本公开实施例提供了一种瞳孔检测方法、装置、存储设备及电子设备，涉及图像处理技术领域，用以解决相关技术中瞳孔检测结果准确性较低的问题。涉及的瞳孔检测方法包括：检测被检测对象的位置信息，在根据所述位置信息确定所述被检测对象进入目标区域内后，获取所述被检测对象的多幅场景图像；对所述多幅场景图像进行人脸识别处理，得到多幅人脸图像；检测所述多幅人脸图像中的人眼，得到多幅人眼图像；检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息。本公开实施例可提高瞳孔检测准确性以及降低误检率。检测准确性以及降低误检率。检测准确性以及降低误检率。
【技术实现步骤摘要】
瞳孔检测方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本公开涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种瞳孔检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，在一些有安全检测需求的公共场所的入口处，通常需要对过检人员的面部甚至瞳孔的大小进行检测。但目前已有的检测技术中往往由于采集的图像质量较差、图像的亮度差异较大以及场景适应性差等原因导致检测结果准确性较低。
技术实现思路
[0003]本公开实施例提供一种瞳孔检测方法、装置、存储介质及电子设备，以用于至少部分地解决相关技术中存在的技术问题。
[0004]根据本公开的第一个方面，提供了一种瞳孔检测方法，包括：检测被检测对象的位置信息，在根据所述位置信息确定所述被检测对象进入目标区域内后，获取所述被检测对象的多幅场景图像；对所述多幅场景图像进行人脸识别处理，得到多幅人脸图像；检测所述多幅人脸图像中的人眼，得到多幅人眼图像；检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息。
[0005]可选的，所述方法还包括：在检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息之后，对所述多幅人脸图像进行去重处理，针对一个所述被检测对象保留一幅人脸图像；确定保留的所述人脸图像中的瞳孔的信息为所述被检测对象的瞳孔检测结果。
[0006]可选的，所述方法还包括：在确定保留的所述人脸图像中的瞳孔的信息为所述被检测对象的瞳孔检测结果之后，输出所述被检测对象的瞳孔的信息以及所述被检测对象的人脸图像。
[0007]可选的，所述方法还包括：在检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息之前，对所述多幅人眼图像进行质量评估；检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息，包括：检测所述多幅人眼图像中通过质量评估的人眼图像中的瞳孔，得到通过质量评估的人眼图像中的瞳孔的信息。
[0008]可选的，获取所述被检测对象的多幅场景图像，包括：在所述目标区域有被检测对象出现时，获取所述目标区域内所述被检测对象的位置信息；若根据获取的所述被检测对象的位置信息确定所述被检测对象在移动，降低用以获取所述场景图像的图像采集装置的曝光时间至预设曝光时间，并通过所述图像采集装置对所述目标区域进行拍摄，得到多幅所述目标区域的场景图，其中，所述预设曝光时间不长于第一预设时长。
[0009]可选的，所述方法还包括：在通过所述图像采集装置对所述目标区域进行拍摄时，对所述目标区域进行补光。
[0010]可选的，所述目标区域为距离拍摄所述多幅场景图像的图像采集装置不超过所述
图像采集装置的景深范围的区域。
[0011]可选的，检测被检测对象的位置信息，包括：通过测距传感器检测所述被检测对象的位置信息，其中，所述测距传感器与所述图像采集装置位于同一竖直面上。
[0012]可选的，所述图像采集装置至少包括：在所述竖直面上纵向分布的至少两个图像采集装置，所述至少两个图像采集装置的成像区域重叠。
[0013]可选的，对所述多幅人脸图像进行去重处理，针对一个所述被检测对象保留一幅人脸图像，包括：依次获取所述多幅人脸图像，在每次获取到所述人脸图像后，对比当前人脸图像与上一幅人脸图像的图像质量以及人脸相似度，若当前人脸图像与上一幅人脸图像之间的人脸相似度高于相似度阈值，保留当前人脸图像与上一幅人脸图像中图像质量高的人脸图像，直至获取的人脸图像达预设数量后输出保留的人脸图像，若当前人脸图像与上一幅人脸图像相似度不高于相似度阈值或当前人脸图像的拍摄时间与上一幅人脸图像的拍摄时间之差不小第二预设时长，将所述当前人脸图像作为所述被检测对象的人脸图像进行输出。
[0014]根据本公开的第二个方面，还提供了一种瞳孔检测装置，包括：获取模块，被配置为检测被检测对象的位置信息，在根据所述位置信息确定所述被检测对象进入目标区域内，获取所述被检测对象的多幅场景图像；人脸识别模块，被配置为对所述多幅场景图像进行人脸识别处理，得到多幅人脸图像；人眼检测模块，被配置为检测所述多幅人脸图像中的人眼，得到多幅人眼图像；瞳孔检测模块，被配置为检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息。
[0015]根据本公开的第三个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行本公开实施例提供的任意一种瞳孔检测方法。
