一种基于人体特征的监控方法及装置与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于人体特征的监控方法及装置。

背景技术：

现有技术中，在需要对监控对象进行步态识别时，一般是通过先从监控设备获取监控视频，然后将监控视频上传到服务器，由服务器对监控视频中的步态特征进行提取，然后根据提取的步态特征进行步态识别。通过这种方法，因为监控视频较大，传输监控视频所需的时间较多，因此无法实现对于监控对象的步态特征的实时识别。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于人体特征的监控方法及装置，以提高监控效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于人体特征的监控方法，包括：

获取目标对象的人体特征，以及，接收监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像；

提取所述视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征；

计算所述目标对象的人体特征与每一个所述监控对象的人体特征之间的第一特征相似度；

确定所述第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对所述目标监控对象的警示信息，其中，所述警示信息中包括上传包含所述目标监控对象的视频图像监控设备的标识信息。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述人体特征包括步态特征和/或面部特征。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，在发送对所述目标监控对象的警示信息之后，所述方法还包括：

确定所述目标监控对象在所述视频图像中出现的时间；

基于所述警示信息中所包含的每一个监控设备的标识信息，以及所述目标监控对象在每一个视频图像中出现的时间，确定所述目标对象的移动轨迹信息并发送所述移动轨迹信息。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，在获取目标对象的人体特征之后，所述方法还包括：

计算所述目标对象的人体特征与预先构建的人体特征数据库中的人体特征的第二特征相似度，其中，所述人体特征数据库中存储有至少一个人体特征以及每个人体特征对应的身份信息；

将所述第二特征相似度大于第二预设相似度的人体特征在所述人体特征数据库中的身份信息确定为所述目标对象的身份信息；

所述警示信息还包括：所述目标对象的身份信息。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，按照以下方式搭建所述人体特征数据库：

获取样本对象的监控视频中所包含的样本对象的人脸特征；

确定所述人脸特征在所述监控视频中所出现的目标时刻；

获取距离所述目标时刻在预设时长范围内的目标监控视频；

从所述目标监控视频中提取所述样本对象的步态特征；

将所述样本对象的人体特征、以及所述样本对象的身份信息存储在所述人体特征数据库中；其中，所述人体特征包括所述样本对象的人脸特征和步态特征。

第二方面，本申请实施例还提供了一种基于人体特征的监控装置，包括：

获取模块，用于获取目标对象的人体特征，以及，接收监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像；

提取模块，用于提取所述视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征；

计算模块，用于计算所述目标对象的人体特征与每一个所述监控对象的人体特征之间的第一特征相似度；

警示模块，用于确定所述第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对所述目标监控对象的警示信息，其中，所述警示信息中包括上传包含所述目标监控对象的视频图像监控设备的标识信息。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述人体特征包括步态特征和/或面部特征。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述警示模块，还用于：

在发送对所述目标监控对象的警示信息之后，确定所述目标监控对象在所述视频图像中出现的时间；

基于所述警示信息中所包含的每一个监控设备的标识信息，以及所述目标监控对象在每一个视频图像中出现的时间，确定所述目标对象的移动轨迹信息并发送所述移动轨迹信息。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述获取模块，还用于：

在获取目标对象的人体特征之后，计算所述目标对象的人体特征与预先构建的人体特征数据库中的人体特征的第二特征相似度，其中，所述人体特征数据库中存储有至少一个人体特征以及每个人体特征对应的身份信息；

将所述第二特征相似度大于第二预设相似度的人体特征在所述人体特征数据库中的身份信息确定为所述目标对象的身份信息；

所述警示信息还包括：所述目标对象的身份信息。

结合第二方面的第三种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述装置，还包括：

搭建模块，用于按照以下方式搭建所述人体特征数据库：

获取样本对象的监控视频中所包含的样本对象的人脸特征；

确定所述人脸特征在所述监控视频中所出现的目标时刻；

获取距离所述目标时刻在预设时长范围内的目标监控视频；

从所述目标监控视频中提取所述样本对象的步态特征；

将所述样本对象的人体特征、以及所述样本对象的身份信息存储在所述人体特征数据库中；其中，所述人体特征包括所述样本对象的人脸特征和步态特征。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的步骤。

