【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像采集，具体涉及人体正面图像采集系统。
技术介绍
1、目前，图像采集设备的应用越来越广泛，应用于公共安全监控、智能交通管理、商业分析等领域，为公共安全和城市管理提供重要的支持，同时，对于行人识别和行为分析的应用场景，高质量的图像数据也将有助于提高系统的准确性和效率，因此，需要一种能够高效获取图像并评估其质量的系统。
2、传统技术一般只会设置单一的摄像头，也会设置两个相同角度同一画面的双目摄像头，在现有的人脸识别应用中都是被动式人脸对准人行通道摄像机镜头，也就是人脸去找摄像头画面，这样应用不是很灵活，很显然这种采集系统至少存在以下方面问题：1、传统技术缺乏自动化的图像评估和重拍功能，可能需要人工对大量的图像进行评估和重拍，导致采集效率低下和成本增加，缺乏自动化的图像标准判断模块和拍摄角度调整值分析模块，图像质量可能受到照明、遮挡等因素的影响，导致图像质量不稳定，影响到后续的识别和分析准确性，导致后台计算机和人工处理难道大。
3、2、传统技术缺乏感测和景深数据的综合分析，可能导致对于行人位置、姿态等信息的分析不够全面，影响行人识别和行为分析的准确性，可能无法准确捕捉行人的精确位置和姿态信息，使其识别和分析的准确性下降，导致拍摄角度不佳，无法捕捉到清晰的行人图像，进而影响人脸识别和行为分析的准确性，同时，无法根据感测和景深数据进行自适应调整，可能导致一些行人图像质量不佳，无法满足行人识别和行为分析的要求。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供人体正面图像采集系统，包括：图像集合获取模块，用于获取目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像，进行对目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像进行划分，得到各行人人体图像集合。
3、图像信息获取模块，用于获取各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像信息，图像信息包括人脸占比、人脸椭圆度和人脸遮挡占比。
4、图像标准判断模块，用于根据各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像信息，分析得到各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数，进而判断各行人人体图像集合中各人体图像是否符合标准，并判断各行人人体图像是否需要重拍，并将需要重拍的各行人记为各待重拍行人。
5、感测和景深数据获取模块，用于获取目标人行道中各待重拍行人对应的感测和景深数据，感测数据包括热量强度和运行速度，景深数据包括视角距离、人脸旋转角度和人脸偏转角度。
6、感测和景深数据分析模块，用于根据目标人行道中各待重拍行人对应的感测和景深数据，分析得到目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数和景深评估系数。
7、拍摄角度调整值分析模块，用于根据目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数和景深评估系数，分析得到目标人行道对应的综合拍摄评估系数，进而分析目标人行道中各摄像头对应的拍摄角度调整值，并按照各摄像头对应的拍摄角度调整值进行调整。
8、预警终端，用于当某行人人体图像集合中某人体图像均不符合标准时，进行预警提示。
9、优选地，所述获取目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像，具体获取过程如下：a1、在目标人行道中安装若干个摄像头。
10、a2、通过安装在目标人行道中的若干个摄像头，进而获取目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像。
11、优选地，所述分析得到各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数，具体分析过程如下：将各行人人体图像集合中各人体图像对应的人脸占比、人脸椭圆度和人脸遮挡占比分别记为qig、wig和eig，其中，i表示各行人人体图像集合对应的编号，i＝1,2......n，g表示各人体图像对应的编号，g＝1,2......u，n为大于2的任意整数，u为大于2的任意整数，代入计算公式中，得到各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数φig，其中，q′、w′、e′分别为设定的人体图像对应的标准人脸占比、标准人脸椭圆度、标准人脸遮挡占比，υ1、υ2、υ3分别为设定的人体图像人脸占比对应的权重因子、人体图像人脸椭圆度对应的权重因子、人体图像人脸遮挡占比对应的权重因子。
12、优选地，所述判断各行人人体图像集合中各人体图像是否符合标准，具体判断过程如下：将各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数与设定的标准人体图像对应的图像评估系数进行对比，若某行人人体图像集合中某人体图像对应的图像评估系数小于设定的标准人体图像对应的图像评估系数，则判定该行人人体图像集合中该人体图像不符合标准，若某行人人体图像集合中某人体图像对应的图像评估系数大于或者等于设定的标准人体图像对应的图像评估系数，则判定该行人人体图像集合中该人体图像符合标准，以此方式判断各行人人体图像集合中各人体图像是否符合标准。
