[发明专利]身份数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种身份数据处理方法，所述方法包括：

接收巡检设备发送的现场图片；所述现场图片是对目标对象对应的人脸及工作证件进行拍摄得到的；

对所述现场图片进行人脸检测，得到所述目标对象对应的人脸图像；

对所述现场图片进行文字识别，从所述现场图片中提取所述工作证件对应的身份信息；

根据所述身份信息从预先建立的人脸数据库中获取对应的目标人脸图像；

将所述目标对象对应的人脸图像与所述目标人脸图像进行比对；

当相似度不超过预设阈值时，根据所述身份信息生成第一警报信息，并发送至预设终端，以使得所述预设终端根据所述第一警报信息进行报警提示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述现场图片进行文字识别，从所述现场图片中提取所述工作证件对应的身份信息之后，还包括：

对所述人脸图像进行活体检测，得到活体检测结果；

当所述活体检测结果为第一结果时，根据所述身份信息生成第二警报信息，并发送至预设终端，以使得所述预设终端根据所述第二警报信息进行报警提示；所述第一结果用于表征所述目标对象为非活体；

所述根据所述身份信息从预先建立的人脸数据库中获取对应的目标人脸图像，包括：

当所述活体检测结果为第二结果时，根据所述身份信息从预先建立的人脸数据库中获取对应的目标人脸图像；所述第二结果用于表征所述目标对象为活体。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述现场图片进行文字识别，从所述现场图片中提取所述工作证件对应的身份信息，包括：

提取所述现场图片的文本区域图像；

对所述文本区域图像进行图像预处理，得到预处理图像；所述预处理图像中包含多个待识别字符；

提取每个所述待识别字符相应的字符特征数据；

将所述字符特征数据输入已训练的文本识别模型，得到输出的识别后字符；

拼接多个所述识别后字符得到所述身份信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述文本识别模型的训练步骤包括：

获取多个训练文本图像以及与每个所述训练文本图像对应的目标字符；每个所述训练文本图像中包含待训练字符；

获取包含初始模型参数的文本识别模型；

根据所述多个训练文本图像以及与每个所述训练文本图像对应的目标字符，对所述包含初始模型参数的文本识别模型进行训练，得到包含目标模型参数的文本识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个训练文本图像以及与每个所述训练文本图像对应的目标字符，对所述包含初始模型参数的文本识别模型进行训练，得到包含目标模型参数的文本识别模型，包括：

提取每个所述训练文本图像的字符特征数据；

将所述训练文本图像中的字符特征数据导入包含初始模型参数的文本识别模型中进行处理，生成待验证字符；

根据每个待验证字符与对应训练文本图像的目标字符计算所述文本识别模型的识别误差率；

当所述识别误差率大于误差率阈值时，根据所述待验证字符与所述训练文本图像调整所述文本识别模型的模型参数，将调整后的模型参数作为初始模型参数，并返回将所述训练文本图像中的字符特征数据导入包含初始模型参数的文本识别模型中进行处理，生成待验证字符的步骤继续训练，直至所述识别误差率小于误差率阈值；将最后一次调整后的模型参数作为所构建的文本识别模型的目标模型参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸数据库通过以下方式建立：

获取目标对象集合中各目标对象的身份信息及预留人脸图像；

将所述身份信息与对应的预留人脸图像进行关联存储，以建立所述人脸数据库。

7.根据权利要求1至6所述的方法，其特征在于，对所述现场图片进行人脸检测，得到所述目标对象对应的人脸图像，包括：

提取所述现场图片对应的Haar特征；

根据所述Haar特征利用ADaBoost分类器检测所述现场图片的人脸区域，得到所述目标对象对应的人脸图像。