本申请实施例提供的基于人体特征的监控方法及装置，通过接收的监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像，并提取视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征，然后基于获取的目标对象的人体特征和提取的人体特征之间的第一特征相似度，并确定第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对目标监控对象的警示信息。

在本申请提供的方法中，因为传输并非是整段的监控视频，而是带有监控对象的视频图像，因此，传输过程中耗时较少，且相比较于从整段监控视频中提取人体特征，从视频图像中提取人体特征效率较高，因此，本申请提供的方法可以实现实时识别。

另外，本申请提供的方法在检测到与目标对象之间的第一特征相似度大于第一预设相似度时，可以发送警示信息，工作人员可以基于警示信息对目标监控对象进行实时追踪，提高了监控效率。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的一种基于人体特征的监控方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例所提供的一种人体特征数据库搭建方法的流程示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的一种基于人体特征的监控装置的架构示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的电子设备400的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，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实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

考虑到现有技术中，在对监控对象进行步态识别时，一般是服务器先获取监控视频，然后再从监控视频中提取步态特征再进行识别。因为传输监控视频需要耗费较多时间，且从整段监控视频中提取步态特征效率较低，因此，通过这种方法无法实现对于监控对象的实时识别。

基于此，本申请提供了一种基于人体特征的监控方法，可以先由监控设备筛选获取到的监控视频中带有监控对象的视频图像，然后将筛选出的视频图像传输到服务器，服务器再对接收到视频图像进行人体特征提取，并对人体特征进行识别。

在本申请提供的方法中，因为传输并非是整段的监控视频，而是带有监控对象的视频图像，因此，传输过程中耗时较少，且相比较于从整段监控视频中提取人体特征，从视频图像中提取人体特征效率较高，因此，本申请提供的方法可以实现实时识别。

另外，本申请提供的方法在检测到与目标对象之间的第一特征相似度大于第一预设相似度时，可以发送警示信息，工作人员可以基于警示信息对目标监控对象进行实时追踪，提高了监控效率。

为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种基于人体特征的监控方法进行详细介绍。

实施例一

参见图1所示，为本申请实施例所提供的一种基于人体特征的监控方法的流程示意图，包括以下步骤：

步骤101、获取目标对象的人体特征，以及，接收监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像。

其中，人体特征包括步态特征和/或面部特征。

步骤102、提取视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征。

步骤103、计算目标对象的人体特征与每一个监控对象的人体特征之间的第一特征相似度。

步骤104、确定第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对目标监控对象的警示信息。

其中，警示信息中包括上传包含目标监控对象的视频图像监控设备的标识信息。

以下是对步骤101～步骤104的详细介绍。

针对步骤101：

一种可能的应用场景中，目标对象为已知身份信息的对象，在这种场景下，获取目标对象的人体特征可以是根据目标对象的身份信息，从数据库中获取目标对象的人体特征。

在另外一种可能的应用场景中，目标对象为未知身份的对象，在这种场景下，可以获取目标对象的监控视频，然后从监控视频中提取目标对象的人体特征。

若目标对象为未知身份的对象，一种可能的实施方式中，在获取目标对象的人体特征之后，还可以计算所述目标对象的人体特征与预先构建的人体特征数据库中的人体特征的第二特征相似度，然后将所述第二特征相似度大于第二预设相似度的人体特征在所述人体特征数据库中的身份信息确定为所述目标对象的身份信息。其中，人体特征数据库中存储有至少一个人体特征以及每个人体特征对应的身份信息；最后在发送目标监控对象的警示信息时，警示信息还可以包括最终确定出的目标对象的身份信息。

本申请一示例中，监控设备上可以配置有视频图像提取模块，监控设备通过视频图像提取模块，从监控视频中筛选出带有监控对象的视频图像。通过这种方式，可以避免将整段监控视频上传到服务器的过程，提高了传输效率。

针对步骤102：

若人体特征包括步态特征和面部特征，一种可能的应用场景中，视频图像中可能包括多个监控对象，则在提取视频图像中所包含的监控对象的人体特征时，可以先提取每个监控对象的面部特征，然后再提取与面部特征相对应的步态特征，再将提取的面部特征以及与面部特征相对应的步态特征作为同一监控对象的人体特征。

