[发明专利]一种基于人脸识别和目标跟踪的监视系统

说明书

本发明提供一种基于人脸识别和目标跟踪的监视系统，属于智能监视技术领域，包括：摄像头模组，采集视频序列；人脸识别模块，接收初始人脸图像得到初始人脸特征和初始坐标信息，预存模板人脸特征，判断初始人脸特征与模板人脸特征是否匹配，匹配时输出跟踪信息，不匹配时继续接收初始人脸图像；跟踪算法模块，接收视频序列和跟踪信息，根据跟踪信息和目标模型处理得到预测坐标信息和控制信息，对每一帧进行处理得到实时坐标信息，对实时坐标信息和预测坐标信息进行比对得到预测偏差并更新目标模型；云服务器。本发明的有益效果：通过人脸识别和目标跟踪对预先设定跟踪对象跟踪监视，从而实现无死角全方位监控。

技术领域

本发明涉及智能监视技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别和目标跟踪的监视系统。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像头采集含有人脸的图像，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脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前人脸识别的方式主要有基于OpenCV的方式和基于深度学习的方式。

跟踪算法是用于对物体运动轨迹进行跟踪，目前是计算机视觉方向比较热门的方向，加之其广泛的应用(行人、军事中飞机导弹等)，对其的研究受到国内外学者的喜爱。总的来说整个目标跟踪过程可分为目标特征提取和目标跟踪两部分。

对于人脸识别算法，大部分人脸识别算法一般包括三个部分，即人脸检测、特征提取、比对，其中，人脸检测是将图像中的人脸位置找出来，特征提取对检测到的人脸通过深度学习的模型进行结构化，比对认证通过提取的特征值和已存的特征值数据库做比较，找到最匹配的人脸。

目前，仍缺乏一种无死角全方位的基于人脸识别和目标跟踪的监控系统来确保关注对象始终处于安全监视下。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明涉及一种无死角全方位的基于人脸识别和目标跟踪的监视系统。通过人脸识别对预先设定监视对象跟踪监视，确保关注对象始终处于安全监视下。

本发明采用如下技术方案：

一种基于人脸识别和目标跟踪的监视系统，包括：

摄像头模组，用于采集视频序列并输出，所述视频序列由多帧实时人脸图像构成，任意相邻的两帧所述实时人脸图像构成一图像组，所述图像组中的前一帧所述实时人脸图像作为第一图像，所述图像组中的后一帧所述实时人脸图像作为第二图像，所述视频序列的初始帧所述实时人脸图像作为初始人脸图像，所述摄像头模组的图像采集方向由一连接所述摄像头模组的电机控制；

人脸识别模块，连接所述摄像头模组，所述人脸识别模块中预先保存有关联于跟踪目标的模板人脸特征，所述人脸识别模块用于接收所述初始人脸图像并依次进行图像处理和人脸特征提取得到相应的初始人脸特征和和所述初始人脸特征的初始坐标信息，并将所述初始人脸特征与所述模板人脸特征进行比对以判断所述初始人脸特征与所述模板人脸特征是否匹配并得到匹配结果，所述人脸识别模块在所述匹配结果为匹配时输出包括所述初始坐标信息的跟踪信息，并在所述匹配结果为不匹配时继续接收所述摄像头模组以重新采集输出的所述初始人脸图像；

跟踪算法模块，连接所述摄像头模组和所述人脸识别模块，用于接收所述视频序列和所述跟踪信息，并将所述跟踪信息输入至一预先训练形成的目标模型中处理得到每个所述第二图像中的所述跟踪目标的预测坐标信息和相应的控制信息，所述预测坐标信息用于预测所述跟踪目标的下一个出现位置，所述控制信息关联于所述预测坐标信息，并用于提供给所述电机控制所述摄像头模组的图像采集方式，以使所述跟踪目标位于每一帧所述第二图像的中心；

云服务器，所述云服务器分别与所述摄像头模组、所述人脸识别模块以及所述跟踪算法模块通讯连接，用于接收、存储并输出所述视频序列。

优选的，所述人脸识别模块和所述跟踪算法模块集成于一第一存储器；