[发明专利]离线待检测对象识别方法与装置

说明书

本发明提供了一种离线待检测对象识别方法与装置，涉及安防监控领域。该离线待检测对象识别方法与装置通过在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；然后判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；最后当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。该离线待检测对象识别方法与装置无需将待检测对象上传至云端处理，在网络受限或网络不稳定或数据不允许传入公网的情况下，在本地即可完成待检测对象识别工作，即不会受到网络条件的限制，促使人工智能应用更加普及。

技术领域

本发明涉及安防监控领域，具体而言，涉及一种离线待检测对象识别方法与装置。

背景技术

监控系统主要由前端设备和后端设备这两大部分组成，前端设备通常由摄像机、手动或电动镜头、云台、防护罩、监听器、报警探测器和多功能解码器等部件组成，它们各司其职，并通过有线、无线或光纤传输媒介与中心控制系统的各种设备建立相应的联系(传输视/音频信号及控制、报警信号)。面部识别以及大量对人有价值的应用出现，快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。

目前人工智能人脸识别采用的方式几乎都是以云服务(能力平台)或者大型人脸本地终端的方式提供人脸识别能力，开发者或企业多通过“云”的方式接入人脸识别技术，即设备端采集人脸图片，再传至云端集中处理，最后返回设备端完成认证。但在一些特定场景中，如网络受限、网络不稳定、数据不允许传入公网等，人脸识别云服务显然“力不从心”，且大型人脸本地终端不仅不方便携带，在空间有限的情况下，其使用也会受到限制。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种离线待检测对象识别方法与装置，以改善上述的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种离线待检测对象识别方法，应用于本地终端，所述本地终端与图像采集装置有线通信连接，所述离线待检测对象识别方法包括：

接收图像采集装置发送的环境图像；

在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；

判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；

当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种离线待检测对象识别装置，应用于本地终端，所述本地终端与图像采集装置有线通信连接，所述离线待检测对象识别装置包括：

信息接收单元，用于接收图像采集装置发送的环境图像；

特征提取单元，用于在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；

判断单元，用于判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；

对象图像确定单元，用于当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。

与现有技术相比，本发明提供的离线待检测对象识别方法与装置，通过在本地依据预设定的待检测对象识别算法模型从所述环境图像中提取待检测对象特征；然后判断提取到的待检测对象特征是否被包含于预存储的待检测对象特征库中；最后当提取到的待检测对象特征被包含于预存储的待检测对象特征库时，将包含有提取到的待检测对象特征的待检测对象图像确定为所需待检测对象图像。该离线待检测对象识别方法与装置无需将待检测对象上传至云端处理，在网络受限或网络不稳定或数据不允许传入公网的情况下，在本地即可完成待检测对象识别工作，即不会受到网络条件的限制，促使人工智能应用更加普及。