针对步骤103：

若人体特征仅包括步态特征或者仅包括面部特征，则在计算目标对象的人体特征与每一个监控对象的人体特征之间的第一特征相似度时，可以将目标对象的人体特征与每一个监控对象的人体特征进行匹配，并将匹配的相似度作为第一特征相似度。

若人体特征包括步态特征和面部特征，则在计算目标对象的人体特征与每一个监控对象的人体特征之间的第一特征相似度时，可以将目标对象的步态特征与每一个监控对象的步态特征进行匹配，确定步态特征的相似度，然后将目标对象的面部特征与每一个监控对象的面部特征进行匹配，确定面部特征的相似度，然后将步态特征的相似度和面部特征的相似度按照预设权重进行加权求和，并将求和结果作为第一特征相似度。

针对步骤104：

其中，发送目标监控对象的警示信息可以是发送到显示器，通过显示器进行显示，也可以是发送到预先设置的终端设备上，由终端设备进行显示。工作人员可以根据警示信息，实现对于目标对象的实时监控，提高了监控效率。

一种可能的实施方式中，在发送对所述目标监控对象的警示信息之后，还可以确定所述目标监控对象在所述视频图像中出现的时间，然后基于警示信息中所包含的每一个监控设备的标识信息，以及目标监控对象在每一个视频图像中出现的时间，确定目标对象的移动轨迹信息并发送移动轨迹信息。

另外，本实施例还提供了一种人体特征数据库搭建方法，参加图2所示，本申请实施例所提供的一种人体特征数据库搭建方法的流程示意图，包括：

步骤201、获取样本对象的监控视频中所包含的样本对象的人脸特征。

步骤202、确定人脸特征在监控视频中所出现的目标时刻。

步骤203、获取距离目标时刻在预设时长范围内的目标监控视频。

步骤204、从目标监控视频中提取样本对象的步态特征。

步骤205、将样本对象的人体特征、以及样本对象的身份信息存储在人体特征数据库中。

其中，所述人体特征包括所述样本对象的人脸特征和步态特征。

本申请实施例提供的基于人体特征的监控方法，通过接收的监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像，并提取视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征，然后基于获取的目标对象的人体特征和提取的人体特征之间的第一特征相似度，并确定第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对目标监控对象的警示信息。

在本申请提供的方法中，因为传输并非是整段的监控视频，而是带有监控对象的视频图像，因此，传输过程中耗时较少，且相比较于从整段监控视频中提取人体特征，从视频图像中提取人体特征效率较高，因此，本申请提供的方法可以实现实时识别。

另外，本申请提供的方法在检测到与目标对象之间的第一特征相似度大于第一预设相似度时，可以发送警示信息，工作人员可以基于警示信息对目标监控对象进行实时追踪，提高了监控效率。

实施例二

本实施例还提供了一种基于人体特征的监控装置，参见图3所示，为本申请实施例所提供的一种基于人体特征的监控装置的架构示意图，包括获取模块301、提取模块302、计算模块303、警示模块304、以及搭建模块305，具体的：

获取模块301，用于获取目标对象的人体特征，以及，接收监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像；

提取模块302，用于提取所述视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征；

计算模块303，用于计算所述目标对象的人体特征与每一个所述监控对象的人体特征之间的第一特征相似度；

警示模块304，用于确定所述第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对所述目标监控对象的警示信息，其中，所述警示信息中包括上传包含所述目标监控对象的视频图像监控设备的标识信息。

一种可能的设计中，所述人体特征包括步态特征和/或面部特征。

一种可能的设计中，所述警示模块304，还用于：

在发送对所述目标监控对象的警示信息之后，确定所述目标监控对象在所述视频图像中出现的时间；

基于所述警示信息中所包含的每一个监控设备的标识信息，以及所述目标监控对象在每一个视频图像中出现的时间，确定所述目标对象的移动轨迹信息并发送所述移动轨迹信息。

一种可能的设计中，所述获取模块301，还用于：

在获取目标对象的人体特征之后，计算所述目标对象的人体特征与预先构建的人体特征数据库中的人体特征的第二特征相似度，其中，所述人体特征数据库中存储有至少一个人体特征以及每个人体特征对应的身份信息；

