[發明專利]視頻定位裝置及方法

在審

• 申請號: 201610792866.X
• 申請日: 2016-08-31
• 公開（公告）號: CN107784260A
• 公開（公告）日: 2018-03-09
• 發明（設計）人: 王玲
• 申請（專利權）人: 王玲
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;H04N7/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及視頻定位領域，尤其涉及一種視頻定位裝置及方法。

背景技術

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，采用工業相機拍攝圖片，然后再利用軟件根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。

圖像識別是人工智能的一個重要領域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認為，識別某個圖像，必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A，如果在腦中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致，字母A就被識別了。這個模型簡單明了，也容易得到實際應用。

當前，圖像識別常用于圖像中目標的定位和跟蹤等領域，例如使用視頻定位以對目標人物進行跟蹤。然而，由于視頻定位一般用于安保設備，其的使用需要對使用人員進行授權，而現有技術中并不存在這樣的授權機制。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種視頻定位裝置及方法，改造現有技術中視頻定位裝置及方法，增加人員授權設備以在視頻定位之前進行人員鑒定，從而保證安保數據不被泄漏。

根據本發明的一方面，提供了一種視頻定位裝置，所述裝置包括視頻定位設備、高清攝像頭、臉部圖像分割設備和自適應遞歸濾波處理設備，高清攝像頭、臉部圖像分割設備和自適應遞歸濾波處理設備順序連接，視頻定位設備與自適應遞歸濾波處理設備連接，用于基于自適應遞歸濾波處理設備輸出的濾波圖像中的臉部區域在整個濾波圖像中的位置變化執行視頻定位操作。

