一种人脸锁摄像头遮挡检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种人脸锁摄像头遮挡检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过对人脸锁设备摄像头采集到的图像数据进行灰度预处理，通过计算帧缓存区中的差分图像，对符合条件的像素区域求前后帧相关性，前后帧面积变化率，获取预处理图像横向和纵向的灰度突变信息。再通过算子求取灰度图的二阶梯度信息，统计得到孤立点检测信息。最后将帧间区域相关性，面积变化率，灰度突变信息和孤立点检测信息作为判断特征，进行权重分配，通过线性拟合得到判断条件公式，作为遮挡判断的依据。本发明专利技术通过对人脸锁摄像头采集的图像进行处理，能准确的通过图像判断摄像头是否被遮挡，从而便于人脸锁及时给出报警信息，有效提升人脸锁的安全等级。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像边缘处理，具体为一种人脸锁摄像头遮挡检测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、人脸锁人脸识别技术应用在锁上门的一种新型智能设备，解决了传统锁忘记佩戴钥匙及门禁卡的问题，只需要注册使用者的人脸便可以无需佩戴钥匙或者门禁卡便可以轻易的开门。目前市面人脸锁上采用的是摄像头+人脸识别的技术组合，这就需要人脸锁具备摄像头遮挡报警的功能，以防止不法分子对人脸锁的摄像头以及其他硬件做出损坏的行为。

2、目前，针对人脸锁中摄像头判断是否被遮挡的问题，通常的解决方法是：根据摄像头的采集对应的遮挡图像，采用深度学习的方法进行训练遮挡的判断，该方法在一定的程度上达到不错的效果，但是移植性差，性能上大打折扣，在人脸锁上往往会占用过多资源。因此，使用性能好的图像数据分析以及使用简单的判断方法来判断当前摄像头是否被遮挡已经成为迫切的需求。

3、所以，人们需要一种人脸锁摄像头遮挡检测方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种人脸锁摄像头遮挡检测方法、装本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，对所述近红外三通道图像进行灰度化预处理，计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，所述图像帧缓存区对所述预处理图像进行缓存，且缓存数量至少为3，当达到所述缓存数量后进行原始帧的替代更换；对满足缓存帧数的图像帧缓存区进行相邻连续帧的差分，计算公式为：；其中，为前后帧的差分图像，为缓存帧图像，为对应的像素坐标，n为对应的帧数下标；对差分后的图像进行像素级为8级，每级像素值范围大小为32的划分，划分条件为：；其中，...

【技术特征摘要】

1.一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，对所述近红外三通道图像进行灰度化预处理，计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，所述图像帧缓存区对所述预处理图像进行缓存，且缓存数量至少为3，当达到所述缓存数量后进行原始帧的替代更换；对满足缓存帧数的图像帧缓存区进行相邻连续帧的差分，计算公式为：；其中，为前后帧的差分图像，为缓存帧图像，为对应的像素坐标，n为对应的帧数下标；对差分后的图像进行像素级为8级，每级像素值范围大小为32的划分，划分条件为：；其中，式中将像素值分为8层，为划分结果，为对应的像素坐标，为该坐标对应的像素值，当像素值大于0的时候使用的方式进行层数计算,为差分图像对应的像素值，为设定的层数阈值，选择符合预定的像素级的像素，形成遮挡待检测区域，对所述遮挡待检测区域进行帧间相关性计算，计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，通过所述区域面积计算所述遮挡待检测区域的帧间面积变化率，计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种人脸锁摄像头遮挡检测方法，其特征在于，对灰度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永清，张清枝，
申请(专利权)人：中运科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：