布控方法及相关产品与流程

本申请涉及视频监控技术领域，具体涉及一种布控方法及相关产品。

背景技术：

目前，出租车是人们熟知的交通工具，其在城市交通中发挥着重要作用。犯罪分子在作案以后，可利用交通工具流窜逃走，或者，有些遗漏的犯罪分子或者嫌疑犯混迹在人群中，也可能会乘坐出租车等交通工具出行，如此，不仅对出租车司机造成了人身安全，也不利于警察破案。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种布控方法及相关产品，能够及时发现和获取犯罪嫌疑人，保证了出租车司机的人身安全。

本申请实施例第一方面提供了一种布控方法，应用于服务器，包括：

获取布控区域，以及布控对象；

确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；

获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；

对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；

依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；

定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

本申请实施例第二方面提供了一种布控装置，包括:

获取单元，用于获取布控区域，以及布控对象，获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；

确定单元，用于确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；

解析单元，用于对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；

搜索单元，用于依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；

定位单元，用于定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，通过本申请实施例所描述的布控方法及相关产品，服务器可获取布控区域，以及布控对象，确定在预设时间段内在布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备，获取至少一个出租车的车载设备存储的与预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；对至少一个视频进行解析，得到多张视频图像，依据布控对象对多张视频图像进行搜索，得到包括布控对象的目标视频图像，定位目标视频图像对应的目标车载设备，并向目标车载设备推送预警信息，如此，能够及时发现和获取犯罪嫌疑人，保证了出租车司机的人身安全。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种布控方法的实施例流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种布控方法的另一种实施例的流程示意图；

图3a是本申请实施例提供的一种布控装置的实施例结构示意图；

图3b是本申请实施例提供的图3a所描述的布控装置中的确定单元的结构示意图；

图3c是本申请实施例提供的图3a所描述的布控装置的搜索单元的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种服务器的实施例结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所描述的布控装置可以包括智能手机(如android手机、ios手机、windowsphone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(mid，mobileinternetdevices)或穿戴式设备等，上述仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述装置，当然，上述布控装置还可以为服务器。

需要说明的是，本申请实施例中的布控装置可与多个摄像头连接，每一摄像头均可用于抓拍视频图像，每一摄像头均可有一个与之对应的位置标记，或者，可有一个与之对应的编号。通常情况下，布控区域的摄像头可设置在公共场所，例如，学校、博物馆、十字路口、步行街、写字楼、车库、机场、医院、地铁站、车站、公交站台、超市、酒店、娱乐场所等等。摄像头在拍摄到视频图像后，可将该视频图像保存到图像处理装置所在系统的存储器。存储器中可存储有多个图像库，每一图像库可包含同一人的不同视频图像，当然，每一图像库还可以用于存储一个区域的视频图像或者某个指定摄像头拍摄的视频图像。

进一步可选地，本申请实施例中，摄像头拍摄的每一帧视频图像均对应一个属性信息，属性信息为以下至少一种：视频图像的拍摄时间、视频图像的位置、视频图像的属性参数(格式、大小、分辨率等)、视频图像的编号和视频图像中的人物特征属性。上述视频图像中的人物特征属性可包括但不仅限于：视频图像中的人物个数、人物位置、人物角度等等。

进一步需要说明的是，每一摄像头采集的视频图像通常为动态人脸图像，因而，本申请实施例中可以对人脸图像的角度信息进行规划，上述角度信息可包括但不仅限于：水平转动角度、俯仰角或者倾斜度。例如，可定义动态人脸图像数据要求两眼间距不小于30像素，建议60像素以上。水平转动角度不超过±30°、俯仰角不超过±20°、倾斜角不超过±45°。建议水平转动角度不超过±15°、俯仰角不超过±10°、倾斜角不超过±15°。例如，还可对人脸图像是否被其他物体遮挡进行筛选，通常情况下，饰物不应遮挡脸部主要区域，饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等，当然，也有可能摄像头上面布满灰尘，导致人脸图像被遮挡。本申请实施例中的视频图像的图片格式可包括但不仅限于：bmp，jpeg，jpeg2000，png等等，其大小可以在10-30kb之间，每一视频图像还可以对应一个拍摄时间、以及拍摄该视频图像的摄像头统一编号、与人脸图像对应的全景大图的链接等信息(人脸图像和全局图像建立特点对应性关系文件)。

