System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于边缘计算的人脸识别方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸_技高网

基于边缘计算的人脸识别方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

技术编号:41100511 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-25 13:57
本发明专利技术实施例公开了一种基于边缘计算的人脸识别方法、装置、电子设备及介质,方法包括:根据边缘设备状态信息列表,从各边缘设备中选择目标边缘设备;获取目标边缘设备的目标连接信息,并基于目标连接信息与目标边缘设备建立连接;获取目标区域的图像采集信息,并将图像采集信息发送至目标边缘设备;其中,目标边缘设备用于对图像采集信息进行人脸识别,得到人脸识别结果,并将人脸识别结果发送至云服务器;云服务器用于根据人脸识别结果生成目标待执行任务,并将目标待执行任务发送至客户端设备。本发明专利技术实施例的技术方案能够提高基于人脸识别的任务处理响应速度和实时性,从而提高基于人脸识别的任务处理的效率和任务应用的实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及通信和人工智能,尤其涉及一种基于边缘计算的人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。


技术介绍

1、在人流量较多的场景中,如厅堂迎客、外拓营销场景、车站和机场等,往往需要依靠工作人员(人工方式)主动与用户进行联系和沟通。这种沟通方式存在多种弊端,一方面工作人员不太可能一开始就了解用户的需求,这需要一定的沟通成本,容易耗费用户的时间和耐性。另一方面,由于人群的流动性和瞬时性,在众多人群中选择用户,容易错失真正有需求的用户。因此,需要通过传输监控画面,采用人脸识别等人工智能技术对客户进行识别,以根据人脸识别结果快速定位目标用户群体,并针对目标用户群体提高针对性的高效的服务,从而提高服务的质量和效率。

2、在相关应用场景中,进行人脸识别时往往需要将监控画面实时传输到后台服务进行一系列处理,来达到上述目的。

3、专利技术人在实现本专利技术的过程中,发现现有技术存在如下缺陷:由于图像数据较为庞大,实时传输到后台服务会存在严重的延时问题,且通过云端服务进行传输存在传输距离过远的问题。同时,将监控画面实时传输到后台服务会引起很多不必要的计算任务,导致了服务器的资源浪费,因此,对于该应用的实时性造成了很大影响。尤其在一些乡村和一些其它户外场景中,网络传输而造成的问题更为凸显,容易错失“有效”用户,难以对工作人员提供有效的辅助。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供一种基于边缘计算的人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质,能够提高基于人脸识别的任务处理响应速度和实时性,从而提高基于人脸识别的任务处理的效率和任务应用的实用性。

2、根据本专利技术的一方面,提供了一种基于边缘计算的人脸识别方法,应用于客户端设备,包括:

3、根据边缘设备状态信息列表,从各边缘设备中选择目标边缘设备;

4、获取所述目标边缘设备的目标连接信息,并基于所述目标连接信息与所述目标边缘设备建立连接;

5、获取目标区域的图像采集信息,并将所述图像采集信息发送至所述目标边缘设备;

6、其中,所述目标边缘设备用于对所述图像采集信息进行人脸识别,得到人脸识别结果,并将所述人脸识别结果发送至云服务器;

7、所述云服务器用于根据所述人脸识别结果生成目标待执行任务,并将所述目标待执行任务发送至所述客户端设备。

8、根据本专利技术的另一方面,提供了一种基于边缘计算的人脸识别装置,配置于客户端设备,包括:

9、目标边缘设备选择模块,用于根据边缘设备状态信息列表,从各边缘设备中选择目标边缘设备;

10、目标边缘设备连接模块,用于获取所述目标边缘设备的目标连接信息,并基于所述目标连接信息与所述目标边缘设备建立连接;

11、图像采集信息发送模块,用于获取目标区域的图像采集信息,并将所述图像采集信息发送至所述目标边缘设备;

12、其中,所述目标边缘设备用于对所述图像采集信息进行人脸识别,得到人脸识别结果,并将所述人脸识别结果发送至云服务器;

13、所述云服务器用于根据所述人脸识别结果生成目标待执行任务,并将所述目标待执行任务发送至所述客户端设备。

14、根据本专利技术的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

15、至少一个处理器;以及

16、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

17、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的基于边缘计算的人脸识别方法。

18、根据本专利技术的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的基于边缘计算的人脸识别方法。

19、本专利技术实施例通过客户端设备根据边缘设备状态信息列表从各边缘设备中选择目标边缘设备,并获取目标边缘设备的目标连接信息,以基于目标连接信息与目标边缘设备建立连接。在与目标边缘设备建立连接后,客户端设备可以获取目标区域的图像采集信息,并将图像采集信息发送至目标边缘设备。目标边缘设备可以基于图像采集信息进行人脸识别,得到人脸识别结果,并将人脸识别结果发送至云服务器。云服务器则可以根据人脸识别结果生成目标待执行任务,并将目标待执行任务发送至客户端设备。由此,通过将人脸识别过程转移至边缘设备中执行,可以解决现有基于后台服务器进行人脸识别后执行后续任务存在的响应速度和实时性较差等问题,能够提高基于人脸识别的任务处理响应速度和实时性,从而提高基于人脸识别的任务处理的效率和任务应用的实用性。

20、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于边缘计算的人脸识别方法,其特征在于,应用于客户端设备,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据边缘设备状态信息列表,从各边缘设备中选择目标边缘设备,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各所述边缘设备的连接性能评估值从各所述边缘设备中选择所述目标边缘设备,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边缘设备用于发布边缘设备自动发现消息;

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标区域的图像采集信息,并将所述图像采集信息发送至所述目标边缘设备,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取目标区域的图像采集信息,并将所述图像采集信息发送至所述目标边缘设备之后,还包括:

8.一种基于边缘计算的人脸识别装置,其特征在于,配置于客户端设备,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的基于边缘计算的人脸识别方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于边缘计算的人脸识别方法,其特征在于,应用于客户端设备,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据边缘设备状态信息列表,从各边缘设备中选择目标边缘设备,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各所述边缘设备的连接性能评估值从各所述边缘设备中选择所述目标边缘设备,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边缘设备用于发布边缘设备自动发现消息;

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈潇冯琦李聪聪官肇宁成鹏
申请(专利权)人:中国农业银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1