一种人脸识别随身警务系统的制作方法

本实用新型涉及警务系统
技术领域：
，具体涉及一种人脸识别随身警务系统。
背景技术：
：执法人员在进行巡逻执法时经常会遇到需要在目标区域中寻找目标嫌疑人的情况。目前，执法人员之间会通过对讲机对嫌疑人外貌特征进行描述或者采用警务通等警用设备传输目标任务照片，再由若干执法人员进行搜捕。但由于人眼的辨识速度较慢，长时间搜寻会使执法人员辨识能力下降，尤其是在嘈杂且人员流动较多的场所很难甚至几乎无法找到目标人物，在这样的环境下极易产生漏判、误判，致使执法效率降低，不利于执法工作地正常运行。而且，目前执法人员所需携带的执法设备太过繁多，额外增设人脸识别装置不仅会加大执法人员的携挂质量，而且所需耗费的资金会大大增加。技术实现要素：针对现有技术中存在的问题，本实用新型的目的在于提供一种人脸识别随身警务系统，可以解决在执法时遇到复杂多变的环境时难以搜寻目标嫌疑人的问题。为了达到上述目的，本实用新型采用以下技术方案予以实现。一种人脸识别随身警务系统，包括执法记录仪和警务通；其中，所述执法记录仪中包含依次连接的视频采集模块、人脸检测模块、检测控制模块和第一Zigbee传输模块；所述警务通包含依次连接的嫌疑人面部特征库、人脸比对模块和第二Zigbee传输模块；所述第一Zigbee传输模块和所述第二Zigbee传输模块无线连接。本实用新型的特点和进一步改进在于：(1)所述视频采集模块用于采集视频；所述嫌疑人面部特征库用于存储嫌疑人脸部数据；所述第二Zigbee传输模块用于向所述第一Zigbee传输模块发送检测指令；所述第一Zigbee传输模块还用于接收所述第二Zigbee传输模块所发送的检测指令，并将所述检测指令发送至所述检测控制模块；所述检测控制模块用于控制所述人脸检测模块的启动；所述人脸检测模块用于从所述视频采集模块所采集到的视频中识别人脸；并将识别到的人脸图像通过所述第一Zigbee传输模块发送至所述第二Zigbee传输模块；所述第二Zigbee传输模块还用于接收所述第一Zigbee传输模块所发送的人脸图像；所述人脸比对模块用于将所述第二Zigbee传输模块所接收到的人脸图像与所述嫌疑人面部特征库中的人脸图像进行比对评估。(2)所述警务通还包含通讯模块，所述通讯模块与公安系统无线连接，用于从公安系统中下载嫌疑人脸部数据。(3)所述警务通还包含GPS定位模块，所述GPS定位模块与所述通讯模块相连接，用于定位所述警务通所处的位置。(4)所述通讯模块还与所述人脸比对模块相连接，所述通讯模块还用于在所述人脸比对模块所比对评估结果为疑似目标嫌疑人时，将所述比对评估结果发送至公安系统。(5)所述通讯模块还用于在将所述比对评估结果发送至公安系统的同时，将所述GPS定位模块所定位的位置也发送至公安系统。(6)所述警务通还包含警报装置，所述警报装置与所述人脸比对模块相连接，当所述人脸比对模块所比对评估结果为疑似目标嫌疑人时，所述警报装置向执法人员发出警报。(7)所述警报装置为声光警报。与现有技术相比，本实用新型的有益效果为：本实用新型的人脸识别随身警务系统基于执法人员随身携带的执法记录仪和警务通，利用人脸识别技术解决了执法人员在执法时遇到复杂多变的环境时难以搜寻目标嫌疑人的问题，可以快速准确的实时搜索目标嫌疑人，并随时准确锁定目标嫌疑人的位置并及时提醒执法人员，方便执法人员抓捕目标嫌疑人。附图说明下面结合附图和具体实施例对本实用新型做进一步详细说明。图1是本实用新型的人脸识别随身警务系统的一种实施例的结构示意框图；图2是本实用新型的人脸识别随身警务系统的一种实施例进行人脸识别的方法示意框图；图3是本实用新型的人脸识别随身警务系统的一种实施例的系统工作流程图。以上图1-图3中：1视频采集模块；2人脸检测模块；3检测控制模块；4第一Zigbee传输模块；5嫌疑人面部特征库；6人脸比对模块；7第二Zigbee传输模块；8通讯模块；9GPS定位模块；10警报装置；11存储器；12公安系统。具体实施方式下面将结合实施例对本实用新型的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本实用新型，而不应视为限制本实用新型的范围。