13、优选地，所述判断各行人人体图像是否需要重拍，具体判断过程如下：若某行人人体图像集合中某人体图像符合标准，则判定该行人人体图像不需要重拍，若某行人人体图像集合中人体图像均不符合标准，则判定该行人人体图像需要重拍，以此方式判断各行人人体图像是否需要重拍。
14、优选地，所述分析得到目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数，具体分析过程如下：将目标人行道中各待重拍行人对应的热量强度和运行速度分别记为rh和yh，其中，h表示各待重拍行人对应的编号，h＝1,2......m，m为大于2的任意整数，代入计算公式中，得到目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数γh，其中，r′、y′分别为设定的待重拍行人对应的标准热量强度、标准运行速度，σ1、σ2分别为设定的待重拍行人热量强度对应的权重因子、待重拍行人运行速度对应的权重因子。
15、优选地，所述分析得到目标人行道中各待重拍行人对应的景深评估系数，具体分析过程如下：将目标人行道中各待重拍行人对应的视角距离、人脸旋转角度和人脸偏转角度分别记为th、ph和fh，代入计算公式中，得到目标人行道中各待重拍行人对应的景深评估系数λh，其中，t′、p′、f′分别为设定的待重拍行人对应的标准视角距离、标准人脸旋转角度、标准人脸偏转角度，ω1、ω2、ω3分别为设定的待重拍行人视角距离对应的权重因子、待重拍行人人脸旋转角度对应的权重因子、待重拍行人人脸偏转角度对应的权重因子。
16、优选地，所述分析得到目标人行道对应的综合拍摄评估系数，具体分析过程如下：将目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数γh和景深评估系数λh，代入计算公式中，得到目标人行道对应的综合拍摄评估系数δ，其中，κ1、κ2分别为设定的待重拍行人对应的感测评估系数对应的权重因子、待重拍行人对应的景深评估系数对应的权重因子。
17、优选地，所述分析目标人行道中各摄像头对应的拍摄角度调整值，具体分析过程如下：将目标人行道对应的综合拍摄评估系数与数据库中各摄像头拍摄角度调整值对应的综合拍摄评估系数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.人体正面图像采集系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述获取目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像，具体获取过程如下：
3.如权利要求2所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析得到各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述判断各行人人体图像集合中各人体图像是否符合标准，具体判断过程如下：
5.如权利要求4所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述判断各行人人体图像是否需要重拍，具体判断过程如下：
6.如权利要求1所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析得到目标人行道中各待重拍行人对应的感测评估系数，具体分析过程如下：
7.如权利要求6所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析得到目标人行道中各待重拍行人对应的景深评估系数，具体分析过程如下：
8.如权利要求7所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析得到目标人行道对应的综合拍摄评
9.如权利要求8所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析目标人行道中各摄像头对应的拍摄角度调整值，具体分析过程如下：
10.如权利要求1所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，还包括数据库，数据库用于储存各摄像头拍摄角度调整值对应的综合拍摄评估系数。
...【技术特征摘要】
1.人体正面图像采集系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述获取目标人行道中各摄像头中各行人对应的人体图像，具体获取过程如下：
3.如权利要求2所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述分析得到各行人人体图像集合中各人体图像对应的图像评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述判断各行人人体图像集合中各人体图像是否符合标准，具体判断过程如下：
5.如权利要求4所述的人体正面图像采集系统，其特征在于，所述判断各行人人体图像是否需要重拍，具体判断过程如下：
6.如权利要求1所述的人体正面图像采集系...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓文华，王兴海，彭胜，
申请(专利权)人：移康信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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