[发明专利]基于人脸识别的人数统计方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于人脸识别的人数统计方法，其特征在于，所述方法包括：

当接收到人数统计指令时，从视频流中获取视频图像；

将所述视频图像进行图片切分，获得多个切分图像，并提取所述多个切分图像的图像局部二值模式LBP特征；

将所述图像LBP特征输入预先训练的人像识别模型，由所述人像识别模型对所述图像LBP特征进行识别，输出识别结果；

统计识别结果为人像的所述切分图像的个数，获得第一人数统计结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像LBP特征输入预先训练的人像识别模型，由所述人像识别模型对所述图像LBP特征进行识别，输出识别结果的步骤之前还包括：

收集预设数量的样本图像，将所述样本图像的标签设置为人像或非人像；

将所述样本图像压缩成128×128像素后再进行灰度处理和随机残缺处理，获得处理后样本图像；

提取所述处理后样本图像的样本LBP特征，获得样本LBP特征；

将所述样本LBP特征输入基于TensorFlow创建的神经网络中进行训练，获得所述人像识别模型，所述人像识别模型输出的识别结果为人像或非人像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述切分图像包括第一切分图像和第二切分图像，所述将所述视频图像进行图片切分，获得多个切分图像的步骤包括：

将所述视频图像压缩成512×512像素的压缩视频图像；

将所述压缩视频图像按64×64像素进行图片切分，获得多个第一切分图像；

将所述第一切分图像中相邻切分图像的重叠区域以64像素为起点进行二次图片切分，获得第二切分图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取多个所述切分图像的图像LBP特征的步骤包括：

将所述切分图像划分为多个区域；

将每个区域中的每一个像素点的中心灰度值与所述像素点相邻的8个相邻像素点的灰度值进行比较，获得所述像素点的LBP特征；

基于所述像素点的LBP特征，获得每个区域的直方图；

对所述每个区域的直方图进行归一化处理获得统计直方图，基于所述统计直方图获得所述切分图像的图像LBP特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计识别结果为人像的切分图像的个数，获得第一人数统计结果的步骤之后还包括：

根据预设的结果上报接口将所述第一人数统计结果上报至服务器。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的结果上报接口将所述第一人数统计结果上报至服务器的步骤之前还包括：

根据波峰计数法判断所述第一人数统计结果中是否包括异常人像；

若所述第一人数统计结果中不包括所述异常人像，则执行步骤：根据预设的结果上报接口将所述第一人数统计结果上报至服务器；

若所述第一人数统计结果中包括所述异常人像，则在所述第一人数统计结果中去除所述异常人像的个数后，获得第二人数统计结果，将所述第二人数统计结果上报至所述服务器。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述人像识别模型记录识别结果为人像的所述切分图像中人像的人像坐标，所述根据波峰计数法判断所述第一人数统计结果中是否包括异常人像的步骤包括：

获取所述人像坐标在预设时间内出现的次数；

若所述人像坐标在预设时间内出现的次数大于或等于次数阈值，则判定所述图像坐标对应的人像不是异常人像；

若所述人像图像坐标在预设时间内出现的次数小于次数阈值，则判定所述图像坐标对应的人像是异常人像，则将所述图像坐标对应的人像标记为异常人像。