[發明專利]一種基于數據融合技術的人像識別告警方法及系統

有效

• 申請號: 201910766696.1
• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN110688892B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 劉羽萌
• 申請（專利權）人: 武漢烽火眾智數字技術有限責任公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 鄭飛

1.一種基于數據融合技術的人像識別告警方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：建立BP神經網絡模型，并訓練該BP神經網絡模型，對于每個訓練樣本，通過后向傳播修改權重使得網絡預測和實際目標值之間的均方誤差最小；

S2：通過前端采集設備采集人像數據；

S3：以設定的目標庫中的人像數據為比對對象，通過多個算法廠家提供的人像比對算法對采集的人像數據進行相似度比對計算，得到多組原始相似度數據；

S4：將多組所述原始相似度數據作為輸入層經訓練完畢的BP神經網絡模型后輸出最終相似度數據；

S5：將得到的最終相似度數據進行排序，將達到或超過設定報警閾值的數據推送至告警平臺產生告警；

其中， S1中具體包括：

建立BP神經網絡模型，所述BP神經網絡模型包括輸入層、隱含層和輸出層；

輸入層的神經元個數設為m個；任意輸入層神經元記為xi，i＝1、2...m；

隱含層的神經元個數為h個，其中h為隱含層節點數目，m為輸入層節點數目，n為輸出層節點數目，a為1～10之間的調節常數；

輸出層的神經元個數設為n個；任意輸出層神經元記為de，e＝1、2...n；

正向傳遞過程如下：

設節點i和節點j之間的權值為w_ij，節點j的閥值為b_j，每個節點的輸出值為x_j，而每個節點的輸出值是根據上層所有節點的輸出值、當前節點與上一層所有節點的權值和當前節點的閥值還有激活函數來實現的；具體計算公式如下：

x_j＝f(s_j)；

其中，b_j為0，f為激活函數，這里選用sigmoid函數;

反向傳遞子過程如下：

假設輸出層的所有結果為d_j，誤差函數如下：

BP神經網絡模型需要反復修正權值和閥值，使得誤差函數值達到最小; 這里運用Widrow-Hoff學習規則，通過沿著相對誤差平方和的最速下降方向，連續調整網絡的權值和閥值，根據梯度下降法，權值矢量的修正正比于當前位置上E(w,b)的梯度，對于第j個輸出節點有

由于本系統中的輸入層輸入值的區間為[0，1]，所以輸入層的神經網絡激活函數為隱藏層采用雙極性S型激活函數為為了保證輸出值為[0，1]之間，所以輸出層激活函數為

2.根據權利要求1所述的基于數據融合技術的人像識別告警方法，其特征在于，步驟2中，所述前端采集設備包括高清攝像機和人臉卡口。

3.根據權利要求1所述的基于數據融合技術的人像識別告警方法，其特征在于，步驟3中，所述目標庫中存儲著布控的人像數據。