将所述第二特征相似度大于第二预设相似度的人体特征在所述人体特征数据库中的身份信息确定为所述目标对象的身份信息；

所述警示信息还包括：所述目标对象的身份信息。

一种可能的设计中，所述装置305，还包括：

搭建模块，用于按照以下方式搭建所述人体特征数据库：

获取样本对象的监控视频中所包含的样本对象的人脸特征；

确定所述人脸特征在所述监控视频中所出现的目标时刻；

获取距离所述目标时刻在预设时长范围内的目标监控视频；

从所述目标监控视频中提取所述样本对象的步态特征；

将所述样本对象的人体特征、以及所述样本对象的身份信息存储在所述人体特征数据库中；其中，所述人体特征包括所述样本对象的人脸特征和步态特征。

本申请实施例提供的基于人体特征的监控装置，通过接收的监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像，并提取视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征，然后基于获取的目标对象的人体特征和提取的人体特征之间的第一特征相似度，并确定第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对目标监控对象的警示信息。

因为传输并非是整段的监控视频，而是带有监控对象的视频图像，因此，传输过程中耗时较少，且相比较于从整段监控视频中提取人体特征，从视频图像中提取人体特征效率较高，因此，本申请提供的装置可以实现实时识别。

另外，本申请提供的方法在检测到与目标对象之间的第一特征相似度大于第一预设相似度时，可以发送警示信息，工作人员可以基于警示信息对目标监控对象进行实时追踪，提高了监控效率。

实施例三

基于同一技术构思，本申请实施例还提供了一种电子设备。参照图4所示，为本申请实施例提供的电子设备400的结构示意图，包括处理器401、存储器402、和总线403。其中，存储器402用于存储执行指令，包括内存4021和外部存储器4022；这里的内存4021也称内存储器，用于暂时存放处理器401中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器4022交换的数据，处理器401通过内存4021与外部存储器4022进行数据交换，当电子设备400运行时，处理器401与存储器402之间通过总线403通信，使得处理器401在执行以下指令：

获取目标对象的人体特征，以及，接收监控设备上传的从监控视频中筛选出的带有监控对象的视频图像；

提取所述视频图像中所包含的至少一个监控对象的人体特征；

计算所述目标对象的人体特征与每一个所述监控对象的人体特征之间的第一特征相似度；

确定所述第一特征相似度大于第一预设相似度的监控对象为目标监控对象，并发送对所述目标监控对象的警示信息，其中，所述警示信息中包括上传包含所述目标监控对象的视频图像监控设备的标识信息。

一种可能的设计中，处理器401执行的指令中，所述人体特征包括步态特征和/或面部特征。

一种可能的设计中，处理器401执行的指令中，在发送对所述目标监控对象的警示信息之后，还包括：

确定所述目标监控对象在所述视频图像中出现的时间；

基于所述警示信息中所包含的每一个监控设备的标识信息，以及所述目标监控对象在每一个视频图像中出现的时间，确定所述目标对象的移动轨迹信息并发送所述移动轨迹信息。

一种可能的设计中，处理器401执行的指令中，在获取目标对象的人体特征之后，还包括：

计算所述目标对象的人体特征与预先构建的人体特征数据库中的人体特征的第二特征相似度，其中，所述人体特征数据库中存储有至少一个人体特征以及每个人体特征对应的身份信息；

将所述第二特征相似度大于第二预设相似度的人体特征在所述人体特征数据库中的身份信息确定为所述目标对象的身份信息；

所述警示信息还包括：所述目标对象的身份信息。

一种可能的设计中，处理器401执行的指令中，按照以下方式搭建所述人体特征数据库：

获取样本对象的监控视频中所包含的样本对象的人脸特征；

确定所述人脸特征在所述监控视频中所出现的目标时刻；

获取距离所述目标时刻在预设时长范围内的目标监控视频；

从所述目标监控视频中提取所述样本对象的步态特征；

将所述样本对象的人体特征、以及所述样本对象的身份信息存储在所述人体特征数据库中；其中，所述人体特征包括所述样本对象的人脸特征和步态特征。

实施例四

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述任一实施例中所述的基于人体特征的监控方法的步骤。

具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述基于人体特征的监控方法的步骤，从而提高监控效率。

本申请实施例所提供的进行基于人体特征的监控方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。