智慧城市人脸识别匹配方法、系统及云平台技术方案

本发明专利技术实施例提供一种智慧城市人脸识别匹配方法、系统及云平台，通过获取所述无人机对预设的被监控城市区域进行航拍得到的航拍监控影像以及预先构建的人脸特征集以及目标人脸数据库，并将所述航拍监控影像与所述人脸特征集进行人脸识别匹配，得到包括两个或两个以上人脸特征信息的人脸关键特征序列，然后将所述人脸关键特征序列与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧。如此，可显著提高人脸识别匹配效率，并进一步提升无人机航拍监控的应用效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
智慧城市人脸识别匹配方法、系统及云平台


[0001]本专利技术涉及智慧城市监控及无人机
，具体而言，涉及一种智慧城市人脸识别匹配方法、系统及云平台。

技术介绍

[0002]无人飞行载具（Unmanned Aerial Vehicle，UAV ）又称为无人机。随着无人飞行技术的快速发展，消费性无人机在各行各业得到的广泛的应用，用于替代人执行相应的工作。
[0003]进一步地，随着智慧城市进程的不断加速，无人机在智慧城市领域的应用（如智慧城市管理）也被广泛推广。例如，无人机用于智慧城市环境监测与指挥、自动送餐、智慧城市物流等各种领域，极大的方便了人们日常的工作与生活，同时使得城市变得越来越“智慧化”。
[0004]此外，无人机在智慧城市管理的一个重要应用领域是基于无人机的人群监控，例如，在一些特定场合下，利用无人机对相应的特定场合的人群进行航拍监控，并根据航拍监控得到的航拍监控图像进行分析，以实现对所述特定场合的航拍监控。例如，可以通过无人机对火车站、飞机场、人流密集的城市广场等进行航拍监控。又例如，在一个特殊的航拍监控应用场景中，可以通过对无人机航拍监控得到的航拍图像进行人脸特征识别，以识别出被监控人群中的目标监控对象。然而，目前基于航拍监控图像的人脸识别方法，由于航拍监控图像数量巨大，在进行人脸识别的过程中，存在识别效率低下，应用效果较差的问题。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，第一方面，本专利技术实施例提供一种智慧城市人脸识别匹配方法，应用于人脸识别匹配系统的云平台，所述人脸识别匹配系统还包括与所述云平台通信连接且用于分别对目标监控场合进行航拍监控的无人机，所述方法包括：获取所述无人机对预设的被监控城市区域进行航拍得到的航拍监控影像，所述航拍监控影像包括多个航拍图像帧，以及获取预先构建的人脸特征集以及目标人脸数据库；将所述航拍监控影像与所述人脸特征集进行人脸识别匹配，得到包括两个或两个以上人脸特征信息的人脸关键特征序列；将所述人脸关键特征序列与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧。
[0006]基于所述第一方面的一种可能的实施方式，所述将所述航拍监控影像与所述人脸特征集进行人脸识别匹配，得到包括两个或两个以上人脸特征信息的人脸关键特征序列，包括：将所述航拍监控影像中的各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集进行匹配分析，得到各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集之间的匹配结果；根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离
散队列；基于所述航拍图像帧离散队列获得关于所述人脸特征集的人脸关键特征序列，所述人脸关键特征序列包括两个或两个以上人脸特征信息。
[0007]基于所述第一方面的一种可能的实施方式，将所述人脸关键特征序列与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧，包括：根据各所述人脸特征信息分别与所述人脸特征集的匹配结果从所述人脸关键特征序列中选取排序靠前的至少一个人脸特征信息作为待识别人脸特征信息；并将每个所述待识别人脸特征信息与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧；或者根据所述人脸关键特征序列中各所述人脸特征信息的排列顺序依次将各所述人脸特征信息与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配。
[0008]基于所述第一方面的一种可能的实施方式，所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离散队列，包括：根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个或两个以上航拍图像帧集；对每个所述航拍图像帧集进行次序整理，并分别对每个所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整，得到所述航拍图像帧离散队列；其中，所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个或两个以上航拍图像帧集，包括：分别根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，对各所述航拍图像帧的人脸描述进行特征融合，得到各所述航拍图像帧的人脸特征关键描述；根据各所述航拍图像帧的人脸特征关键描述对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个或两个以上航拍图像帧集；所述对每个所述航拍图像帧集进行次序整理，并分别对每个所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整，得到所述航拍图像帧离散队列，包括：根据每个所述航拍图像帧集所包含的航拍图像帧的数量，对每个所述航拍图像帧集进行次序整理；针对每个所述航拍图像帧集，根据所述航拍图像帧集中各所述航拍图像帧的人脸描述与所述航拍图像帧集的共性量化指标，对所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整；基于各所述航拍图像帧集之间的帧集排列结果，以及每个所述航拍图像帧集中各所述航拍图像帧的帧序调整结果，获得所述航拍图像帧离散队列。
[0009]基于所述第一方面的一种可能的实施方式，所述将所述航拍监控影像中的各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集进行匹配分析，得到各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集之间的匹配结果，包括：分别将各所述航拍图像帧输入预先获得的人脸关键特征AI识别网络中，基于所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的基于全局特征维度的特征识别匹配单元对各所