请参阅图1，为本申请实施例提供的一种布控方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的布控方法，应用于服务器，包括以下步骤：

101、获取布控区域，以及布控对象。

其中，服务器可为公安机关的服务器，可在布控区域内设置多个摄像头，上述布控区域可为监控范围的部分区域，即布控区域可由用户指定的一个或者多个摄像头的监控区域所构成，或者，布控区域可由用户指定的某个区域范围内的摄像头所构成。布控区域内可活动不只一个出租车，每辆出租车可对应一个车载设备，服务器可通过车载设备获取车载设备中预存的监控视频图像，布控对象可包括以下至少一种：危险分子、嫌疑犯、可疑人物、有犯罪记录的人等等，在此不作限定。

102、确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备。

其中，预设时间段可为用户自行设置或者系统默认，服务器可在预设时间段内获取布控区域内的摄像头拍摄存储的历史视频图像，或者在预设时间段内控制摄像头获取视频图像，可通过摄像头来采集获取布控区域内活动的至少一个出租车的视频图像，每个出租车中可对应一个车载设备，服务器也可获取用户选取的预设时间段，针对不同的摄像头而言，每一摄像头的预设时间段可不一样，当然，所有的摄像头的预设时间段也可以一样，具体地，依据实际情况而定，其中，出租车上可安装车载设备、车内摄像头等装置，服务器可通过出租车中的车载设备的摄像头获取视频图像、人脸图像等等，车载设备可以包括以下任意一种：智能手机(如android手机、ios手机、windowsphone手机等)、行车记录仪、平板电脑、视频矩阵、监控平台、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(mid，mobileinternetdevices)或穿戴式设备等等，在此不作限定。

可选的，上述步骤102，所述确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备，可包括以下步骤：

211、向出租车群体用户广播布控消息，所述布控消息携带所述预设时间段以及所述布控区域；

212、接收所述至少一个出租车用户发送的确认消息，记录所述至少一个出租车用户对应的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每一车牌标识对应一个车载设备。

其中，服务器可向出租车群体用户采用广播的方式发布布控消息，布控消息可用来通知提示出租车服务器会在预设时间段内获取布控区域内的摄像头拍摄存储的历史视频图像，可获取用户选取的预设时间段，针对不同的摄像头而言，每一摄像头的预设时间段可不一样，当然，所有的摄像头的预设时间段也可以一样，具体地，依据实际情况而定，预设时间段可为当前时间段或者过去的某一时间段或者未来的某一时间段，在此不作限定；服务器在向出租车群体发布广播布控消息以后，出租车用户可反馈确认消息，该确认消息用以同意服务器获取车载设备中的视频，服务器可接收至少一个出租车用户反馈的确认消息，然后，服务器可记录下反馈确认消息的出租车用户的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每辆出租车均对应一个车牌标识，每个车牌标识可对应一个车载设备，车牌标识可为该出租车对应的车牌号。

可选的，上述步骤102，所述确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备，可包括以下步骤：

221、调取所述布控区域内的多个摄像头；

222、获取所述多个摄像头中每一摄像头在所述预设时间段内的监控视频，得到多个监控视频；

223、对所述多个监控视频进行解析，得到多张监控视频图像；

224、对所述多张监控视频图像进行车牌识别，得到多个车牌标识；

225、对所述多个车牌标识进行筛选，得到多个目标车牌标识，每一目标车牌标识对应一个出租车，每一车牌标识对应一个车载设备。

其中，服务器可调取在布控区域内的多个摄像头，获取每一摄像头在预设时间段内在布控区域内拍摄的多辆出租车的监控视频，预设时间段可由用户自行设置或者系统默认，预设时间段可为当前时间段或者过去的某一时间段或者未来的某一时间段；监控视频为一帧一帧的图像构成，可将拍摄的视频一帧帧的提取出来，得到多张监控视频图像，可针对多张监控视频图像中的每张监控视频图像进行车牌定位，从多张视频监控图像中提取出包含车牌的图片，然后，可针对包含车牌的图片进行字符分割，得到多个的待识别字符，最后将待识别字符进行二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中预存模板的大小，然后与所有的预存模板进行匹配，从而识别出多个车牌标识，其中，预存模板可为预设大小的一个个的字符模板。

