[发明专利]嫌疑物识别方法、装置和系统

权利要求书

1.一种嫌疑物识别方法，包括：

对人体进行扫描以获得扫描透视图；

对所述扫描透视图分别进行以下操作：

分区操作，对所述扫描透视图进行分区以获得不同的区域，并且用不同的颜色对所述不同的区域进行标记，以获得分区图；

识别操作，对所述扫描透视图进行识别以获得识别图，所述识别图中显示了嫌疑物的信息；

匹配操作，对所述扫描透视图与人体透视图库进行匹配，以在所述人体透视图库中找到与所述扫描透视图相似的匹配图；以及

在显示器上显示所述分区图、所述识别图和所述匹配图；

确定所述嫌疑物所在的区域；

在所述匹配图中每一个中确定违禁品所在的区域；

确定所述匹配图中违禁品所在的区域与所述嫌疑物所在的区域相同的候选匹配图；以及

根据所述候选匹配图来确定所述嫌疑物,

其中，确定所述嫌疑物所在的区域包括：

分别提取所述分区图和所述识别图中的特征点；以及

根据所提取的特征点将所述分区图和所述识别图进行对准，以确定所述嫌疑物所在的区域,

其中，根据所述候选匹配图来确定所述嫌疑物包括：

如果存在仅一个候选匹配图，则将所述候选匹配图中的违禁品确定为所述嫌疑物；

如果存在多于一个候选匹配图，则确定所述候选匹配图中是否存在出现频率最高的仅一种违禁品；

如果确定所述候选匹配图中存在出现频率最高的仅一种违禁品，则将所述违禁品确定为所述嫌疑物；以及

如果确定所述候选匹配图中不存在出现频率最高的仅一种违禁品，则确定重新执行扫描过程,

其中，所述分区操作包括：

将所述扫描透视图输入到第一机器学习模型中以获得所述分区图，其中，所述第一机器学习模型是使用所述人体透视图库作为输入并且使用分区透视图库作为输出训练得到的，所述分区透视图库是通过按照区域对所述人体透视图库中的每一个人体透视图进行分区和用颜色加标记得到的,

其中，所述识别操作包括：

将所述扫描透视图输入到第二机器学习模型以获得所述识别图，其中，所述第二机器学习模型是使用所述人体透视图作为输入并且使用识别透视图库作为输出训练得到的，所述识别透视图库是按照嫌疑物的位置、形状和大小对所述人体透视图库中的每一个人体透视图加标记得到的，

以及其中，所述区域是所述人体的器官所在的区域，并且所述信息包括所述嫌疑物的位置、形状和大小。

2.一种嫌疑物识别装置，包括：

扫描模块，被配置为对人体进行扫描以获得扫描透视图；

分区模块，被配置为对所述扫描透视图进行分区以获得不同的区域，并且用不同的颜色对所述不同的区域进行标记，以获得分区图；

识别模块，被配置为对所述扫描透视图进行识别以获得识别图，所述识别图中显示了嫌疑物的信息；

匹配模块，被配置为对所述扫描透视图与人体透视图库进行匹配，以在所述人体透视图库中找到与所述扫描透视图相似的匹配图；以及

显示模块，被配置为在显示器上显示所述分区图、所述识别图和所述匹配图，

以及确定模块，被配置为：

确定所述嫌疑物所在的区域；

在所述匹配图中每一个中确定违禁品所在的区域；

确定所述匹配图中违禁品所在的区域与所述嫌疑物所在的区域相同的候选匹配图；以及

根据所述候选匹配图来确定所述嫌疑物，

其中，所述确定模块还被配置为：

分别提取所述分区图和所述识别图中的特征点；以及

根据所提取的特征点将所述分区图和所述识别图进行对准，以确定所述嫌疑物所在的区域，

其中，所述确定模块还被配置为：

如果存在仅一个候选匹配图，则将所述候选匹配图中的违禁品确定为所述嫌疑物；

如果存在多于一个候选匹配图，则确定所述候选匹配图中是否存在出现频率最高的仅一种违禁品；

如果确定所述候选匹配图中存在出现频率最高的仅一种违禁品，则将所述违禁品确定为所述嫌疑物；以及

如果确定所述候选匹配图中不存在出现频率最高的仅一种违禁品，则确定重新执行扫描过程，

其中，所述分区模块还被配置为：

将所述扫描透视图输入到第一机器学习模型中以获得所述分区图，其中，所述第一机器学习模型是使用所述人体透视图库作为输入并且使用分区透视图库作为输出训练得到的，所述分区透视图库是通过按照区域对所述人体透视图库中的每一个人体透视图进行分区和用颜色加标记得到的，

其中，所述识别模块还被配置为：

将所述扫描透视图输入到第二机器学习模型以获得所述识别图，其中，所述第二机器学习模型是使用所述人体透视图作为输入并且使用识别透视图库作为输出训练得到的，所述识别透视图库是按照嫌疑物的位置、形状和大小对所述人体透视图库中的每一个人体透视图加标记得到的，

以及其中，所述区域是所述人体的器官所在的区域，并且所述信息包括所述嫌疑物的位置、形状和大小。