参考图1，本实用新型的实施例提供一种人脸识别随身警务系统，包括执法记录仪和警务通。所述执法记录仪中包含依次连接的视频采集模块1、人脸检测模块2、检测控制模块3和第一Zigbee传输模块4；所述警务通包含依次连接的嫌疑人面部特征库5、人脸比对模块6和第二Zigbee传输模块7；所述第一Zigbee传输模块4和所述第二Zigbee传输模块7无线连接。其中，所述视频采集模块1用于采集视频和照片；所述嫌疑人面部特征库5用于存储嫌疑人脸部数据；所述第二Zigbee传输模块7用于向所述第一Zigbee传输模块4发送检测指令；所述第一Zigbee传输模块4还用于接收所述第二Zigbee传输模块7所发送的检测指令，并将所述检测指令发送至所述检测控制模块3。所述检测控制模块3用于控制所述人脸检测模块2的启动；所述人脸检测模块2用于从所述视频采集模块1所采集到的视频中识别人脸；并将识别到的人脸图像通过所述第一Zigbee传输模块4发送至所述第二Zigbee传输模块7；所述第二Zigbee传输模块7还用于接收所述第一Zigbee传输模块4所发送的人脸图像；所述人脸比对模块6用于将所述第二Zigbee传输模块7所接收到的人脸图像与所述嫌疑人面部特征库5中的人脸图像进行比对评估。警务通还包含通讯模块8，所述通讯模块8与公安系统12无线连接，用于从公安系统12中下载嫌疑人脸部数据。警务通还包含GPS定位模块9，所述GPS定位模块9与所述通讯模块8相连接，用于定位所述警务通所处的位置。通讯模块8还与所述人脸比对模块6相连接，所述通讯模块8还用于在所述人脸比对模块6所比对评估结果为疑似目标嫌疑人时，将所述比对评估结果发送至公安系统12。所述通讯模块8还用于在将所述比对评估结果发送至公安系统12的同时，将所述GPS定位模块9所定位的位置也发送至公安系统12。所述警务通还包含警报装置10，所述警报装置10与所述人脸比对模块6相连接，当所述人脸比对模块6所比对评估结果为疑似目标嫌疑人时，所述警报装置10向执法人员发出警报。具体的，执法记录仪正常工作时，人脸识别模块处于待机状态，当执法过程中需要用到人脸识别功能时，由执法人员通过检测控制模块3启动人脸识别功能，此时，警务通会通过通讯模块8公安网络系统中下载所需对比的嫌疑人脸图像，存储于嫌疑人特征库中，同时通过第二Zigbee传输模块7唤醒执法记录仪中的人脸检测模块2启动检测。当警务通存储嫌疑人脸部数据后，且需要进行目标嫌疑人的搜索抓捕时，第二Zigbee传输模块7向的第一Zigbee传输模块4发送用于识别人脸的检测指令；第一Zigbee传输模块4接收到所述第二Zigbee传输模块7所发送的检测指令后，将所述检测指令发送至检测控制模块3；检测控制模块3控制人脸检测模块2启动。此时，人脸检测模块2开始从视频采集模块1所采集到的视频或照片中过滤，从视频连续帧或照片中捕捉并识别人脸；并将识别到的人脸图像通过第一Zigbee传输模块4发送至第二Zigbee传输模块7；第二Zigbee传输模块7接收第一Zigbee传输模块4所发送的人脸图像，并将该人脸图像发送至人脸比对模块6；人脸比对模块6将该人脸图像与嫌疑人面部特征库5中的人脸图像进行比对评估，完成嫌疑人脸图像的识别。当比对评估结果为疑似目标嫌疑人时，将比对评估结果通过通讯模块8发送至公安系统12，此时，GPS定位模块9也将位置信息发送至公安系统12。此外，警务通此时会通过警报装置10向执法人员做出警报，提醒执法人员已检测到疑似目标嫌疑人的信息，方便执法人员能够立即执行抓捕行动。其中，警报装置10可以是声光警报，利用报警灯光或发出暗号声音提醒执法人员，以免打草惊蛇或造成场面混乱，影响抓捕。本实施例中，执法记录仪还包含有存储器11，且视频采集模块1始终与存储器11保持连接，并且不断地将采集到的视频保存到存储器11中，当人脸检测模块2需要进行人脸识别时，可以从存储器11中获取视频采集模块1所采集到的视频或照片；另外，视频采集模块1还可直接连接人脸检测模块2，这样，当人脸检测模块2需要进行人脸识别时，可实时从视频采集模块1中获取所采集到的视频或照片。