103、获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频。

其中，出租车的车载设备中的摄像头可对乘客或者司机进行视频拍摄，并将拍摄视频存储在车载设备中，服务器可与至少一个出租车的车载设备建立连接，若连接成功，则可依次或者同时获取车载设备中存储的与预设时间段对应的视频，预设时间段可由用户自行设置或者系统默认，预设时间段可为当前时间段或者过去的某一时间段或者未来的某一时间段，在此不作限定，若预设时间段是未来的某一个时间段，则可在预设时间段内预约设置车载设备完成视频拍摄，拍摄完成后，同时上传到服务器中。

104、对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像。

其中，视频由一帧一帧的图像构成，服务器可将获取到的出租车中车载设备存储的与预设时间段对应的视频进行一帧一帧的提取，从而得到多张视频图像。

105、依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像。

其中，布控对象可包括以下至少一种：危险分子、嫌疑犯、有犯罪记录的人等等，在此不作限定，服务器可针对多张视频图像进行人脸识别，得到与布控对象对应的至少一张视频图像。

可选地，上述步骤105，依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像，可包括以下步骤：

51、对所述多张视频图像中每一视频图像进行图像分割，得到多个人脸图像；

52、对所述多个人脸图像中每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

53、从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的目标图像质量评价值，得到多个目标图像质量评价值；

54、确定所述多个目标图像质量评价值对应的人脸图像，得到多个目标人脸图像；

55、将所述多个目标人脸图像与所述布控对象的预设人脸图像进行匹配，得到与所述预设人脸图像匹配成功的至少一个目标人脸图像；

56、获取与所述至少一个目标人脸图像对应的所述目标视频图像。

其中，服务器可对多张视频图像中的每一视频图像进行图像分割，得到多张包含人脸的人脸图像，针对多张人脸图像中的每一人脸图像可采用至少一个图像质量评价指标进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值，然后，从多个评价值中筛选出评价值大于预设图像质量阈值的多个图像作为目标人脸图像，从而得到最为清晰的多个目标人脸图像，以提高人脸识别的识别率，最后，可将上述目标人脸图像与上述布控对象的预设人脸图像进行匹配，若匹配成功，则可筛选出与上述布控对象对应的多个目标人脸图像，得到该布控对象对应的至少一个目标人脸图像，最后获取与至少一个目标人脸图像对应的目标视频图像，从而确定出该布控对象所在的出租车；若匹配失败，则可认为上述目标人脸图像不为该布控对象所对应的目标人脸图像，也可认为上述预设时间段内摄像头拍摄的视频图像中不存在布控对象，可重新选取预设时间段获取在所述布控区域内活动的至少一个出租车的视频图像，从而提高确定布控对象所在出租车的效率，其中，预设图像质量阈值可由用户自行设置或者系统默认。

可选地，上述步骤52中，对所述多个人脸图像中每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值，可按照如下方式实施：

采用至少一个图像质量评价指标对多个人脸图像中的每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值。

其中，图像质量评价指标可包括但不仅限于：平均灰度、均方差、熵、边缘保持度、信噪比等等。可定义为得到的图像质量评价值越大，则图像质量越好。

需要说明的是，由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时，具有一定的局限性，因此，可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价，当然，对图像质量进行评价时，并非图像质量评价指标越多越好，因为图像质量评价指标越多，图像质量评价过程的计算复杂度越高，也不见得图像质量评价效果越好，因此，在对图像质量评价要求较高的情况下，可采用2～10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地，选取图像质量评价指标的个数及哪个指标，依据具体实现情况而定。当然，也得结合具体地场景选取图像质量评价指标，在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。

