一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法及系统，其方法包括当有人进入摄像头监控范围后，对人进行人脸检测，当没有监测到人脸时，仅记录视频信息；反之放大显示倍率对人的整个身体以预设频率进行持续拍照，得到人的第一图像信息以及人的衣服和裤子的第一特征信息；当人进入后续多个摄像头监控范围后，与第一特征信息对比，若对比相同，则放大显示倍率对人的整个身体进行持续拍照，得到该人脸的第二图像信息，保存至智能设备中；对所有图片依次进行人脸识别、人脸矫正或人脸拼接，最后进行特征提取，保存提取的特征；将所有图片提取的特征依次进行比对，输出对比结果图像，并给出比重数值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法及系统。

技术介绍

[0002]人脸搜索的目的是根据输入的人脸照片(即一个对象)从海量的人脸底库中找到适配的结果，即与照片中的人脸对应的人是同一个人的照片。在现有的技术中，对于监控视频的人物常常只能获取人脸面部的部分画面，且对于不同摄像头无法获得同一个人的信息，需要监控观察者进行逐一甄别，这使得在刑侦线索的获取中，在对监控中人物追踪的时候无法及时获得人物信息。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法及系统，能够对采集的图像数据进行并发执行，及时获得人物的人脸信息，提高了便捷性。
[0004]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，包括以下步骤：
[0006]S1：基于监控实际情况在监控区域内预设多个摄像头，实时获取监控区域的监控图像或视频流，其中任一摄像头与具有网络处理器的智能设备连接；
[0007]S2：根据第一摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，放大显示倍率，得到该人脸的第一图像信息，并对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，记录该人脸的衣服和裤子的第一特征信息，直至记录所有人脸的第一图像信息和第一特征信息到人像特征库；
[0008]S3：根据后续多个第二摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，获取该人脸的衣服和裤子的特征信息，并与人像特征库中的第一特征信息对比，若对比相同，则放大显示倍率，对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，得到该人脸的第二图像信息，直至记录所有人脸的第二图像信息到人像特征库；
[0009]S4：将第一图像信息和所有的第二图像信息保存至智能设备中，并对所有图片分别依次进行人脸识别、人脸矫正或人脸拼接，最后进行特征提取，保存提取的特征；
[0010]S5：将所有图片提取的特征依次进行比对，输出对比结果图像，并给出比重数值。
[0011]优选的，在S4中，所述将第一图像信息和所有的第二图像信息保存至智能设备中，具体包括以下步骤S41：
[0012]建立对应的人物保存单元，将第一图像信息和对应的第二图像信息保存至人物保存单元，并选取任一图片作为在人物保存单元的首页进行显示。
[0013]优选的，在S4中，所述人脸识别包括以下步骤：
[0014]步骤S42：判断所述第一图像信息和第二图像信息是否仅包含侧脸图像，如果是，则进行人脸矫正，如果不是，则执行步骤S43；
[0015]步骤S43：判断所述第一图像信息和第二图像信息是否都不满足预设的清晰度，如果是，则进行人脸拼接，如果不是，则进行特征提取。
[0016]优选的，所述人脸矫正，具体包括以下步骤：
[0017]采用矫正学习模型对两张相反视角的图像分别进行人脸矫正，获得两张半脸图像，再将两张所述半脸图像合并成一张组合的人脸图像输出，发送至下一步进行特征提取。
[0018]优选的，所述矫正学习模型为ASM点分布形状学习模型，具体为根据预设的脸部定位点进行人脸矫正。
[0019]优选的，所述人脸拼接，具体包括以下步骤：
[0020]采用多帧聚合比对方法将所有图像内关键的局部图像进行拼接，具体为在第一图像信息和第二图像信息内，筛选出关键人像画面，选择清晰度满足预设要求的区域，并根据区域在人像画面中的位置放入预设模板中进行拼接重组成一张重组的人脸图像输出，发送至下一步进行特征提取。
[0021]优选的，所述特征提取，具体包括采用CNN卷积神经网络进行特征提取。
[0022]一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索系统，包括：
[0023]预设模块，用于基于监控实际情况在监控区域内预设多个摄像头，实时获取监控区域的监控图像或视频流，其中任一摄像头与具有网络处理器的智能设备连接；
[0024]第一级图像信息获取模块，用于根据第一摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，放大显示倍率，得到该人脸的第一图像信息，并对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，记录该人脸的衣服和裤子的第一特征信息，直至记录所有人脸的第一图像信息和第一特征信息到人像特征库；
