一种基于云边协同的快速人脸识别方法及系统与流程

本发明涉及地铁闸机，具体涉及一种基于云边协同的快速人脸识别方法及系统。

背景技术：

1、在地铁人脸识别过闸中，人脸识别需要具有快速性及实时性，才能满足实际使用过程。但是，在大规模城市的地铁的客流早高峰和晚高峰时间段，需要同时识别的乘客人脸数量比较大，如果将所有乘客人脸数据上传至云端的人脸识别中心平台进行识别，会对人脸识别中心平台造成很大压力，导致人脸识别的返回结果也会变慢，对快速性及实时性造成较大地影响。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于云边协同的快速人脸识别方法及系统，基于中心具有的人脸识别中心平台，在每个地铁站点处建立人脸识别子系统，作为人脸识别中心平台的边端识别子系统，形成一个云边协同系统，由人脸识别子系统对该子系统内闸机采集到的人脸数据进行识别处理，可以减轻人脸识别中心平台的压力，使人脸识别具有快速性和实时性。

2、具体采用了以下方案：

3、一种基于云边协同的快速人脸识别方法，所述方法具体包括以下步骤：

4、s1、接收到站在某个地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸数据，并将该人脸数据发送至对应的人脸识别子系统，一个地铁站点对应一个人脸识别子系统；

5、s2、根据人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别处理，若识别成功，则人脸识别子系统将生成闸机打开指令并下发至对应的闸机，若识别不成功，则将该人脸数据上传至人脸识别中心平台并转到s3；

6、s3、根据人脸识别中心平台中已存储的通过某个地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别处理，若识别成功，则人脸识别中心平台将生成闸机打开指令并下发至对应的闸机，再将该人脸数据对应的人脸特征值下发至对应的人脸识别子系统进行存储。

7、进一步的，所述人脸识别中心平台对应若干个人脸识别子系统，所述人脸识别中心平台中包括通过不同的地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值。

8、进一步的，所述人脸识别子系统对应地铁站点，所述人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的获取过程为：

9、人脸识别子系统将对已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行定时刷新，通过该地铁站点对应的淘汰算法将不常用的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行删除，将常用的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行存储。

10、进一步的，所述人脸识别子系统中包括人脸特征值库，所述人脸特征值库中包括已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的历史使用次数及历史使用时间，

11、在s2中，当对人脸数据进行识别处理并识别成功时，更新人脸特征值库，即根据人脸数据识别成功的当前时间点更新对应的人脸特征值的历史使用次数及历史使用时间。

12、进一步的，所述人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的获取过程为：

13、当人脸特征值库完成更新后，获得人脸特征值库中人脸特征值的历史使用次数及历史使用时间，通过历史使用时间与当前时间点相差的天数，得到最大相差天数；并根据历史使用次数进行统计，得到历史总使用次数；

14、将历史总使用次数除以最大相差天数得到该人脸特征值对应的权重值，根据权重值对人脸特征值进行从大到小的依次排序，将排名处于预设范围外的人脸特征值进行删除，将排名处于预设范围内的人脸特征值进行存储。

15、进一步的，所述人脸数据中包括地铁闸机标签，人脸识别子系统或人脸识别中心平台将根据地铁闸机标签生成对应的闸机打开指令并下发至对应的闸机。

16、进一步的，所述地铁闸机标签的结构包括地铁信息、闸机信息，所述地铁信息用于表示该乘客所在的地铁站点，所述闸机信息用于表示该乘客所在的闸机口。

17、一种基于云边协同的快速人脸识别系统，包括：

18、闸机：采集站在闸机前的乘客的人脸数据；

19、处理器：对人脸数据打上对应的地铁闸机标签，并将人脸数据发送至对应的人脸识别子系统；接受到人脸识别子系统发送的闸机打开指令时，根据闸机打开指令向对应的闸机发送打开指令；接受到人脸识别中心平台发生的闸机打开指令时，根据闸机打开指令向对应的闸机发送打开指令；