可选地，在对图像质量评价精度要求不高的情况下，可用一个图像质量评价指标进行评价，例如，以熵对待处理图像进行图像质量评价值，可认为熵越大，则说明图像质量越好，相反地，熵越小，则说明图像质量越差。

可选地，在对图像质量评价精度要求较高的情况下，可以采用多个图像质量评价指标对待评价图像进行评价，在多个图像质量评价指标对待评价图像进行图像质量评价时，可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重，可得到多个图像质量评价值，根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值，例如，三个图像质量评价指标分别为：a指标、b指标和c指标，a的权重为a1，b的权重为a2，c的权重为a3，采用a、b和c对某一图像进行图像质量评价时，a对应的图像质量评价值为b1，b对应的图像质量评价值为b2，c对应的图像质量评价值为b3，那么，最后的图像质量评价值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下，图像质量评价值越大，说明图像质量越好。

可选地，预设图像质量阈值可由用户自行设置或者系统默认，可针对上述采用至少一个图像质量评价指标对多个人脸图像中的每一人脸图像进行图像质量评价，得到的多个图像质量评价值中选取图像质量评价值超过预设图像质量阈值的图像为目标图像质量评价值，其中，每一个目标图像质量评价值均对应一个人脸图像，从而得到多个目标人脸图像。

可选地，上述步骤55，将所述多个目标人脸图像与所述布控对象的预设人脸图像进行匹配，得到与所述预设人脸图像匹配成功的至少一个目标人脸图像，可包括如下步骤：

a1、获取目标人脸图像i的图像质量评价值i，所述目标人脸图像i为所述多个目标人脸图像中的任一人脸图像；

a2、按照预设的图像质量评价值与匹配阈值之间的映射关系，确定所述图像质量评价值i对应的目标匹配阈值；

a3、对所述目标人脸图像i进行轮廓提取，得到第一外围轮廓；

a4、对所述目标人脸图像i进行特征点提取，得到第一特征点集；

a5、将所述第一外围轮廓与所述预设人脸图像的第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值；

a6、将所述第一特征点集与所述预设人脸图像的第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值；

a7、依据所述第一匹配值、所述第二匹配值确定目标匹配值；

a8、在所述目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认所述目标人脸图像i与所述预设人脸图像匹配成功。

其中，服务器中可以预先存储预设人脸图像，人脸识别过程中，成功与否很大程度上取决于人脸图像质量，因此，本申请实施例中，则可以考虑动态匹配阈值，即若质量好，则匹配阈值则可以提高，质量差，则匹配阈值可以降低，由于暗视觉环境下，拍摄的图像未必图像质量好，因此，可以适当调节匹配阈值。服务器中可以存储预设的图像质量评价值与匹配阈值之间的映射关系，进而，依据该映射关系确定目标图像质量评价值i对应的目标匹配阈值，在此基础上，服务器可对目标人脸图像i进行轮廓提取，得到第一外围轮廓，对目标人脸图像i进行特征点提取，得到第一特征点集，将第一外围轮廓与预设人脸图像的第二外围轮廓进行匹配，得到第一匹配值，将第一特征点集与预设人脸图像的第二特征点集进行匹配，得到第二匹配值，进而，依据第一匹配值、第二匹配值确定目标匹配值，例如，服务器中可以预先存储环境参数与权重值对之间的映射关系，得到第一匹配值对应的第一权重系数，以及第二匹配值对应的第二权重系数，目标匹配值＝第一匹配值*第一权重系数+第二匹配值*第二权重系数，最后，在目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认目标人脸图像i与所述预设人脸图像匹配成功，否则，确认人脸识别失败，如此，动态调节人脸匹配过程，有利于针对具体环境，提升人脸识别效率。

另外，轮廓提取的算法可以为以下至少一种：霍夫变换、canny算子等等，在此不做限定，特征点提取的算法可以为以下至少一种：harris角点、尺度不变特征提取变换(scaleinvariantfeaturetransform，sift)等等，在此不做限定。

