基于3D高清VR全景的智能识别监控装置及识别方法与流程

技术特征：

1.基于3D高清VR全景的智能识别监控装置，其特征在于：包括监控端、基站和控制室且依次通过无线通信连接，所述监控端包括用于采集人员自身数据信息的人员视频采集装置和用于采集人员所处环境数据信息的环境因素采集装置；

所述人员视频采集装置包括人脸识别采集设备、步态视频采集设备和第一无线传输模块；所述环境因素采集装置包括用于拍摄周围环境视频的VR全景摄像机、温湿度传感器、GPS定位系统、风力传感器、光照传感器、第一微控制器和第五无线传输模块，所述VR全景摄像机、温湿度传感器、GPS定位系统、风力传感器、光照传感器分别与所述第一微控制器的输入端电连接，所述第一微控制器的输出端与所述第五无线传输模块连接；

所述基站包括第一存储设备和第二无线传输模块；

所述控制室包括第三无线传输模块、总控制设备、第四无线传输模块和至少一个监控设备，所述监控设备包括人机交互模块和显示模块；

第一无线传输模块用于将所述人脸识别采集设备采集到的第一人脸视频数据和所述步态视频采集设备采集到的第一步态视频数据发送给所述第一存储设备，第五无线传输模块用于将所述环境因素采集装置采集到的第一环境数据发送给所述第一存储设备；

第二无线传输模块用于接收第一人脸视频数据、第一步态视频数据和第一环境数据存在存储设备内再将其发送出去，第三无线传输模块用于接收第一人脸视频数据、第一步态视频数据和第一环境数据存在所述总控制设备内进行分析处理成三套第一人脸身形步态环境视频发送出去，第四无线传输模块用于接收三套第一人脸身形步态环境视频并将其发送给人机交互模块。

2.根据权利要求1中所述基于3D高清VR全景的智能识别监控装置，其特征在于：所述人脸识别采集设备为第一数字高清摄像机组件、步态视频采集设备为第二数字高清摄像机组件；

所述第一数字高清摄像机组件包括三个数字高清摄像机、三个旋转组件、三个底座、一个托板、伸缩杆和支撑架，所述旋转组件为U型旋转支架和旋转圆盘，每个所述数字高清摄像机均从上之下依次通过U型旋转支架和旋转圆盘可拆卸连接在所述底座上，三个底座成品字形均匀的安装在所述托板上壁，所述托板通过伸缩杆可拆卸连接在所述支撑架顶端；所述U型旋转支架上还设有用于驱动所述数字高清摄像机上下旋转的第一步进电机，所述旋转圆盘的下部设有用于驱动所述数字高清摄像机水平旋转的第二步进电机；

所述第二数字高清摄像机组件的结构与所述第一数字高清摄像机组件的结构一致。

3.根据权利要求1中所述基于3D高清VR全景的智能识别监控装置，其特征在于：所述总控制设备包括：

管理员权限进入模块，用于使管理员通过鉴权方式输入密保信息方能进入；

人脸接收模块，用于接收所述人脸识别采集设备输出的第一人脸视频数据；

步态接收模块，用于接收所述步态视频采集设备输出的第一步态视频数据；

人脸数据分割模块，用于对所述人脸接收模块接收到的第一人脸视频数据进行处理，将人脸的遮挡物淡化，以突出显示人脸的轮廓和特征点；

步态数据分割模块，用于对所述步态接收模块接收的第一步态视频数据进行分割处理，得到至少一个人体步态数据、相应的第二人体身形数据的组合视频数据；

人脸比较模块，用于对所述人脸数据分割模块处理后的多张第二人脸视频进行分辨率比较，并筛选出最为清晰的三张不同视角第二人脸视频数据；

步态比较模块，用于对所述步态数据分割模块处理后的至少一个组合视频进行分辨率比较，并筛选出最为清晰的三张不同视角第二身形步态视频数据；

组合模块，用于将三张不同视角所述第二人脸视频数据和三张不同视角所述第二身形步态视频数据进行组合形成相对应的三套第三人脸身形步态组合视频数据；

图像叠加模块，用于将三张第三人脸身形步态组合视频数据分别与三张相对应时间段拍摄的所述第一环境数据进行叠加，得到三套第一人脸身形步态环境视频数据；

储存模块，用于将三套所述第一人脸身形步态环境视频数据进行记录储存；

组合输出模块，用于将所述第一人脸身形步态环境视频数据作为特征集无线传送给至少一个所述监控设备。

4.根据权利要求3中所述的基于3D高清VR全景的智能识别监控装置，其特征在于：所述人机交互模块包括人脸提取模块、新特征获取模块和比对模块；

所述人脸提取模块用于从云台服务器上储存的所有人员数据信息中提取所需要的第一个人模板图像下载提取出来，所述新特征获取模块用于将所述人员模板图像中的特征信息进行特征标注，所述比对模块用于将特征标注后形成的第二个人模板图像分别与三套所述第一人脸身形步态环境视频数据进行相似度对比分析，并在所述显示模块上显示出对比后的相似度值从而识别出身份。

