[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

一種基于數據融合技術的人像識別告警方法及系統，方法包括：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；通過前端采集設備采集人像數據；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；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；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。

技術領域

本發明涉及公安接警領域，具體涉及一種基于數據融合技術的人像識別告警方法及系統。

背景技術

隨著城市視頻監控項目建設的不斷發展和網絡規模的擴大，監控系統每日采集了大量的人像畫面并產生了海量的人像告警。其中錯誤或無效告警的過多出現給操作員正常操作帶來了嚴重干擾，大量無效告警也嚴重影響了運維效率。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于數據融合技術的人像識別告警方法及系統，采用多個算法廠家提供的人像比對算法結果通過數據融合技術在一定準則下加以自動分析、綜合的方法使之產生更為準確、可靠的相似度值，以大幅降低無效告警，發現真正有價值的告警，從而顯著的提高公安的工作效率，降低干警工作強度，令告警性能滿足公安業務需求。本發明的技術方案如下：

作為本發明的第一方面，提供一種基于數據融合技術的人像識別告警方法，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。

進一步地，步驟1中，所述前端采集設備包括高清攝像機和人臉卡口。

進一步地，步驟2中，所述目標庫中存儲著布控的人像數據。

進一步地，S3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：