[发明专利]一种基于车联网寻找丢失人口的方法及其系统

说明书

本发明公开了一种基于车联网寻找丢失人口的方法及其系统，包括以下步骤，将丢失人员的目标人脸图像上传至服务器模块；传输模块由所述服务器模块下载上传的所述目标人脸图像；采集模块实时采集视野范围内的实时人脸图像；识别模块接收所述实时人脸图像并和从服务器模块下载的所述目标人脸图像进行识别对比；若对比成功，传输模块将所述识别模块的识别结果发送至所述服务器模块。本发明的有益效果：机动性强，汽车强大的机动性意味着它可以在几乎任何地方搜寻丢失人员；效率高，当前强大的人工智能算法及芯片可以高效地同时检测摄像头中的多个人脸。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域和车联网的技术领域，尤其涉及一种基于车联网和车载摄像头寻找丢失人口的方法及其系统。

背景技术

近年来儿童或老人有时会走失，尤其是在人多拥挤的地方或者比较偏远的地方。在拐卖儿童比较严重的地方能尽早的找到丢失人群就变得尤为重要。传统情况下，监护人会在大街上自行搜寻、呼唤、打听，这种方式耗时且低效，通常监护人会花上数十年的精力而无法寻找到亲人，家庭分崩离析。社会上也有通过电视节目或者社交网络进行寻人的平台，但这些资源都比较分散，无法形成快速寻人的能力。

当前还有一个流行的解决方案是让儿童或老人佩戴带有GPS定位功能的手表。手表上有4G SIM卡，可以通过网络连接将自己的GPS坐标不停地发送到后台服务器，监护人可以登录到后台终端去确认佩戴者所处的地方。但是这种方法有自己的缺陷：有的地方GPS信号很弱，比如室内、大桥下或者隧道内等；GPS定位手表的电量有限，如果迟迟不充电的话手表会关机，这样就永远无法定位到丢失人员；GPS定位手表比较明显，如果儿童被拐卖，拐卖者会轻易识别出手表并将其丢弃。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的一个技术问题是：提供了一种基于人脸识别技术和车联网技术的寻人方案，能够解决现有寻人解决方案中的一些短板。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于车联网寻找丢失人口的方法，包括以下步骤，将丢失人员的目标人脸图像上传至服务器模块；传输模块由所述服务器模块下载上传的所述目标人脸图像，并触发车辆的寻人模式；在行驶过程中采集模块实时采集视野范围内的实时人脸图像；识别模块接收所述实时人脸图像并和从服务器模块下载的所述目标人脸图像进行识别对比；若对比成功，传输模块将所述识别模块的识别结果发送至所述服务器模块，定位模块上传此刻车辆的GPS坐标；所述服务器模块实时在地图上将上报车辆的位置显示，寻人操作完成。

作为本发明所述的基于车联网寻找丢失人口的方法的一种优选方案，其中：所述采集模块包括以下采集步骤，视频获取模块获取摄像头实时传输的视频影像；人脸检测定位模块检测图像中是否包含有人脸，如果检测到则将其从背景中分离出来并确定其位置和大小。

作为本发明所述的基于车联网寻找丢失人口的方法的一种优选方案，其中：所述人脸检测定位模块包括以下检测步骤，通过输入静态图像或者视屏信息；图像预处理，选取好矩形Haar特征，利用积分图来计算矩形特征值，然后将矩形特征训练为性能不同的弱分类器，再将得到的弱分类器联合成一个强分类，利用不同数据的不同分布特性，根据样本在每一次训练中分类的准确与否以及上一轮训练样本的分类准确性确定训练过程中的权值，且根据样本分类的正确与否和当前权重是否大于阈值，来决定是否更新样本的权重；将更改权值的数据信息送往下一层分类器继续训练，再级联训练获取的分类器，在每次弱学习之后适当更改和调节所有样本的权重大小；利用人脸检测算法来检测出图像或视屏中所包含的人脸。