[0025]第二级图像信息获取模块，用于根据后续多个第二摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，获取该人脸的衣服和裤子的特征信息，并与人像特征库中的第一特征信息对比，若对比相同，则放大显示倍率，对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，得到该人脸的第二图像信息，直至记录所有人脸的第二图像信息到人像特征库；
[0026]人脸信息提取模块，用于将第一图像信息和所有的第二图像信息保存至智能设备中，并对所有图片分别依次进行人脸识别、人脸矫正或人脸拼接，最后进行特征提取，保存提取的特征；
[0027]结果模块，用于将所有图片提取的特征依次进行比对，输出对比结果图像，并给出比重数值。
[0028]一种电子设备，包括至少一个处理器、至少一个存储器和数据总线；其中：所述处理器与所述存储器通过所述数据总线完成相互间的通信；所述存储器存储有被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令以执行如上述所述的方法。
[0029]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的方法。
[0030]上述技术方案中的一个技术方案具有以下有益效果：针对监控画面，为了做到对同一个人进行跟踪拍摄，以此持续获得不同角度的人脸图像，本申请采用对人的身体特征进行跟踪判断，其目的在于以面部识别跟踪，需要获得大量的面部图片以进行特征数据的实时运算，而对于人脸跟踪时由于其同一画面中，人经过的时间较短，故而直接以身体特征进行判断更为便捷，且身体特征运算速度较面部特征识别运算速度快，同时采用网络处理器(NPU)对多个摄像头采集的数据进行并发执行，由此可以对经过的多个人物进行同时处理，提高了便捷性。
附图说明
[0031]图1为本专利技术中一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法的流程图；
[0032]图2为本专利技术中一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索系统的结构示意图；
[0033]图3为本专利技术中一种电子设备的结构示意图。
[0034]附图中：1、预设模块；2、第一级图像信息获取模块；3、第二级图像信息获取模块；4、人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于监控实际情况在监控区域内预设多个摄像头，实时获取监控区域的监控图像或视频流，其中任一摄像头与具有网络处理器的智能设备连接；S2：根据第一摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，放大显示倍率，得到该人脸的第一图像信息，并对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，记录该人脸的衣服和裤子的第一特征信息，直至记录所有人脸的第一图像信息和第一特征信息到人像特征库；S3：根据后续多个第二摄像头采集到的监控图像或视频流的一帧，判断是否检测出人脸，如果没有检测出人脸，则记录监控图像或视频流；如果检测出人脸，以人脸为单位，选其中一人脸，获取该人脸的衣服和裤子的特征信息，并与人像特征库中的第一特征信息对比，若对比相同，则放大显示倍率，对该人脸的整个身体以预设频率进行持续拍照，得到该人脸的第二图像信息，直至记录所有人脸的第二图像信息到人像特征库；S4：将第一图像信息和所有的第二图像信息保存至智能设备中，并对所有图片分别依次进行人脸识别、人脸矫正或人脸拼接，最后进行特征提取，保存提取的特征；S5：将所有图片提取的特征依次进行比对，输出对比结果图像，并给出比重数值。2.根据权利要求1所述的一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，其特征在于，在S4中，所述将第一图像信息和所有的第二图像信息保存至智能设备中，具体包括以下步骤S41：建立对应的人物保存单元，将第一图像信息和对应的第二图像信息保存至人物保存单元，并选取任一图片作为在人物保存单元的首页进行显示。3.根据权利要求2所述的一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，其特征在于，在S4中，所述人脸识别包括以下步骤：步骤S42：判断所述第一图像信息和第二图像信息是否仅包含侧脸图像，如果是，则进行人脸矫正，如果不是，则执行步骤S43；步骤S43：判断所述第一图像信息和第二图像信息是否都不满足预设的清晰度，如果是，则进行人脸拼接，如果不是，则进行特征提取。4.根据权利要求3所述的一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，其特征在于，所述人脸矫正，具体包括以下步骤：采用矫正学习模型对两张相反视角的图像分别进行人脸矫正，获得两张半脸图像，再将两张所述半脸图像合并成一张组合的人脸图像输出，发送至下一步进行特征提取。5.根据权利要求4所述的一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法，其特征在于，所述矫正学习模型为ASM点分布形状学习模型，具体为根据预设的脸部定位点进行人脸矫正。6.根据权利要求5所述的一种在具有NPU的设备上并发执行人脸搜索方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄茂芹，
申请(专利权)人：广东赛昉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：