述航拍图像帧进行特征分类识别，并将特征分类识别得到的图像分类特征分别与所述人脸特征集进行特征匹配后输出各所述航拍图像帧对应的匹配结果；所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离散队列，包括：分别将各所述航拍图像帧，以及各所述航拍图像帧对应的匹配结果输入所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的航拍图像帧序调整单元，基于所述航拍图像帧序调整单元对各所述航拍图像帧进行帧序调整，获得所述航拍图像帧序调整单元输出的局部特征维度的第一融合特征描述，所述第一融合特征描述中的各个局部航拍图像特征共同构成所述航拍图像帧离散队列；所述基于所述航拍图像帧离散队列获得关于所述人脸特征集的人脸关键特征序列，包括：将所述融合特征描述输入所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的人脸关键特征识别单元，基于所述人脸关键特征识别单元进行关键特征分类识别，获得所述人脸关键特征识别单元输出的所述人脸关键特征序列；其中，所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络是根据采样图像库训练得到的，所述采样图像库中的采样图像包括标定匹配结果的航拍采样图像帧，所述标定匹配结果用于描述所述航拍采样图像帧与参考人脸特征集的匹配情况。
[0010]基于所述第一方面的一种可能的实施方式，所述分别将各所述航拍图像帧输入预先获得的人脸关键特征AI识别网络中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧城市人脸识别匹配方法，应用于人脸识别匹配系统的云平台，其特征在于，所述人脸识别匹配系统还包括与所述云平台通信连接且用于分别对目标监控场合进行航拍监控的无人机，所述方法包括：获取所述无人机对预设的被监控城市区域进行航拍得到的航拍监控影像，所述航拍监控影像包括多个航拍图像帧，以及获取预先构建的人脸特征集以及目标人脸数据库；将所述航拍监控影像与所述人脸特征集进行人脸识别匹配，得到包括两个或两个以上人脸特征信息的人脸关键特征序列；将所述人脸关键特征序列与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述航拍监控影像与所述人脸特征集进行人脸识别匹配，得到包括两个或两个以上人脸特征信息的人脸关键特征序列，包括：将所述航拍监控影像中的各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集进行匹配分析，得到各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集之间的匹配结果；根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离散队列；基于所述航拍图像帧离散队列获得关于所述人脸特征集的人脸关键特征序列，所述人脸关键特征序列包括两个或两个以上人脸特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述人脸关键特征序列与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧，包括：根据各所述人脸特征信息分别与所述人脸特征集的匹配结果从所述人脸关键特征序列中选取排序靠前的至少一个人脸特征信息作为待识别人脸特征信息；并将每个所述待识别人脸特征信息与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配，确定所述航拍监控影像是否包含与所述目标人脸数据库中的人脸数据匹配的航拍图像帧；或者根据所述人脸关键特征序列中各所述人脸特征信息的排列顺序依次将各所述人脸特征信息与所述目标人脸数据库进行人脸识别匹配。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离散队列，包括：根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个或两个以上航拍图像帧集；对每个所述航拍图像帧集进行次序整理，并分别对每个所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整，得到所述航拍图像帧离散队列；其中，所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个或两个以上航拍图像帧集，包括：分别根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，对各所述航拍图像帧的人脸描述进行特征融合，得到各所述航拍图像帧的人脸特征关键描述；根据各所述航拍图像帧的人脸特征关键描述对各所述航拍图像帧进行分类，得到两个
或两个以上航拍图像帧集；所述对每个所述航拍图像帧集进行次序整理，并分别对每个所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整，得到所述航拍图像帧离散队列，包括：根据每个所述航拍图像帧集所包含的航拍图像帧的数量，对每个所述航拍图像帧集进行次序整理；针对每个所述航拍图像帧集，根据所述航拍图像帧集中各所述航拍图像帧的人脸描述与所述航拍图像帧集的共性量化指标，对所述航拍图像帧集中的各所述航拍图像帧进行帧序调整；基于各所述航拍图像帧集之间的帧集排列结果，以及每个所述航拍图像帧集中各所述航拍图像帧的帧序调整结果，获得所述航拍图像帧离散队列。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述航拍监控影像中的各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集进行匹配分析，得到各所述航拍图像帧分别与所述人脸特征集之间的匹配结果，包括：分别将各所述航拍图像帧输入预先获得的人脸关键特征AI识别网络中，基于所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的基于全局特征维度的特征识别匹配单元对各所述航拍图像帧进行特征分类识别，并将特征分类识别得到的图像分类特征分别与所述人脸特征集进行特征匹配后输出各所述航拍图像帧对应的匹配结果；所述根据各所述航拍图像帧对应的匹配结果，以及各所述航拍图像帧的人脸描述，对各所述航拍图像帧进行帧序调整，根据帧序调整后的各所述航拍图像帧获得航拍图像帧离散队列，包括：分别将各所述航拍图像帧，以及各所述航拍图像帧对应的匹配结果输入所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的航拍图像帧序调整单元，基于所述航拍图像帧序调整单元对各所述航拍图像帧进行帧序调整，获得所述航拍图像帧序调整单元输出的局部特征维度的第一融合特征描述，所述第一融合特征描述中的各个局部航拍图像特征共同构成所述航拍图像帧离散队列；所述基于所述航拍图像帧离散队列获得关于所述人脸特征集的人脸关键特征序列，包括：将所述融合特征描述输入所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的人脸关键特征识别单元，基于所述人脸关键特征识别单元进行关键特征分类识别，获得所述人脸关键特征识别单元输出的所述人脸关键特征序列；其中，所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络是根据采样图像库训练得到的，所述采样图像库中的采样图像包括标定匹配结果的航拍采样图像帧，所述标定匹配结果用于描述所述航拍采样图像帧与参考人脸特征集的匹配情况。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分别将各所述航拍图像帧输入预先获得的人脸关键特征AI识别网络中，基于所述预先获得的人脸关键特征AI识别网络中的基于全局特征维度的特征识别匹配单元对各所述航拍图像帧进行特征分类识别，并将特征分类识别得到的图像分类特征分别与所述人脸特征集进行特征匹配后输出各所述航拍图像帧对应的匹配结果，包括：分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨翰翔，赖晓俊，
申请(专利权)人：深圳联和智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：