[发明专利]基于人脸识别的滞留发现与预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，包括：

从设定的离校时间T0起，通过学校的门禁闸机端采集离校的人员面部图像，得到所有离校学生的人脸图像；

对人脸图像进行人脸识别，根据识别结果的人脸信息匹配到人脸对应的学生信息，包括姓名、年龄以及班级信息；

在设定的清校时间T1将当日离校的学生信息按照班级为单位进行分类统计，得到每个班级的离校数据；

将所述离校数据与当日进校数据进行比对，获取差异数据，作为预警数据，所述预警数据包括以班级为单位的疑似滞留人员的清单；

根据当日提供的实际行为数据以及基于人脸识别、行为识别和轨迹跟踪的数据，以所述清单中的学生为单位进行多线程预警处理。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，所述预警处理包括：

调取校内边缘计算设备在当日离校时间T0时刻之前分析的学生在校日常行为画面的识别结果，包括活动范围、路径以及动作行为，得到以时间为序列的学生的活动范围、路径以及动作行为的数据列表；

检索边缘计算设备的结果数据中的学生，并调取当日最后时刻的画面，确定其位置；

根据所述位置通知进行人工发现；

接收人工发现的相应结果，如果发现对应学生，则结束该学生的预警，如果未发现则提高预警等级进行二次预警处理。

3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，所述二次预警处理包括：

根据当日提供的实际行为数据，包括其班级提供的反馈信息进行分词和语义分析，生成结构化数据；

根据差异数据中的学生的活动范围、路径以及动作行为进行行为识别，识别其是否存在行为异常或者身体异常；

根据所述识别结果与结构化数据进行匹配，如果匹配一致，则将匹配结果与识别结果、行为数据、轨迹数据和预警信息上报到服务器，通过服务器下发到保安客户端、预警学生的教师客户端和家长客户端。

4.根据权利要求1或3所述的基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，所述当日提供的实际行为数据包括班级教师提供的学生日常行为、活动、疾病与饮食数据。

5.根据权利要求2所述的基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，一个所述边缘计算设备对应一个或者多个校内摄像机，并对采集的影像数据进行分析。

6.根据权利要求2所述的基于人脸识别的滞留发现与预警方法，其特征在于，响应于所述二次预警处理，边缘计算设备被设置成提升预警学生再次识别的权重优先级，对于任一摄像机或人脸识别终端再次成功捕获滞留预警的学生出现画面，边缘计算设备即时更新同步信息至服务器，通过服务器反馈同步信息到保安客户端、预警学生的教师客户端和家长客户端。

7.一种基于人脸识别的滞留发现与预警系统，其特征在于，包括：

设置在学校门禁闸机端的人脸识别设备，用于采集进出学院的人员的面部图像；

设置在学校内的至少一个摄像机，用于采集位于其视野范围内的学生的活动视频数据；

与一个或者多个摄像机对应的边缘计算设备，用于根据采集的视频数据对学生在校日常行为画面进行识别，包括活动范围、路径以及动作行为，得到以时间为序列的学生的活动范围、路径以及动作行为的数据列表；

服务器，被设置成与所述边缘计算设备和/或摄像机以及人脸识别设备数据通信；

其中，所述边缘计算设备还被设置成按照下述方式进行学生滞留发现与预警：

获取从设定的离校时间T0起所有离校学生的人脸图像以及人脸识别结果，根据识别结果的人脸信息匹配到人脸对应的学生信息，包括姓名、年龄以及班级信息；

在设定的清校时间T1将当日离校的学生信息按照班级为单位进行分类统计，得到每个班级的离校数据；

将所述离校数据与当日进校数据进行比对，获取差异数据，作为预警数据，所述预警数据包括以班级为单位的疑似滞留人员的清单；

根据当日提供的实际行为数据以及基于人脸识别、行为识别和轨迹跟踪的数据，以所述清单中的学生为单位进行多线程预警处理。