[发明专利]基于人脸特征的陌生人监控方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于人脸特征的陌生人监控方法，包括：当监控图像存在人体活动时，提取所述监控图像中的人员的人脸特征，当预设的人脸数据库不存在所述人脸特征时，则标记所述人员为陌生人员，利用所述人脸特征对所述陌生人进行轨迹追踪，根据所述陌生人员的实时监控轨迹视频，确认陌生人员是否为异常人员，向管理人员发送异常人员的人脸特征和对应的实时监控轨迹视频。本发明还提出一种基于人脸特征的陌生人监控装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高陌生人员异常行为的检测分析效率和准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人脸特征的陌生人监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

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，人脸识别技术在各方领域的应用逐渐受到关注。例如，通过人脸识别技术构建智慧社区，是新形势下智能监控和精准预防的一种模式。人脸识别作为一种重要的身份识别手段，在智慧社区的安防系统中起着举足轻重的作用。

当前社区安防系统中，在通过人脸识别技术识别为陌生人后需要监控人员时刻保持注意力集中，严密观察所述陌生人的行为，判断所述陌生人是否有异常。因此，现有的技术中，对陌生人后续的行为监控主要依赖监控人员的对视频识别的个人能力和经验。在对海量的视频文件进行人工判断时，效率低下，且对异常人员判断的准确率低。

发明内容

本发明提供一种基于人脸特征的陌生人监控方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决陌生人异常行为的检测分析效率和准确率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于人脸特征的陌生人监控方法，包括：

获取实时监控视频流，并对所述视频流进行解帧得到监控图像；

利用预先训练的检测模型判断所述监控图像存在人体活动时，提取所述监控图像中的人脸特征，将所述人脸特征与预设的人脸数据库中已知人脸特征进行匹配识别，得到识别结果；

当所述识别结果为所述预设的人脸数据库不存在所述人脸特征，则标记所述监控图像中人员为陌生人员，将所述陌生人员对应的人脸特征存储在预设的监控缓存中；

利用所述陌生人员的人脸特征对所述陌生人进行轨迹追踪，得到所述陌生人员的实时监控轨迹视频；

根据所述陌生人员的监控轨迹视频，判断所述陌生人员具有异常行为时，标记所述陌生人员为异常人员，对所述异常人员进行实时监控，存储对应的监控轨迹视频，并将所述异常人员的人脸特征、对应的异常行为及监控轨迹视频发送给预设的管理员。

可选地，所述利用预先训练的检测模型判断所述监控图像存在人体活动，包括：

利用所述检测模型对所述监控图像进行卷积、最大池化处理，得到池化图像；

对所述池化图像进行全连接处理，得到全连接特征图；

对全连接特征图进行特征提取，得到监控图像特征；

利用预设的激活函数计算所述监控图像特征属于预设人体特征的概率值；

根据所述概率值，判断所述监控图像是否存在人体活动。

可选地，所述提取所述监控图像中的人脸特征，包括：

对所述监控图像进行归一化处理，得到标准化监控图像；

计算所述标准化监控图像的像素点的梯度值及梯度方向；

对所述标准化监控图像进行分割，得到图像单元；

根据所述图像单元的像素点的梯度值及梯度方向，构建每个所述图像单元的梯度直方图；