[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

说明书

本发明涉及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。

技术领域

本发明涉及安防领域，具体地涉及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。

背景技术

随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，人脸识别技术在安防领域的应用逐渐受到关注。人脸分析构建社区安防方法，是新形势下智能管控和精准预防的一种模式创新。人脸识别作为一种重要的身份识别手段，在社区安防业务中起着举足轻重的作用。在社区安防中，管理方都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。同时，由于大量的视频录像造成大量时间和人力的浪费，人脸识别系统的结构化云识别存储管理可为提高识别效率，提升社区安防的工作效率和针对性。

现有技术中公开了多种基于人脸分析的安防系统和方法。专利申请CN110197158A公开了一种安保云系统，包括公安报警单元、安保预警单元、人脸识别定位训练单元和人脸抓拍定位跟踪单元，所述公安报警单元和安保预警单元均与人脸识别定位训练单元连接，所述人脸识别定位训练单元和人脸抓拍定位跟踪单元连接。通过设置实时的人脸抓拍定位跟踪单元，对场景内的人脸进行抓拍，并与公安系统公开人脸数据进行对比，当发现了公安系统内已经由备案的人员时，根据备案人员的不同级别进行发出预警信息或者报警信息等。

专利申请CN110264336A公开了一种基于大数据的智能案防系统，该系统包括管理平台、spark大数据平台、分析引擎、数据预处理引擎、指标引擎、训练引擎和决策引擎。将规则进行细粒度拆分，进行了指标化，进一步提升规则的准确度；指标引擎采用的流处理技术能对原始数据进行特征单点快速提取和计算。

但是，现有基于人脸分析的社区安防方法存在下列问题：

1)面对新形势下社区安防精准识别真正陌生人以及社区级别多方向多入口多次连续出现的安保问题，只能解决陌生人人员从固定的出入口进出进行单次识别，未能精准的挖掘聚合人员从社区不同方向多次连续多天累计出现的并进行实时预判预警。

2)目前的人脸识别技术的识别效率较低，无法充分进行有针对性地快速图像分析和处理。

因此，需要提供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，能够解决上述技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：1)面对新形势下社区安防精准识别真正陌生人以及社区级别多方向多入口多次连续出现的安保问题，只能解决陌生人人员从固定的出入口进出进行单次识别，未能精准的挖掘聚合人员从社区不同方向多次连续多天累计出现的并进行实时预判预警。2)目前的人脸识别技术的识别效率较低，无法充分进行有针对性地快速图像分析和处理。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：

本发明提供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，基于多维度人脸分析精准识别陌生人构建社区安防方法，解决传统环境下社区安防领域仅仅依靠人盯人的人海安防战术或者凭借着安保人员个人的记忆能力来识别陌生人人员同时无法有效辨别混杂在人群中的尾随人员所体现出的不足点，以及解决现有智能人脸识别摄像机只能单次识别陌生人的不足。设计的一种行之有效的基于人脸分析聚合挖掘分析多次连续出现的陌生人构建精准的社区安防方法。结合高性能Kafka消息队列集群实时计算分析图像数据流进行图像挖掘分析，结合自主研发以图搜图近似邻算法快速进行搜索计算。

附图说明

图1为本发明采用的图搜图算法的流程示意图；

图2为本发明提供的社区安防方法的时序图。

具体实施方式