本申请涉及图像识别领域，具体而言，涉及一种基于后端人脸识别视频监控方法及装置。
背景技术：
视频监控在现代安防领域发挥的作用越来越大，应用范围越来越广，如近年在国家大力推广平安城市计划中，视频监控在公共安防领域发挥了巨大的左右。
相关技术中的视频监控领域只是对摄像头的视频流进行存储，需要时进行调用回访，对于排查问题需要人眼排查，费时费力，且都是出现问题后事后排查，无法提前布控；近年也出现了部分摄像头厂商推出了带人脸识别功能的摄像头，可通过随机携带的人脸识别软件进行提前人员布控，如果摄像头中出现了布控中的人员可实时报警，但是还存在很多没有人脸识别功能的场景无法满足实时布控。
本发明通过“视频编解码模块”，对视频源中的视频进行实时解码分析人脸，并将符合要求的照片提交到服务端进行布控识别。“视频编解码模块”根据设备cpu、内存等配置的高低可同时接入多路视频源进行实时解码分析。服务端接收布控识别请求后对比后台布控底库，如果匹配上相应底库的布控人员，则发出响应的告警通知(可以是黑名单告警、白名单告警、通缉犯告警等符合业务规则的告警通知)。
技术实现要素：
本申请的主要目的在于提供一种基于后端人脸识别视频监控方法，以解决无法提前布控的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于后端人脸识别视频监控方法。
根据本申请的一种基于后端人脸识别视频监控方法，包括：
读取监控视频的视频流；
将所述视频流解码为多张解码图片；
在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片；
确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系；
将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配；所述布控底库中包括需要进行监控的人脸所对应的第二人脸图片；
如果所述第一人脸图片匹配到对应的第二人脸图片，则进行提示。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片，包括：
提取出含有人脸的所有第一人脸图片；
对所述所有第一人脸图片进行人脸分析；
获得每个所述第一人脸图片中的所有人脸。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，在确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系后，还包括：
确定每个人脸对应的所有所述第一人脸图片；
在所述每个人脸对应的所有所述第一人脸图片中确定人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配，包括：
提取出所述人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片中的人脸图像；
将所述人脸图像在所述布控底库中的第二人脸图片中进行匹配。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述进行提示，包括：
通过发送短信、邮件以及通过浏览器及终端弹窗的方式进行报警。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于后端人脸识别视频监控装置，根据本申请的基于后端人脸识别视频监控装置包括：
视频流读取单元，用于读取监控视频的视频流；
解码单元，用于将所述视频流解码为多张解码图片；
第一人脸图片提取单元，在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片；
对应关系确定单元，用于确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系；
人脸图片匹配单元，用于将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配；所述布控底库中包括需要进行监控的人脸所对应的第二人脸图片；
提示单元，用于如果所述第一人脸图片匹配到对应的第二人脸图片，则进行提示。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述第一人脸图片提取单元，包括：
第一人脸图片提取模块，用于提取出含有人脸的所有第一人脸图片；
人脸分析模块，用于对所述所有第一人脸图片进行人脸分析；
人脸获得单元，用于获得每个所述第一人脸图片中的所有人脸。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，还包括：人脸图片选择单元；所述人脸图片选择单元包括：
人脸图片聚集模块，用于确定每个人脸对应的所有所述第一人脸图片；
人脸图片选择模块，用于在所述每个人脸对应的所有所述第一人脸图片中确定人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述人脸图片匹配单元，包括：
人脸图像提取模块，用于提取出所述人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片中的人脸图像；
人脸图片匹配模块，用于将所述人脸图像在所述布控底库中的第二人脸图片中进行匹配。
进一步的，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述提示单元，还用于：
通过发送短信、邮件以及通过浏览器及终端弹窗的方式进行报警。
在本申请实施例中，采用一种基于后端人脸识别视频监控的方式，通过读取监控视频的视频流；将所述视频流解码为多张解码图片；在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片；确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系；将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配；所述布控底库中包括需要进行监控的人脸所对应的第二人脸图片；如果所述第一人脸图片匹配到对应的第二人脸图片，则进行提示。达到了无论在是否具有人脸识别功能的场景均能实时获取人脸识别的目的，从而实现了实时布控的技术效果，进而解决了由于造成的无法实时布控的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请一种实施例方法流程示意图；
图2是图1所示步骤s3的一种实施例的流程图；
图3是图1所示步骤s4及步骤s5之间的一种方法的实施例的流程图；
图4是图1所示步骤s5的一种实施例的流程图；
图5是根据本申请一种实施例装置的模块结构示意图；
