[发明专利]摄像头自动曝光补偿方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供了一种摄像头自动曝光补偿方法、装置及电子设备，所述摄像头自动曝光补偿方法，基于目标检测识别系统，包括如下步骤：过摄像头进行人脸图像采集；目标检测识别系统训练并生成强逆光人脸检测模型；目标检测识别系统检测人脸成像位置的亮度；目标检测识别系统判断人脸成像位置的亮度值与理想亮度值之间的差值是否满足预设值；若是，则目标检测识别系统对人脸成像位置的图像进行人脸识别；若否，则先调节摄像头增益和曝光度参数，再重复步骤S1～S4直至人脸识别完成；本申请的摄像头自动曝光补偿方法解决了在强逆光环境下人脸成像太暗的问题，同时提升了算法在复杂环境的准确率，提升了视频图像处理算法的应用场景。

技术领域

本申请属于人脸识别技术领域，更具体地说，是涉及一种摄像头自动曝光补偿方法、装置及电子设备。

背景技术

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测、图像处理算法、自动调整影像放大、夜间红外侦测等技术。

现有技术中，人脸识别技术中的图像处理算法数据源基本来自于摄像头，而随着应用场景越来越复杂，摄像头型号和类型也不固定，受摄像头参数和环境光线影响最终生成的成像质量很不稳定，导致目前的存在普通摄像头在强逆光环境下成像质量差，人脸识别准确率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种摄像头自动曝光补偿方法、装置及电子设备，以解决现有技术对摄像头在强逆光环境下成像质量差、人脸识别准确率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：提供一种摄像头自动曝光补偿方法，基于目标检测识别系统，包括如下步骤：

步骤S1：通过摄像头进行人脸图像采集；

步骤S2：目标检测识别系统使用深度学习目标检测算法中的残差网络模型对强逆光环境下的人脸成像特征进行数据采集训练并生成强逆光人脸检测模型；若能检测到人脸成像特征，则获取当前人脸的人脸成像位置；若检测不到人脸成像特征，则使用强逆光人脸检测模型检测强逆光下的人脸成像位置；

步骤S3：目标检测识别系统检测人脸成像位置的亮度；

步骤S4：目标检测识别系统判断人脸成像位置的亮度值与理想亮度值之间的差值是否满足预设值；若是，则目标检测识别系统对人脸成像位置的图像进行人脸识别；若否，则先调节摄像头增益和曝光度参数，再重复步骤S1～S4直至人脸识别完成。

优选地，人脸成像位置的亮度值为人脸成像位置各像素点的亮度值中的平均亮度值。

优选地，在步骤S1之前，还包括步骤S01：在目标检测识别系统中设定理想亮度值，理想亮度值用于与人脸成像位置的亮度值进行比较。

优选地，理想亮度值的设定程序根据时间点按照规律自动变化。

优选地，在步骤S1之前，还包括步骤S02：在目标检测识别系统中设定预设值，预设值用于对人脸成像位置的亮度值与理想亮度值之间的差值进行比较。

优选地，预设值是范围值。

优选地，在步骤S4中，所述调节摄像头增益和曝光度参数，包括：若人脸成像位置的亮度值大于理想亮度值，则调低摄像头增益和曝光度参数；若人脸成像位置的亮度值小于理想亮度值，则调高摄像头增益和曝光度参数。

优选地，所述摄像头的曝光度参数包括光圈、快门速度和感光度的至少一种。

本申请还提供一种摄像头自动曝光补偿装置，所述摄像头自动曝光补偿装置包括摄像头以及目标检测识别系统，所述目标检测识别系统包括人脸成像位置获取模块、检测模块以及判断模块。