20、人脸识别子系统：根据人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别处理，得到识别结果；当识别结果为识别成功时，则根据地铁闸机标签向处理器发送对应的闸机打开指令；当识别结果为识别失败时，则将该人脸数据上传至人脸识别中心平台；存储人脸识别中心平台下发的人脸特征值；

21、人脸识别中心平台：与若干个人脸识别子系统连接；根据人脸识别中心平台中已存储的通过某个地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别处理，得到识别结果；当识别结果为识别成功时，则根据地铁闸机标签向处理器发送对应的闸机打开指令，并将该人脸数据对应的人脸特征值发送至对应的人脸识别子系统。

22、进一步的，所述人脸识别子系统中还包括以下模块：

23、人脸特征值刷新模块：人脸识别子系统将对已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行定时刷新，通过该地铁站点对应的淘汰算法将不常用的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行删除，将常用的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值进行存储。

24、本发明的有益效果：

25、本发明提供了一种基于云边协同的快速人脸识别方法及系统，为了满足人脸识别所需的快速性和实时性，在现有技术中基于中心建立的人脸识别中心平台，还在每个地铁站点处建立人脸识别子系统，作为人脸识别中心平台的边端识别子系统，形成一个云边协同系统对人脸数据进行识别处理。

26、所述云边协同系统将待识别的人脸数据分发到每个人脸识别子系统中，由人脸识别子系统对该子系统内闸机采集到的人脸数据进行识别处理，但是，所述人脸识别子系统作为边端识别子系统，其存储性能有限，所以，将人脸识别子系统识别不成功的人脸数据再发往人脸识别中心平台进行人脸识别，可以减轻人脸识别中心平台的压力。

27、并且，为了保证人脸识别具有快速性和实时性，所述人脸识别子系统采用淘汰算法对存储的人脸特征值进行刷新，存储较常用的人脸特征值，使其不仅可以分散人脸识别中心平台的压力，还能够提升识别速度，以此，满足人脸识别所需的快速性和实时性。

技术特征：

1.一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别中心平台对应若干个人脸识别子系统，所述人脸识别中心平台中包括通过不同的地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值。

3.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别子系统对应地铁站点，所述人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的获取过程为：

4.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别子系统中包括人脸特征值库，所述人脸特征值库中包括已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的历史使用次数及历史使用时间，

5.根据权利要求4所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸特征值的获取过程为：

6.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述人脸数据中包括地铁闸机标签，人脸识别子系统或人脸识别中心平台将根据地铁闸机标签生成对应的闸机打开指令并下发至对应的闸机。

7.根据权利要求6所述的一种基于云边协同的快速人脸识别方法，其特征在于，所述地铁闸机标签的结构包括地铁信息、闸机信息，所述地铁信息用于表示该乘客所在的地铁站点，所述闸机信息用于表示该乘客所在的闸机口。

8.一种基于云边协同的快速人脸识别系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的一种基于云边协同的快速人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别子系统中还包括以下模块：

技术总结本发明提供了一种基于云边协同的快速人脸识别方法及系统，涉及地铁闸机技术领域，包括：S1、接收到站在某个地铁站点内某个闸机前的乘客的人脸数据；S2、根据人脸识别子系统中已存储的通过该地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别，若识别成功，则人脸识别子系统将生成闸机打开指令并下发至对应的闸机，若识别不成功，则将该人脸数据上传至人脸识别中心平台；S3、根据人脸识别中心平台中已存储的通过某个地铁站点内某个闸机前的乘客对应的人脸特征值对该人脸数据进行识别，若识别成功，则人脸识别中心平台将生成闸机打开指令并下发至对应的闸机，再将该人脸数据对应的人脸特征值下发至对应的人脸识别子系统进行存储。技术研发人员：刘杰,拜正斌,姜旭,陈晓涛受保护的技术使用者：成都智元汇信息技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/27