[发明专利]离线待检测对象识别方法与装置

权利要求书

1.一种离线待检测对象识别方法，其特征在于，应用于本地终端，所述本地终端与图像采集装置有线通信连接，所述离线待检测对象识别方法包括：

接收图像采集装置发送的环境图像；

在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；

判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；

当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。

2.根据权利要求1所述的离线待检测对象识别方法，其特征在于，所述环境图像为动态环境图像，所述离线待检测对象识别方法还包括：

在动态环境图像中对所述所需待检测对象图像进行追踪。

3.根据权利要求1所述的离线待检测对象识别方法，其特征在于，所述环境图像为动态环境图像，所述离线待检测对象识别方法还包括：

记录提取到待检测对象特征的次数。

4.根据权利要求1所述的离线待检测对象识别方法，其特征在于，所述待检测对象特征为人脸特征或人身特征，所述离线待检测对象识别方法还包括：

若所需人脸特征图像或所需人身特征图像为黑名单图像时，生成报警指令。

5.根据权利要求1所述的离线待检测对象识别方法，其特征在于，所述待检测对象特征为真实人脸特征，在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征的步骤包括：

基于预训练的当前RFCN网络模型分类器及所述环境图像获得所述环境图像包含的疑似人脸特征的类别、类别概率值、目标候选框位置坐标以及定点位置坐标，其中，所述类别概率值为在所述环境图像包含疑似人脸特征时，所述疑似人脸特征属于所述类别的概率值；

依据所述类别概率值、所述目标候选框位置坐标以及所述定点位置坐标检测所述环境图像是否包含有与所述类别对应的真实人脸特征；

当所述类别概率值大于或等于预设定的概率阈值，且所述定点位置坐标在所述目标候选框内时，识别出并提取所述环境图像包含的与所述类别对应的真实人脸特征。

6.一种离线待检测对象识别装置，其特征在于，应用于本地终端，所述本地终端与图像采集装置有线通信连接，所述离线待检测对象识别装置包括：

信息接收单元，用于接收图像采集装置发送的环境图像；

特征提取单元，用于在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；

判断单元，用于判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；

对象图像确定单元，用于当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。

7.根据权利要求6所述的离线待检测对象识别装置，其特征在于，所述环境图像为动态环境图像，所述离线待检测对象识别装置还包括：

图像追踪单元，用于在动态环境图像中对所述所需待检测对象图像进行追踪。

8.根据权利要求6所述的离线待检测对象识别装置，其特征在于，所述环境图像为动态环境图像，所述离线待检测对象识别装置还包括：

次数记录单元，用于记录提取到待检测对象特征的次数。

9.根据权利要求6所述的离线待检测对象识别装置，其特征在于，所述待检测对象特征为人脸特征或人身特征，所述离线待检测对象识别装置还包括：

报警指令生成单元，用于若所需人脸特征图像或所需人身特征图像为黑名单图像时，生成报警指令。

10.根据权利要求6所述的离线待检测对象识别装置，其特征在于，所述待检测对象特征为真实人脸特征，所述特征提取单元具体用于基于预训练的当前RFCN网络模型分类器及所述环境图像获得所述环境图像包含的疑似人脸特征的类别、类别概率值、目标候选框位置坐标以及定点位置坐标，其中，所述类别概率值为在所述环境图像包含疑似人脸特征时，所述疑似人脸特征属于所述类别的概率值；

依据所述类别概率值、所述目标候选框位置坐标以及所述定点位置坐标检测所述环境图像是否包含有与所述类别对应的真实人脸特征；

当所述类别概率值大于或等于预设定的概率阈值，且所述定点位置坐标在所述目标候选框内时，识别出并提取所述环境图像包含的与所述类别对应的真实人脸特征。