[发明专利]基于图像数据的在线实时智能分析方法及终端设备

权利要求书

1.基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立数据库，将人脸图像录入进数据库；

S2、图像数据采集，依据具体应用场景采集相关场景的有效图像，对于一些样本相似度高或是不清晰的样本需事先筛除；

S3、图像标注，对采集后的图像样本根据规范标准做标注；

S4、图像预处理，将采集的图像数据进行解压，并对样本数据做数据增强，数据增强包括灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化和伪彩色处理；

S5、图像二次处理，采用光学模块和图像处理模块调整图像的亮度、消除有害光线，以及抑制图像的噪声、提升图像的信噪比；

S6、对采集的图像数据进行人脸识别，根据肤色模型进行肤色检测，在检测到肤色区域后，根据色度和空间相关性的相似性对可能的面部区域进行分割，然后使用该区域的几何特征或灰度特征来验证该区域是否是一个人的脸；

S7、将获取的人脸图片与数据库的人脸图片进行比对，并反馈比对结果，再将结果上传至平台，平台分析比对结果后即时做出反应。

2.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S1中，数据库中设置有数据存储模块，全体职工以及领导的人脸图像全部储存在数据存储模块中，且全体职工以及领导的人脸图像可随时进行数据更新、补充以及删除。

3.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S1中，利用口罩特征分析算法，对餐饮后厨、工厂车间以及公共防疫场所的监控区域内的人员是否佩戴口罩进行实时检测，可根据业务需求对未正常佩戴口罩的情况进行自动告警提示，并截取图片进行保存，并上传至数据库中的违规图库；

实时视频监测和预警在岗人员是否佩戴安全帽，若检测到异常，则立即向平台发出告警，支持语音联动、声光报警进行提醒。

4.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S2中，图像数据在采集时会在连续的短时间内捕获多张图像数据，并对多张图像进行比对，首先剔除面部特征不明显的图像；

如图像中出现低头、转头和异物遮挡面部特征的情况，再对剩余的图像进行分析，对于两张或是两张以上相似度高的图像，自动选取面部特征最为明显的图像作为捕获的最终图像。

5.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S3中，规范的标准设定为口罩佩戴是否标准、安全帽佩戴是否规范；

当口罩戴在下巴上或是口罩只遮住口部，并未遮住鼻子，评定为口罩佩戴不标准，当安全帽佩戴的角度不正或是安全帽上的帽扣未锁紧，评定为安全帽佩戴不合格，平台会发出报警提示。

6.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S4中，图像数据增强的目的改进图片的质量，使图像清晰且转换为适合机器分析的形式。

7.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S5中，光学模块的处理主要包括镜头光圈的自动控制、滤光片的自动切换以及补光灯的使用。

8.根据权利要求7所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S5中，图像处理模块的处理方式包括宽动态、背光补偿、强光抑制、3D数字降噪。

9.根据权利要求1所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法，其特征在于：在S6中，人的面部固定特征包括肤色、轮廓、灰度分布和器官对称性，肤色是面部的重要组成部分，它不依赖于其他面部细节，具有相对稳定性，无论面部表情如何变化都适用，因此肤色特征是面部检测所需的常见功能。

10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行权利要求1至9任一项所述的基于图像数据的在线实时智能分析方法。