[发明专利]一种图像识别处理装置、系统及方法

权利要求书

1.一种图像识别处理装置，其特征在于：该图像识别处理装置部署有小型深度学习神经网络，利用图像获取单元获取图像，并利用小型深度学习网络对获取的图像进行识别处理以识别是否存在人脸，于识别出存在人脸图像时将获取的图像传送至云端处理器。

2.如权利要求1所述的一种图像识别处理装置，其特征在于，该图像识别处理装置包括：

图像获取单元，用于获取图像；

人脸识别单元，用于利用该小型深度学习神经网络对该图像获取单元获取的图像进行人脸识别处理，以识别获取的图像中是否存在人脸；

判断单元，用于判断该人脸识别单元的识别结果是否存在人脸，并于判断出该人脸识别单元的识别结果存在人脸时，启动传输单元；

传输单元，用于将该图像获取单元获取的存在人脸的图像传送至云端处理器。

3.如权利要求2所述的一种图像识别处理装置，其特征在于：所述小型深度学习神经网络采用二分类网络，以识别图像是否存在人脸。

4.如权利要求3所述的一种图像识别处理装置，其特征在于：该图像识别处理装置为本地智能硬件，该图像获取单元为摄像头。

5.一种图像识别处理系统，包括：

图像识别处理装置，其上部署有小型深度学习神经网络，利用图像获取单元获取图像，并利用小型深度学习网络对获取的图像进行识别处理以识别是否存在人脸，于识别出存在人脸图像时将获取的图像传送至云端处理器；

云端处理器，用于接收该图像识别处理设置传送的图像，利用大型深度学习网络对获取的图像进行人脸识别，识别出人脸类型。

6.如权利要求5所述的一种图像识别处理系统，其特征在于：该云端处理器具有深度学习网络训练模块，将预先训练录入的人脸视频或图像，转化为人脸数据，将人脸数据与该人脸数据的其他信息进行对应，将对应后的结果以信息中的某一特征为标签，分类保存至人员信息数据库中，以上述标签生成深度学习网络中的各层级参数，形成提取特征参数予以保存。

7.如权利要求6所述的一种图像识别处理系统，其特征在于：该云端处理器于获取图像进行人脸识别时，从获取的图像中提取人脸的数据，查找人员信息数据库中已经保存的人脸数据并进行匹配识别，输出匹配识别结果。

8.一种图像识别处理方法，包括如下步骤：

步骤一，图像识别处理装置利用图像获取单元获取图像；

步骤二，利用小型深度学习神经网络对获取的图像进行图像识别，以确定获取的图像中是否存在人脸；

步骤三，于判断获取的图像中存在人脸时，将获取的图像传送至云端处理器；

步骤四，该云端处理器利用大型深度学习神经网络对获取的图像进行人脸识别，识别出人脸类型。

9.如权利要求8所述的一种图像识别处理方法，其特征在于：该小型深度学习神经网络为二分类网络，仅把获得的图像分成有人脸和没有人脸两类。

10.如权利要求8所述的一种图像识别处理方法，其特征在于：该大型深度学习神经网络为复杂的多分类网络。