[发明专利]一种大数据人脸监控系统

说明书

本发明公开了一种基于人脸大数据的监控系统，由前端实时采集系统和人脸监控中心管理系统构成，前端实时采集系统进行分布式采集人脸视频，或高清人脸图像及个人基本信息，上传至人脸比对服务器，人脸比对服务器为上传的人脸数据建立局部的人脸数据管理系统，然后周期性与人脸监控中心管理系统进行数据同步，将新增的人脸数据同步至中心数据库，中心数据库或采用简单高效的人脸比对算法，或基于唯一的身份识别码对人脸数据进行合并归类，基于归类的人脸大数据进行数据分析，黑名单大范围预警等功能，本发明提供的系统有效地解决了当前城市人脸监控系统相互独立，数据分离，不利于构建精确犯罪嫌疑人追踪系统的问题。

技术领域

本发明属于人脸识别领域，尤其涉及一种大数据人脸监控系统。

背景技术

随着经济的发展，城镇建设速度加快，导致城市中人口密集，流动人口增加，社会犯罪率呈逐年升高，引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范等城市管理问题。针对犯罪分子流动性较强，情况比较复杂，重点人员布控困难等情况，当前流行的方法是建立一套高效的视频监控系统平台。

大量的平安城市和社会监控的高清普及，为人脸识别应用提供基础。在案发之后利用视频录像提取人脸识别对比，利用人脸卡口轨迹线索分析等能有效定位嫌疑人员。人脸实时布控系统，能够广泛应用于商场、酒店、网吧、出租屋、汽车站、火站车、广场、交通要道等场所进行人脸实时布控、人脸黑白名单等需求迫切。

根据人脸识别技术的最新研究成果，将人脸识别应用于视频图像环境的“非接触生物特征识别技术”中，人脸生物识别是不需要使用者配合的生物识别方法，因而操作隐蔽性强，特别适合于公安部门的安全防范、罪犯监控、罪犯抓捕等。形成高智能的、社会化的、规模化的公安防范体系，提供了有效的技术手段。

现有的人脸视频布控，主要利用城市监控摄像机，采集人脸，利用网络传输的模式把人脸发送至后台进行人脸比对，该方法的缺点是不同的系统之间数据不互通，不能共享数据，不利于提升系统的稳定性与可靠性，故而不能有效地对公安系统内可疑人员进行大范围地监控与追踪。

针对上述问题，本发明实现了分布式多级联网的人脸识别中心监控系统，满足社区级(包括车站、酒店、机场、社区、出租屋等)、派出所级、省市公安局级的多级平台联网应用，为反恐、刑侦提供实战型技术平台。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于人脸大数据的监控系统，应用于前端实时采集系统，包括：

视频抓取设备，所述视频抓取设备配置标准高清摄像头，采用一个或多个摄像头进行多方位人脸监控；所述视频抓取设备与人脸识别模组相连；实时采集被监控场所出入口视频，同时将采集的视频传输至人脸识别模组。

人脸识别模组，所述人脸识别模组与视频抓取设备及人脸比对服务器相连，接收来自视频抓取设备上传的监控视频，然后对所述监控视频进行抽样获取图像帧，抽样频率为1/N，然后对抽样的图像帧进行人脸检测，标记检测到的每一张人脸，并记录每一张人脸的原始像素大小，同时对检测到的每一张人脸进行跟踪；在连续被检测到属于同一个人的多张人脸中挑选最大的一张人脸作为最佳人脸，记录最佳人脸以及包含最佳人脸的图像帧，对最佳人脸进行人脸特征提取，获得最佳人脸的特征序列；然后将最佳人脸图像、包含最佳人脸的图像帧以及最佳人脸特征序列上传至人脸比对服务器；

人脸检测与特征提取方法优选为深度卷积神经网络学习算法。