[发明专利]一种基于多维度人脸分析精准识别陌生人构建社区安防的方法

权利要求书

1.一种基于多维度人脸分析精准识别陌生人构建社区安防的方法，其特征在于：该方法包括整合前端智能人脸识别摄像机设备、消息队列集群以及自主研发人脸识别算法、多次多维度图像挖掘分析、实时分析结果数据流计算引擎统计和专家知识经验规则、媒介预警周知；所述的前端智能人脸识别摄像机设备，基于主流的智能人脸识别摄像机设备并通过相关人员针对楼栋的入住人员事先进行采集录入人脸，前端智能人脸识别摄像机设备支持录入若干张人脸底库、内置人脸检测、人脸跟踪、人脸识别比对，同时将比对结果实时基于http/https远程服务进行上报服务端。所述的远程服务包含收集前端设备比中与未比中的所有数据流同时将未比中的数据流以特定的主题转发至Kafka消息队列集群。图像挖掘分析引擎通过实时消费Kafka数据进行多次结构化挖掘分析，并将命中的陌生人员进一步发送至消息队列。由特定的计算引擎实时异步消费消息队列结合专家知识系统规则进行实时校验是否符合，符合规则情况将信息通过媒介进行预警周知。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于：引擎统计，用于监听消费消息队列集群特定主题，实时监听计算从图像挖掘引擎分析中所发送陌生人数据流。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于：图像挖掘分析引擎通过两次不同维度的图像挖掘分析。

4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于：两次不同维度的图像挖掘分析包括：第一次人脸图像挖掘分析包括基于社区不同楼栋以及过道大门口所安装的前端智能人脸识别摄像机的所有人脸底库，构建一个完整社区级的人脸库，实时消费的图像数据流进行计算分析将未比中的图像和社区级人脸库进行以图搜图挖掘，若达到指定阈值以及符合相对应的人脸图像质量，则表示命中返回正常社区人脸，属于非陌生人；第二次人脸图像挖掘分析包括：在通过第一次人脸分析基础上进行，将不处于社区级人脸库的人脸统一构建成一个社区级陌生人库；同时将消费的图像数据流进行计算分析将未比中的图像和社区级陌生人脸库进行以图搜图挖掘，若达到指定阈值则返回该人脸对应的陌生人库中的唯一主键UUID和原始图像流，发送至消息队列集群中另一个主题；若未达到指定阀值，则表明该人脸属于新增的陌生人，进入指定社区的陌生人库。

5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于：图像挖掘分析引擎包含人脸识别算法。

6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于：人脸识别算法采用基于欧式距离的度量规则和小批量随机梯度下降算法的迭代训练。

7.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于：图像检索模块包含了以图搜图算法。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：前端智能人脸识别摄像机设备录入若干张人脸底库主要包括两种方法：一种通过智能人脸识别摄像机设备所提供的系统通过其自带页面的进行直接录入；另外一种是通过自主研发的微信小程序通过智能抓拍设备所开放的Http接口上传人员图片以及基本信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：图像挖掘分析引擎包含人脸库构建、人脸特征提取、人脸两次图像挖掘分析包含本社区级正常人脸库挖掘分析、社区级非正常人脸库挖掘分析。所述的社区级正常人脸库包含社区中的各个楼栋出入口、大门出入口前端摄像头所录入的人脸信息。

10.一种根据权利要求中所述的一种基于多维度人脸分析精准识别陌生人构建社区安防的方法所基于的系统，其特征在于：该系统包括：该方法包括整合前端智能人脸识别摄像机设备、消息队列集群、安装有自主研发人脸识别算法的计算引擎、社区全局轨迹库、图像挖掘分析引擎、社区陌生人轨迹库以及图像检索模块。