本实施例中，执法记录仪和警务通之间通过第一Zigbee传输模块4和第二Zigbee传输模块7互联，指令和人脸图像数据都是通过加密协议传输，第一Zigbee传输模块4和第二Zigbee传输模块7在保证足够的传输距离和传输速度下，相对WIFI等其他通信技术具有更好的加密性和更低的功耗，可以改善执法记录仪和警务通的待机能力，保证所传输数据的安全性、可靠性。人脸比对模块6完成最主要的人脸比对任务，它将嫌疑人面部特征库5中的人脸数据和实时采集到的人脸通过算法不断比对，并将最终匹配成功的结果发送至通讯模块8；通讯模块8通过现有的加密技术实现与公安网络系统之间的通讯，它与公安网络之间的连接是双向的。本实施例中的通讯模块8可以为4G传输模块。本实施例中，人脸检测模块2可采用OpenCV中的Viola-Jones算法，基于GPU+CPU进行人脸检测，以满足进行1：N或者N：N人脸检测时所需的硬件和软件要求，避免因处理速度过慢而导致的漏检；人脸比对模块6可采用Eigenface面部特征识别算法，基于现有的警务通设备完成实时的人脸比对，并将比对成功后的结果传输给警务通控制器，由警务通控制器实施下一步决策，比如将结果发送至公安系统12或者提醒执法人员。警务通的控制器和执法记录仪的控制器之间的交互与人脸检测和识别流程相对独立，并且从属关系上是由相应控制器控制相应人脸检测和识别流程。当人脸检测和识别流程出现故障或者错误时所述执法记录仪控制器和警务通控制器会记录并输出当前执行状态，请求执法人员解决，这样便在一定程度上避免了因设备故障而导致漏检的现象。具体的，如图2所示，人脸检测与对比评估方法可采用以下方法进行：人脸检测模块2以10FPS的速率从视频采集模块1中采集图片帧。通过Viola-Jones算法进行人脸特征检测得到每一张人脸的特征向量：式中，m1～mn为对象xi的特征项，可代表两瞳孔之间的距离、嘴唇宽度、嘴唇高度等。在得到n张人脸的特征数据后，执法记录仪会通过第一Zigbee传输模块4将打包好的数据发送至警务通。警务通在收到人脸数据向量时，会通过人脸识别模块进行人脸相似度评估。首先进行初步筛选，即对人脸特征向量中的主要参数进行加权评估：W＝[w1w2w3…wn]式中，w1～wn为主要特征值加权向量，该向量为预先设定参数，在初步筛选中：S＝W·xi得到最终的评估结果S后与目标嫌疑人人脸特征P比对：|S-P|≤δ式中，δ为比较阈值，当人脸数据评估结果小于阈值时，所采集到的人脸通过初步筛选。在本实施例中，采用Eigenfaces面部特征识别算法进行再次评估。人脸数据向量通过Eigenfaces算法和目标嫌疑人人脸比对，得到最终评估评分结果，如下表：评分结果动作|S-P|≦60非目标，舍弃数据60﹤|S-P|≦90低优先级目标，需手动确认|S-P|﹥90高优先级目标，需手动确认一旦检测人脸特征评分超过60，即需执法人员在警务通上手动确认，确认后警务通会打包人脸照片和定位信息上传至公安网络。本次人脸识别任务结束。图3为本实用新型的人脸识别随身警务系统的工作流程图。结合图3对本实施例的工作流程做进一步说明。参考图3，在未收到外部指令时，执法记录仪进行正常的拍摄工作，而当警务通收到外部嫌疑人面部特征数据时，警务通便会通过第二Zigbee传输模块7通知执法记录仪的检测控制模块3，进而唤醒人脸检测模块2。执法记录仪在收到激活信号后开始对摄像头采集到的视频进行连续采集，并开始抓取图片内部的人脸图像，当判定目标图像内含有人的面部特征时将其传输至警务通。警务通将收到的实时抓取的人脸图像与收到的来自公安网络的嫌疑人面部数据进行比对，当某一张人脸数据比对后达到算法设定阈值时，判定此人就是目标人物，并将结果告知执法人员，并将当前执法人员所在地和比对成功的结果至公安网络，结束本次人脸检测识别任务。显然，本领域的技术人员可以对本实用新型进行各种改动和变型而不脱离本实用新型的精神和范围。这样，倘若本实用新型的这些修改和变型属于本实用新型权利要求及其等同技术的范围之内，则本实用新型也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页1 2 3