[发明专利]人工智能卷积神经网络人脸识别系统

说明书

本发明涉及一种人工智能卷积神经网络人脸识别系统，包括拍摄终端(100)、网络(200)、服务器(300)、卷积神经网络模块(400)、人工智能预警操作系统(500)、云计算(600)、与云数据库人脸黑名单对比分析(700)、确定目标人物身份(800)、本地数据库模块(900)。本发明通过人工智能卷积神经网络人脸识别系统用拍摄终端采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列与脸部相关的技术处理，包括人脸检测、人脸关键帧提取、人脸验证；实现对拍摄终端周边全天候24小时不间断监控，用户可实现信息共享，提高信息资源利用率，为维护社会治安稳定加大安全保障。

技术领域

本发明涉及智能安防预警领域，具体涉及一种用于安防维稳的人工智能卷积神经网络人脸识别系统。

背景技术

人工智能卷积神经网络人脸识别系统是将先进的拍摄终端技术、中央处理器CPU、图像处理器GPU、神经网络处理器NPU、异构/可重构处理器技术、卷积神经网络技术、AI计算机预警处理技术、AI人工智能预警操作技术、风险因素采集技术、风险因素识别技术、大数据分析技术、云计算技术、云存储技术、云数据库技术等有效的集成应用于整个人工智能卷积神经网络人脸识别系统，而建立的一种在大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合智能预警系统。

随着祖国西部边疆维稳的措施常态化，使边疆长期保持一个稳定的局面，保证经济能够实现快速发展，人工智能卷积神经网络人脸识别系统为从根本上解决影响长治久安的深层次问题打下良好基础。

发明内容

本发明是为了克服现有安防系统中存在人脸不自动识别、监控措施有漏洞、防范不及时等问题，提出一种人工智能卷积神经网络人脸识别系统，通过拍摄终端对风险因素源头进行布控，实时采集风险源因素的人脸信息，进行人脸检测、人脸目标跟踪、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别，把提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的人脸特征模板进行搜索对比，根据相似程度，对身份信息进行判断，设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。一类是确认，是一对一(1∶1)进行图像比较，另一类是辨认，是一对多(1∶N)进行图像匹配，也就是说在N个人中找到风险因素目标，一般的N可以是一个视频流，只要人走进识别范围就完成识别工作。

为实现上述使用人工智能卷积神经网络人脸识别系统对风险因素源头进行人脸识别信息的采集、人脸检测、人脸目标跟踪、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别，再进行分级预警的目的，本发明提供如下技术方案：一种人工智能卷积神经网络人脸识别系统，包括拍摄终端100、网络200、服务器300、卷积神经网络模块400、人工智能预警操作系统500、云计算600、与云数据库人脸黑名单对比分析700、确定目标人物800、本地数据库模块900，本发明通过人工智能卷积神经网络人脸识别系统对风险因素进行采集、对比分析、存储、分级报警、应对防控，实现对拍摄终端周边布控点进行全天候24小时监控，用户可实现信息共享，提高信息资源利用率，为维护边疆稳定加大安全保障。

本发明提供一种人工智能卷积神经网络人脸识别系统包括，拍摄终端(100)用于采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列与脸部相关的技术处理，包括人脸检测、人脸关键帧提取、人脸验证，并通过网络(200) 将图像序列发送至服务器(300)，所述网络(200)包括局域网、Interne或无线网络。所述网络(200)用于拍摄终端向服务器发送图像帧序列。

网络(200)：包括局域网、Interne或无线网络。所述网络(200)用于拍摄终端向服务器发送图像帧序列。