5.根据权利要求4中所述的基于3D高清VR全景的智能识别监控装置，其特征在于：所述新特征获取模块包括人脸数据信息子模块、身形步态数据信息子模块和拼接模块，所述身形步态数据信息子模块包括身形数据子模块和步态数据子模块；所述人脸数据信息子模块用于对所述第一个人模板图像中的人脸特征进行特征标注以形成第三个人人脸模板图像；所述身形数据子模块用于对所述第一个人模板图像的身形特征进行特征标注以形成第三个人身形模板图像，所述步态数据子模块用于对所述第一个人模板图像中的的步态特征进行特征标注以形成第三个人步态模板图像，所述拼接模块用于对所述第三个人人脸模板图像、所述第三个人身形模板图像和所述第三个人步态模板图像拼接形成所述第二个人模板图像。

6.基于3D高清VR全景的智能识别方法，其特征在于：

S1、采集第一人脸视频数据、第一步态视频数据和第一环境数据；

S2、将上一步骤中的三个数据经图像叠加模块处理合成三套第一人脸身形步态环境视频数据；

S3、从云台服务器上下载提取第一个人模板图像；

S4、利用新特征获取模块对第一个人模板图像进行特征标注形成第二个人模板图像；

S5、将特征标注后形成的第二个人模板图像分别与三张所述第一人脸身形步态环境视频数据进行相似度对比分析；

S6、显示比对后的相似度数值，从而识别出身份。

7.根据权利要求6中所述智能识别方法，其特征在于：

所述将上一步骤中的三个数据经图像叠加模块处理合成三套第一人脸身形步态环境视频数据包括：

S21、由人脸接收模块接收人脸识别采集设备输出的第一人脸视频数据；

由步态接收模块接收步态视频采集设备输出的第一步态视频数据；

S22、由人脸数据分割模块对第一人脸视频数据进行处理，将人脸的遮挡物淡化，以突出显示人脸的轮廓和特征点；

由步态数据分割模块对第一步态视频数据进行分割处理，得到至少一个人体步态数据、相应的第二人体身形数据的组合视频；

S23、由人脸比较模块对人脸数据分割模块处理后的多张第二人脸视频进行分辨率比较，并筛选出最为清晰的三张不同视角第二人脸视频数据；

由步态比较模块对步态数据分割模块处理后的至少一个组合视频进行分辨率比较，并筛选出最为清晰的三张不同视角第二身形步态视频数据;

S24、由组合模块对三张不同视角所述第二人脸视频数据和三张不同视角所述第二身形步态视频数据进行组合形成相对应的三套第三人脸身形步态组合视频数据；

S25、由图像叠加模块将三张第三人脸身形步态组合视频数据分别与三张相对应时间段拍摄的所述第一环境数据进行叠加，得到三套第一人脸身形步态环境视频数据。

8.根据权利要求6中所述智能识别方法，其特征在于：

所述利用新特征获取模块对第一个人模板图像进行特征标注形成第二个人模板图像包括：

S41、由人脸数据信息子模块对第一个人模板图像中的人脸特征进行特征标注以形成第三个人人脸模板图像；

由身形数据子模块对第一个人模板图像的身形特征进行特征标注以形成第三个人身形模板图像；

由步态数据子模块对第一个人模板图像中的步态特征进行特征标注以形成第三个人步态模板图像；

S42、由拼接模块对第三个人人脸模板图像、所述第三个人身形模板图像和所述第三个人步态模板图像拼接形成所述第二个人模板图像。

9.根据权利要求8中所述智能识别方法，其特征在于：所述人脸特征为：两只眼睛之间间距、眼睛分别距离鼻子和嘴巴之间的间距、耳廓的长宽比和耳廓与相对应的眼睛的间距。

10.根据权利要求8中所述的识别方法，其特征在于：所述身形特征为：头部的长宽比、头部与肩宽的相对位置、手臂与腿部的长度比、腰宽和脚长的数值；

所述步态特征为：大腿与小腿比值、小腿长度、脚步距离、膝盖弯曲度、两脚角度。