[发明专利]基于网络视频的逃犯识别方法、设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述基于网络视频的逃犯识别方法包括以下步骤：

对待处理人像视频进行人脸图片截取，获得多张待处理人脸图片；

将各所述待处理人脸图片与预设在逃人员图片库中的各在逃人脸图片进行比对，获得各所述待处理人脸图片与各所述在逃人脸图片之间的人脸相似度；

根据所述人脸相似度从各所述待处理人脸图片中选取目标在逃人员图像。

2.如权利要求1所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述对待处理人像视频进行人脸图片截取，获得多张待处理人脸图片之前，所述基于网络视频的逃犯识别方法还包括：

监听目标应用程序的请求，通过视频入库脚本对监听到的请求进行解析，获得请求地址；

根据所述请求地址提取目标统一资源定位符，根据所述目标统一资源定位符通过所述视频入库脚本下载网络视频；

对所述网络视频进行人脸检测，若检测到的所述网络视频包括人脸特征，则将包括所述人脸特征的网络视频作为待处理人像视频。

3.如权利要求2所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述对所述网络视频进行人脸检测，若检测到的所述网络视频包括人脸特征，则将包括所述人脸特征的网络视频作为待处理人像视频，具体包括：

通过基于快速候选区域的卷积神经网络Faster R-CNN算法对所述网络视频进行人脸检测，若检测到的所述网络视频包括人脸特征，则将包括所述人脸特征的网络视频作为待处理人像视频。

4.如权利要求1所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述对待处理人像视频进行人脸图片截取，获得多张待处理人脸图片，具体包括：

对待处理人像视频进行抽帧处理，获得帧图片；

绘制所述帧图片中的脸部位置，对所述脸部位置进行截取，获得多张待处理人脸图片。

5.如权利要求1所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述将各所述待处理人脸图片与预设在逃人员图片库中的各在逃人脸图片进行比对，获得各所述待处理人脸图片与各所述在逃人脸图片之间的人脸相似度，具体包括：

对各所述待处理人脸图片进行面部特征点定位，获得各所述待处理人脸图片对应的待处理人脸特征点；

将所述待处理人脸特征点与预设正脸特征点进行比较，获得单应性矩阵；

通过所述单应性矩阵对所述待处理人脸图片中的人脸进行变换，获得校准人脸图片；

通过卷积神经网络模型对所述校准人脸图片和预设在逃人员图片库中的各在逃人脸图片进行比对，获得各所述待处理人脸图片与各所述在逃人脸图片之间的人脸相似度。

6.如权利要求5所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络模型对所述校准人脸图片和预设在逃人员图片库中的各在逃人脸图片进行比对，获得各所述待处理人脸图片与各所述在逃人脸图片之间的人脸相似度，具体包括：

通过卷积神经网络模型的卷积层、池化层、全连接层和预设激活函数对所述校准人脸图片和预设在逃人员图片库中的各在逃人脸图片进行比对，获得所述待处理人脸图片与各所述在逃人脸图片之间的人脸相似度。

7.如权利要求1-6中任一项所述的基于网络视频的逃犯识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸相似度从各所述待处理人脸图片中选取目标在逃人员图像之后，所述基于网络视频的逃犯识别方法还包括：

从预设在逃人员图片库中获取与所述目标在逃人员图像对应的目标在库人员图像；

获取所述目标在逃人员图像对应的目标人像视频，并获取所述目标人像视频的目标拍摄地址和目标拍摄时间；

将所述目标在逃人员图像、所述目标在库人员图像、所述目标拍摄地址和所述目标拍摄时间作为告警信息，并发送所述告警信息至目标用户设备，以进行告警提示。