取单元：获取可见光RGB数据与热成像RGB数据；数据通道合并单元：将可见光RGB数据通道与热成像RGB数据通道合并，获取RGB数据合并通道；训练单元：建立可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的权重矩阵；层次信息获取单元:通过所述权重矩阵处理所有图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的层次信息。上述的数据采集系统，所述数据获取单元通过可见光摄像头获取所述可见光RGB数据，通过热成像摄像头获取所述热成像RGB数据。上述的数据采集系统，所述数据通道合并单元将所述可见光RGB数据通道与所述热成像RGB数据通道进行合并，获取6个RGB数据通道合并组成的所述RGB数据合并通道，并得到所述RGB数据合并通道的图像数据。上述的数据采集系统，所述训练单元通过对部分所述可见光RGB数据进行人脸轮廓标注，建立所述可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的所述权重矩阵。上述的数据采集系统，所述层次信息获取单元通过所述权重矩阵处理所有所述图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的所述层次信息，并结合所述可见光RGB数据通道，将所述层次信息存储为新的格式。相比于相关技术，本专利技术提出一种数据采集方法及系统，本专利技术通过使用可见光、热成像来区分人脸的方法，在采集人脸数据时就能把人脸信息和背景区分开来，能有效的提升人脸范围的权重，增强人脸识别的准确度，使得特征空间更聚焦于人脸部分。本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的数据采集方法流程图；图2是根据本申请实施例的数据采集流程框架图；图3为本专利技术的数据采集系统的结构示意图；图4是根据本申请实施例的电子设备的框架图。其中，附图标记为：数据获取单元：51；数据通道合并单元：52；训练单元：53；层次信息获取单元：54；81：处理器；82：存储器；83：通信接口；80：总线。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的
技术实现思路
基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据采集方法，其特征在于，包括：/n数据获取步骤：获取可见光RGB数据与热成像RGB数据；/n数据通道合并步骤：将可见光RGB数据通道与热成像RGB数据通道合并，获取RGB数据合并通道；/n训练步骤：建立可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的权重矩阵；/n层次信息获取步骤:通过所述权重矩阵处理所有图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的层次信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据采集方法，其特征在于，包括：
数据获取步骤：获取可见光RGB数据与热成像RGB数据；
数据通道合并步骤：将可见光RGB数据通道与热成像RGB数据通道合并，获取RGB数据合并通道；
训练步骤：建立可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的权重矩阵；
层次信息获取步骤:通过所述权重矩阵处理所有图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的层次信息。


2.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述数据获取步骤包括，通过可见光摄像头获取所述可见光RGB数据，通过热成像摄像头获取所述热成像RGB数据。


3.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述数据通道合并步骤包括，将所述可见光RGB数据通道与所述热成像RGB数据通道进行合并，获取6个RGB数据通道合并组成的所述RGB数据合并通道，并得到所述RGB数据合并通道的图像数据。


4.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述训练步骤包括，通过对部分所述可见光RGB数据进行人脸轮廓标注，建立所述可见光RGB数据样本，并结合所述热成像RGB数据，训练出所述热成像RGB数据通道的所述权重矩阵。


5.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述层次信息获取步骤包括，通过所述权重矩阵处理所有所述图像数据，获取所述RGB数据合并通道的最终的所述层次信息，并结合所述可见光RGB数据通道，将所述层次信息存储为新的格式。


6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴康乐，唐大闰，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31