更具體地，在所述視頻定位裝置中，包括：視頻定位設備，與自適應遞歸濾波處理設備連接，用于基于濾波圖像中的臉部區域在整個濾波圖像中的位置變化執行視頻定位操作；高清攝像頭，用于對包含人員的場景進行圖像數據采集，以獲得高清圖像；臉部圖像分割設備，與高清攝像頭連接，用于從高清圖像中檢測并提取臉部區域以作為高清臉部圖像輸出；對比度增強設備，與高清攝像頭連接，用于接收高清臉部圖像，并對高清臉部圖像進行對比度增強處理以獲得增強臉部圖像；灰度化處理設備，與對比度增強設備連接，用于接收增強臉部圖像，并對增強臉部圖像進行灰度化處理以獲得灰度化圖像；光線調整設備，與灰度化處理設備連接，用于接收灰度化圖像，基于灰度化圖像中各個像素的灰度值確定灰度化圖像的平均亮度，并將灰度化圖像的平均亮度與預設亮度進行比較，當灰度化圖像的平均亮度大于等于預設亮度，對灰度化圖像進行亮度降低調整以獲得光線調整圖像，當灰度化圖像的平均亮度小于預設亮度，對灰度化圖像進行亮度提升調整以獲得光線調整圖像；自適應遞歸濾波處理設備，與光線調整設備連接，用于接收光線調整圖像，并對光線調整圖像執行自適應遞歸濾波處理以獲得濾波圖像；波動閾值選擇子設備，與自適應遞歸濾波處理設備連接，用于計算濾波圖像的復雜度，基于濾波圖像的復雜度選擇波動閾值大小，濾波圖像的復雜度越高，選擇的波動閾值越大，波動閾值為正數；像素處理子設備，分別與波動閾值選擇子設備和自適應遞歸濾波處理設備連接，用于接收濾波圖像，針對濾波圖像的每一個像素作為對象像素執行以下處理：以對象像素為中心像素，在濾波圖像中獲取3×3大小的對象像素矩陣，將對象像素矩陣內除了對象像素之外的每一個像素作為參考像素與對象像素進行比較，以獲得二值化矩陣，二值化矩陣為3×3大小，二值化矩陣由8個二值化像素組成，參考像素大于等于對象像素與波動閾值之和，則參考像素對應的二值化像素的像素值為1，參考像素小于對象像素減去波動閾值后的差值，則參考像素對應的二值化像素的像素值為﹣1，其他取值的參考像素對應的二值化像素的像素值為0；矩陣拆分子設備，與像素處理子設備連接，用于將每一個對象像素對應的二值化矩陣轉換成一個正二值化矩陣和一個負二值化矩陣，正二值化矩陣由8個二值化像素值組成，負二值化矩陣也由8個二值化像素值組成，正二值化矩陣的每一個二值化像素值減去負二值化矩陣相應位置的二值化像素值能夠得到對應二值化矩陣相應位置的二值化像素的像素值；十進制編碼子設備，與矩陣拆分子設備連接，用于將每一個對象像素對應的正二值化矩陣的所有二值化像素值按其在正二值化矩陣中的位置以先左后右再先上后下的順序組成一個二進制數作為目標正二進制數，再將目標正二進制數轉化成十進制數以作為目標正十進制數，還用于將每一個對象像素對應的負二值化矩陣的所有二值化像素值按其在負二值化矩陣中的位置以先左后右再先上后下的順序組成一個二進制數作為目標負二進制數，再將目標負二進制數轉化成十進制數以作為目標負十進制數；譜圖獲取子設備，分別與自適應遞歸濾波處理設備和十進制編碼子設備連接，用于將濾波圖像中每一個對象像素的像素值替換成該對象像素對應的目標正十進制數以獲得正局部二值模式特征譜圖，還用于將濾波圖像中每一個對象像素的像素值替換成該對象像素對應的目標負十進制數以獲得負局部二值模式特征譜圖；譜圖比較子設備，分別與譜圖獲取子設備和IP解包設備連接，用于將譜圖獲取子設備獲得的正局部二值模式特征譜圖分別與各個基準正局部二值模式特征譜圖進行匹配，將譜圖獲取子設備獲得的負局部二值模式特征譜圖分別與各個基準負局部二值模式特征譜圖進行匹配，二者都匹配成功且匹配到的基準正局部二值模式特征譜圖對應的授權用戶名稱與匹配到的基準負局部二值模式特征譜圖對應的授權用戶名稱相同時，則輸出人臉識別成功信號以及與匹配到的基準正局部二值模式特征譜圖對應的授權用戶名稱，否則將輸出人臉識別失敗信號；IP解包設備，用于與遠程的數據服務器網絡連接，通過網絡接收來自數據服務器處的IP數據包，并對IP數據包解包以獲得6LowPAN數據包；邊緣傳感設備，與IP解包設備連接，用于接收IP解包設備輸出的6LowPAN數據包，獲得呈現為壓縮數據的6LowPAN數據包的頭部，對6LowPAN數據包的頭部解壓以獲得解壓后的6LowPAN數據包中的頭部；6LowPAN解包設備，與邊緣傳感設備連接，用于接收6LowPAN數據包以獲取6LowPAN數據包中的負載，并基于解壓后的6LowPAN數據包中的頭部對6LowPAN數據包中的負載進行解析，以獲得各個基準正局部二值模式特征譜圖和各個基準負局部二值模式特征譜圖；其中，IP數據包是對6LowPAN數據包進行打IP包后而獲得的數據包，6LowPAN數據包中的負載包括數據服務器處的各個基準正局部二值模式特征譜圖和各個基準負局部二值模式特征譜圖，6LowPAN數據包中的頭部是壓縮數據，解壓后的6LowPAN數據包中的頭部用于對6LowPAN數據包中的負載進行解析；其中，每一個基準正局部二值模式特征譜圖為對相應授權用戶基準面部圖像預先進行正局部二值模式特征譜圖提取而獲得的圖像，每一個基準負局部二值模式特征譜圖為對相應授權用戶基準面部圖像預先進行負局部二值模式特征譜圖提取而獲得的圖像。