【技术实现步骤摘要】
一种基于多级安防系统的人脸识别方法和多级安防系统
本申请涉及安防领域，特别是涉及一种基于多级安防系统的人脸识别方法和多级安防系统。
技术介绍
视觉是人类获取信息的重要来源，也是人工智能领域最为主要的研究方向之一，目前已经取得了许多重要突破，其中，人脸识别这一技术具有极大的应用价值，例如使用人脸识别解锁智能手机能够在提高手机的安全性的同时保证解锁的便捷性；公安机关使用人脸识别可以布下天眼。人脸识别技术能够在人们的工作、生活中提供许多的帮助，但人脸识别模型的运行需要占用较大的计算和存储资源，这也成为人工智能技术广泛应用的一大瓶颈。目前，在安防领域，使用智能摄像头的区域越来越多，例如安装在家门口、小区中，通过智能摄像头进行小范围监控，但是由于人脸识别需要占用较大的计算和存储资源，这样的小范围监控通常只能拍摄并记录画面，无法对画面中的人物进行人脸识别；使得小范围监控使用的智能摄像头采集到的数据所产生的价值有限。因此，现有技术有待改进。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，小范围监控无法使...
【技术保护点】
1.一种基于多级安防系统的人脸识别方法，其特征在于，应用于多级安防系统，所述多级安防系统包括初级识别设备和二级识别设备，所述人脸识别方法包括：/n响应于操作指令，所述初级识别设备采集待处理图像，并通过所述初级识别设备配置的第一人脸识别模型对所述待处理图像进行人脸识别，得到第一识别结果；/n当所述第一识别结果为无法确认时，所述初级识别设备将所述待处理图像发送至二级识别设备；/n通过所述二级识别设备配置的第二人脸识别模型对所述待处理图像进行二级人脸识别，得到第二识别结果，并将所述第二识别结果发送至所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备处理所述操作指令。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多级安防系统的人脸识别方法，其特征在于，应用于多级安防系统，所述多级安防系统包括初级识别设备和二级识别设备，所述人脸识别方法包括：
响应于操作指令，所述初级识别设备采集待处理图像，并通过所述初级识别设备配置的第一人脸识别模型对所述待处理图像进行人脸识别，得到第一识别结果；
当所述第一识别结果为无法确认时，所述初级识别设备将所述待处理图像发送至二级识别设备；
通过所述二级识别设备配置的第二人脸识别模型对所述待处理图像进行二级人脸识别，得到第二识别结果，并将所述第二识别结果发送至所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备处理所述操作指令。
2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述第二人脸识别模型是基于训练数据集对第二初始网络模型进行训练得到，其中，所述训练数据集包括第一训练数据组和第二训练数据组；所述第一人脸识别模型是基于所述第一训练数据组对第一初始网络模型进行训练得到，所述第一初始网络模型是对所述第二初始网络模型压缩得到。
3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述第二识别结果包括有权限；所述将所述第二识别结果发送至所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备处理所述操作指令，具体包括：
当所述第二识别结果为有权限时，所述二级识别设备将有权限对应的第二识别结果发送到所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备执行所述操作指令。
4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述第二识别结果还包括无权限；所述将所述第二识别结果发送至所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备处理所述操作指令，还包括：
当所述第二识别结果为无权限时，所述二级识别设备将无权限对应的第二识别结果发送到所述初级识别设备，以便于所述初级识别设备不响应所述操作指令。
5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述多级安防系统还包括高级识别设备，所述第二识别结果包括无权限；所述通过所述二级识别设备配置的第二人脸识别模型对所述待处理图像进行二级人...
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