106、定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

其中，服务器在得到包括布控对象的目标视频图像以后，可根据该出租车中的车载设备，对该出租车进行定位，然后可向出租车中的车载设备发送预警消息，该预警消息可用来提示出租车用户去距离最近的公安局录制口供，或者，如果布控对象在出租车上，则可发送报警提示信息，提示出租车用户注意安全等。

可以看出，通过本申请实施例所描述的布控方法，服务器可获取布控区域，以及布控对象；确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息，如此，能够及时发现和获取犯罪嫌疑人，保证了出租车司机的人身安全。

与上述一致地，请参阅图2，为本申请实施例提供的布控方法的另一种实施例的流程示意图。本实施例中所描述的布控方法，包括以下步骤：

201、获取布控区域，以及布控对象。

202、向出租车群体用户广播布控消息，所述布控消息携带所述预设时间段以及所述布控区域。

203、接收所述至少一个出租车用户发送的确认消息，记录所述至少一个出租车用户对应的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每一车牌标识对应一个车载设备。

204、获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频。

205、对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像。

206、依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像。

207、定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

其中，上述步骤201-207的具体描述可以参照图1所述的布控方法的相应描述，在此不再赘述。

可以看出，通过本申请实施例所描述的布控方法，可获取布控区域，以及布控对象，向出租车群体用户广播布控消息，所述布控消息携带所述预设时间段以及所述布控区域，接收所述至少一个出租车用户发送的确认消息，记录所述至少一个出租车用户对应的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每一车牌标识对应一个车载设备，获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频，对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像，依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像，定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息，如此，能够及时发现和获取犯罪嫌疑人，保证了出租车司机的人身安全。

与上述一致地，以下为实施上述布控方法的装置，具体如下：

请参阅图3a，为本申请实施例提供的一种布控装置的实施例结构示意图。本实施例中所描述的布控装置，包括：获取单元301、确定单元302、解析单元303、搜索单元304和定位单元305，具体如下：

获取单元301，用于获取布控区域，以及布控对象，获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；

确定单元302，用于确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；

解析单元303，用于对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；

搜索单元304，用于依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；

定位单元305，用于定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

可选地，在所述确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备方面，确定单元302具体可用于：

向出租车群体用户广播布控消息，所述布控消息携带所述预设时间段以及所述布控区域；

接收所述至少一个出租车用户发送的确认消息，记录所述至少一个出租车用户对应的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每一车牌标识对应一个车载设备。

可选地，在所述确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备方面，确定单元302具体可用于：

调取所述布控区域内的多个摄像头；

获取所述多个摄像头中每一摄像头在所述预设时间段内的监控视频，得到多个监控视频；

对所述多个监控视频进行解析，得到多张监控视频图像；

对所述多张监控视频图像进行车牌识别，得到多个车牌标识；

对所述多个车牌标识进行筛选，得到多个目标车牌标识，每一目标车牌标识对应一个出租车，每一车牌标识对应一个车载设备。

可选地，在所述依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像方面，搜索单元304可具体用于：

对所述多张视频图像中每一视频图像进行图像分割，得到多个人脸图像；

对所述多个人脸图像中每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的目标图像质量评价值，得到多个目标图像质量评价值；

确定所述多个目标图像质量评价值对应的人脸图像，得到多个目标人脸图像；

将所述多个目标人脸图像与所述布控对象的预设人脸图像进行匹配，得到与所述预设人脸图像匹配成功的至少一个目标人脸图像；

获取与所述至少一个目标人脸图像对应的所述目标视频图像。

可选地，如图3b所示，图3b为图3a所示的布控装置中的确定单元302的具体细化结构，所述确定单元302可包括：调取模块3021、第一获取模块3022、解析模块3023、识别模块3024和筛选模块3025，具体如下：