[0016]根据本公开的第四个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开实施例提供的任意一种瞳孔检测方法。
[0017]本公开实施例的瞳孔检测方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取目标区域的多幅场景图像来获取包含被检测对象的图像，可获取包含同一被检测对象的多幅图像，依次从该图像中识别出被检测对象的人脸、人眼以及瞳孔，得到包含瞳孔的人眼图像，从而实现了获取被检测人员清晰人眼图像的目的。其中，通过获取目标区域的多幅场景图像，可确保获取到同一被检测对象的多幅图像，可有效避免由于获取的图像质量不佳而导致无法从图像中识别到被检测对象人眼的情况发生，可见本公开实施例提高了瞳孔检测准确性，降低了误检率。
[0018]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0019]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据
这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种在安检场景下的检测系统架构；
[0021]图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0022]图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0023]图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0024]图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0025]图6是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0026]图7是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测系统的示意图；
[0027]图8是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0028]图9是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测方法的流程图；
[0029]图10是根据本公开一示例性实施例示出的一种瞳孔检测装置的结构示意图；
[0030]图11是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种瞳孔检测方法，其特征在于，包括：检测被检测对象的位置信息，在根据所述位置信息确定所述被检测对象进入目标区域内后，获取所述被检测对象的多幅场景图像；对所述多幅场景图像进行人脸识别处理，得到多幅人脸图像；检测所述多幅人脸图像中的人眼，得到多幅人眼图像；检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息之后，对所述多幅人脸图像进行去重处理，针对一个所述被检测对象保留一幅人脸图像；确定保留的所述人脸图像中的瞳孔的信息为所述被检测对象的瞳孔检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定保留的所述人脸图像中的瞳孔的信息为所述被检测对象的瞳孔检测结果之后，输出所述被检测对象的瞳孔的信息以及所述被检测对象的人脸图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息之前，对所述多幅人眼图像进行质量评估；检测所述多幅人眼图像中的瞳孔，得到所述多幅人眼图像的瞳孔的信息，包括：检测所述多幅人眼图像中通过质量评估的人眼图像中的瞳孔，得到通过质量评估的人眼图像中的瞳孔的信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述被检测对象的多幅场景图像，包括：在所述目标区域有被检测对象出现时，获取所述目标区域内所述被检测对象的位置信息；若根据获取的所述被检测对象的位置信息确定所述被检测对象在移动，降低用以获取所述场景图像的图像采集装置的曝光时间至预设曝光时间，并通过所述图像采集装置对所述目标区域进行拍摄，得到多幅所述目标区域的场景图，其中，所述预设曝光时间不长于第一预设时长。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在通过所述图像采集装置对所述目标区域进行拍摄时，对所述目标区域进行补光。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域为距离拍摄所述多幅场景图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：李元景，李荐民，王继生，陈涛，王加宝，
申请(专利权)人：同方威视技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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