图6是图1所示模块3的一种实施例的模块结构示意图；
图7是图1所示模块4及模块5之间的模块7的一种模块结构示意图；以及
图8是图1所示模块5的一种实施例的模块结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本实用新型及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
如图1所示，根据本申请的一种基于后端人脸识别视频监控方法，包括：
s1.读取监控视频的视频流；本发明可以通过读取任何摄像头采集的视频流进行处理，而不限于必须为带人脸识别功能的摄像头采集的视频，因而能够适配于各种布控场景；
s2.将所述视频流解码为多张解码图片；具体的，进行逐帧解码，每一帧获取一张对应的解码图片；
s3.在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片；
s4.确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系；
s5.将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配；所述布控底库中包括需要进行监控的人脸所对应的第二人脸图片；
s6.如果所述第一人脸图片匹配到对应的第二人脸图片，则进行提示；反之，则不进行提示。
如图2所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述步骤s3，包括：
s301.提取出含有人脸的所有第一人脸图片；
s302.对所述所有第一人脸图片进行人脸分析；
s303.获得每个所述第一人脸图片中的所有人脸。
从以上的描述中，可以看出，本实施例实现了如下技术效果：能够识别出一张图片中所有的人脸，从而能够有效防止遗漏等情况的发生。
如图3所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，在步骤s4确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系后，及步骤s5之前，还包括：
s701.确定每个人脸对应的所有所述第一人脸图片；
s702.在所述每个人脸对应的所有所述第一人脸图片中确定人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片。
从以上的描述中，可以看出，本实施例实现了如下技术效果：本实施例根据所述第一人脸图片通过人脸检测生物识别技术，只提取含有人脸的图片提交服务端布控识别，并通过人脸跟踪生物识别技术，对同一人出现在多帧视频流的多个第一人脸图片不重复提交，能够大大减轻服务端识别压力
如图4所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述步骤s5中将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配，包括：
s501.提取出所述人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片中的人脸图像；
s502.将所述人脸图像在所述布控底库中的第二人脸图片中进行匹配。具体的，将最佳符合布控识别的第二人脸图片提交到服务端进行布控识别；该步骤如果有多个人的人脸图片可以同时提交服务端进行布控识别。
在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控方法，所述步骤s6中的进行提示，包括：
通过发送短信、邮件以及通过浏览器及终端弹窗的方式进行报警。具体的，布控识别匹配到布控底库的人员后，根据业务场景的设定，发出响应的提示或告警通知，告警类型可以是：黑名单、白名单、嫌疑犯、访客等一切可自定义的业务类型。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述基于后端人脸识别视频监控方法的装置，如图5所示，该装置包括：
视频流读取单元1，用于读取监控视频的视频流；
解码单元2，用于将所述视频流解码为多张解码图片；
第一人脸图片提取单元3，在多张所述解码图片中提取出含有人脸的第一人脸图片；
对应关系确定单元4，用于确定各个人脸与所述第一人脸图片之间的对应关系；
人脸图片匹配单元5，用于将所述第一人脸图片与布控底库中的第二人脸图片进行匹配；所述布控底库中包括需要进行监控的人脸所对应的第二人脸图片；
提示单元6，用于如果所述第一人脸图片匹配到对应的第二人脸图片，则进行提示。
具体的，本实施例中的各个模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
如图6所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述第一人脸图片提取单元3，包括：
第一人脸图片提取模块31，用于提取出含有人脸的所有第一人脸图片；
人脸分析模块32，用于对所述所有第一人脸图片进行人脸分析；
人脸获得单元33，用于获得每个所述第一人脸图片中的所有人脸。
具体的，本实施例中的各个模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
如图7所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，还包括：人脸图片选择单元7；所述人脸图片选择单元包括：
人脸图片聚集模块71，用于确定每个人脸对应的所有所述第一人脸图片；
人脸图片选择模块72，用于在所述每个人脸对应的所有所述第一人脸图片中确定人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片。
具体的，本实施例中的各个模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
如图8所示，在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述人脸图片匹配单元5，包括：
人脸图像提取模块51，用于提取出所述人脸图像质量最佳的所述第一人脸图片中的人脸图像；
人脸图片匹配模块52，用于将所述人脸图像在所述布控底库中的第二人脸图片中进行匹配。
具体的，本实施例中的各个模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，如前述的基于后端人脸识别视频监控装置，所述提示单元6，还用于：
通过发送短信、邮件以及通过浏览器及终端弹窗的方式进行报警。
具体的，本实施例中的各个模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。