调取模块3021，用于调取所述布控区域内的多个摄像头；

获取模块3022，用于获取所述多个摄像头中每一摄像头在所述预设时间段内的监控视频，得到多个监控视频；

解析模块3023，用于对所述多个监控视频进行解析，得到多张监控视频图像；

识别模块3024，用于对所述多张监控视频图像进行车牌识别，得到多个车牌标识；

筛选模块3025，用于对所述多个车牌标识进行筛选，得到多个目标车牌标识，每一目标车牌标识对应一个出租车，每一车牌标识对应一个车载设备。

可选地，如图3c所示，图3c为图3a所示的布控装置中的搜索单元304的具体细化结构，所述搜索单元304可包括：分割模块3041、评价模块3042、选取模块3043、确定模块3044、匹配模块3045和第二获取模块3046，具体如下：

分割模块3041，用于对所述多张视频图像中每一视频图像进行图像分割，得到多个人脸图像；

评价模块3042，用于对所述多个人脸图像中每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

选取模块3043，用于从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的目标图像质量评价值，得到多个目标图像质量评价值；

确定模块3044，用于确定所述多个目标图像质量评价值对应的人脸图像，得到多个目标人脸图像；

匹配模块3045，用于将所述多个目标人脸图像与所述布控对象的预设人脸图像进行匹配，得到与所述预设人脸图像匹配成功的至少一个目标人脸图像；

获取模块3046，用于获取与所述至少一个目标人脸图像对应的所述目标视频图像。

可以看出，通过本申请实施例所描述的布控装置，可获取布控区域，以及布控对象；确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息，如此，能够及时发现和获取犯罪嫌疑人，保证了出租车司机的人身安全。

与上述一致地，请参阅图4，为本申请实施例提供的一种服务器的实施例结构示意图。本实施例中所描述的服务器，包括：至少一个输入设备1000；至少一个输出设备2000；至少一个处理器3000，例如cpu；和存储器4000，上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。

其中，上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。

上述输出设备2000具体可为显示屏。

上述存储器4000可以是高速ram存储器，也可为非易失存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码，上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码，执行如下操作：

上述处理器3000，用于：

获取布控区域，以及布控对象；

确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备；

获取所述至少一个出租车的车载设备存储的与所述预设时间段对应的视频，得到至少一个视频；

对所述至少一个视频进行解析，得到多张视频图像；

依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像；

定位所述目标视频图像对应的目标车载设备，并向所述目标车载设备推送预警信息。

在一个可能的示例中，在所述确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备方面，上述处理器3000具体用于：

向出租车群体用户广播布控消息，所述布控消息携带所述预设时间段以及所述布控区域；

接收所述至少一个出租车用户发送的确认消息，记录所述至少一个出租车用户对应的车牌标识，得到至少一个车牌标识，每一车牌标识对应一个车载设备。

在一个可能的示例中，在确定在预设时间段内在所述布控区域内活动的至少一个出租车，每一出租车对应一个车载设备方面，上述处理器3000具体用于：

调取所述布控区域内的多个摄像头；

获取所述多个摄像头中每一摄像头在所述预设时间段内的监控视频，得到多个监控视频；

对所述多个监控视频进行解析，得到多张监控视频图像；

对所述多张监控视频图像进行车牌识别，得到多个车牌标识；

对所述多个车牌标识进行筛选，得到多个目标车牌标识，每一目标车牌标识对应一个出租车，每一车牌标识对应一个车载设备。

在一个可能的示例中，在依据所述布控对象对所述多张视频图像进行搜索，得到包括所述布控对象的目标视频图像方面，上述处理器3000具体用于：

对所述多张视频图像中每一视频图像进行图像分割，得到多个人脸图像；

对所述多个人脸图像中每一人脸图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的目标图像质量评价值，得到多个目标图像质量评价值；

确定所述多个目标图像质量评价值对应的人脸图像，得到多个目标人脸图像；

将所述多个目标人脸图像与所述布控对象的预设人脸图像进行匹配，得到与所述预设人脸图像匹配成功的至少一个目标人脸图像；

获取与所述至少一个目标人脸图像对应的所述目标视频图像。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种布控方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种布控方法的部分或全部步骤。

尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过internet或其它有线或无线电信系统。

本申请是参照本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。