[发明专利]一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建方法和系统在审

专利信息
申请号: 202110785138.7 申请日: 2021-07-12
公开(公告)号: CN113673320A 公开(公告)日: 2021-11-19
发明(设计)人: 郭冲;谢瑞宝 申请(专利权)人: 深圳市万物互联科技发展有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/20;F16M11/04;F16M11/08;F16M11/18;F16M11/22
代理公司: 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 代理人: 张开
地址: 518000 广东省深圳市宝安区航城街*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 网络 智慧 校园 三维 视觉 重建 方法 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建方法和系统,涉及人脸识别技术领域,包括以下步骤,在校园内各宿舍、教学楼图书馆以及其他需要人脸识别与人脸建模采集的地方分布人脸扫描装置,各组人脸扫描装置分别在各区域对各学生进行多角度面部图像采集,人脸扫描装置通过5G通信模块将图片信息处传输至校园中央处理系统进行三维建模,建立坐标信息。本发明通过在校园内各宿舍、教学楼图书馆以及其他需要人脸识别与人脸建模采集的地方分布人脸扫描装置,通过5G通信模块将图片信息处传输至校园中央处理系统进行统一建模,使得各区域设备投放更加简便,提高了校园学生三维视觉重建的效率,降低了维护成本。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域,具体涉及一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建方法和系统。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术被广泛应用于生产生活,作为人工智能的视觉部分的关键组成,三维重建和三维模型后处理技术逐渐成为研究人员讨论的热点,图像的三维重建技术是基于多视角几何原理,从图像序列中估计出相机参数和视觉点云位置的方法。

人脸识别的英文名称是Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等,在校园中,学生群体基数较大,在很多校园系统内,都需要为学生建立人脸数据库,以便于管理和部分加密设备的正针对性开放,因此,在校园人脸识别系统中,需要对学生面部信息进行扫描,并建立三维模型后存储其信息,以便于后期识别比对,但由于校园学生人数较多,使用一套完整扫描、建模和存储设备对学生的人脸信息采集较慢,处理效率较低,且随着学校学生的不断成长,以及毕业生和新生的交替,人脸建模信息需要不断的更新,因此,传统的一整套独立设备难以快速更新,具有一定的局限性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建方法和系统,以解决现有技术中的上述不足之处。

为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一、在校园内各宿舍、教学楼图书馆以及其他需要人脸识别与人脸建模采集的地方分布人脸扫描装置;

步骤二、各组人脸扫描装置分别在各区域对各学生进行多角度面部图像采集,其中包括正前方、左前方和右前方三个角度的图像采集,每个角度均采集两组图片;

步骤三、人脸扫描装置通过5G通信模块将图片信息处传输至校园中央处理系统进行三维建模,建立坐标信息,并将信息进行存储;

步骤四、学生通过验证设备,进行人脸信息识别验证,验证扫描时,设备通过5G通信模块将扫描信息快速传输给校园中央处理系统进行建模,建模后根据信息特征找到先前存储的类似信息,并进行比对。

优选的,所述步骤四中人脸识别验证成功的学生,其验证时所扫描并建立的信息更新之前所存储的信息。

优选的,所述验证设备可直接采用人脸扫描装置。

一种基于5G网络的智慧校园三维视觉重建系统,包括多组人脸扫描装置和校园中央处理系统,所述人脸扫描装置通过5G通信模块与校园中央处理系统建立快速连接,所述人脸扫描装置包括三组人脸扫描器,所述校园中央处理系统包括用于建立人脸三维模型的三维建模模块、用于存储三维信息的存储模块以及用于验证人脸信息的验证模块,所述验证模块用于收取验证设备的验证信息,将验证信息传输给三维建模模块进行建模后与存储设备中的存储信息进行比对。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市万物互联科技发展有限公司,未经深圳市万物互联科技发展有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110785138.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top