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申请/专利权人：云燕科技(山东)股份有限公司

摘要：本发明公开了一种人脸图像采集系统，涉及人脸图像采集技术领域，包括：一种人脸图像采集系统，包括摄像头安装调试单元、现场图像采集单元、视频数据处理单元、计算分析模块、警示单元、视频数据存储规划模块和综合供电模块；综合供电模块用于向摄像头安装调试单元以及视频数据存储规划模块供给电能。本发明具备了应用于银行中，基于人脸识别中对时间段的录像进行快速的研判和分析，能自动化的筛选和判断出现场和时间段内出现的人员、以及可疑行为异常的人员，以及行为异常人员的行为异常程度，再配合人脸识别能快速的甄别和鉴定出生物学证据。

主权项：1.一种人脸图像采集系统，其特征在于：包括：摄像头安装调试单元、现场图像采集单元、视频数据处理单元、计算分析模块、警示单元、视频数据存储规划模块和综合供电模块；所述综合供电模块用于向所述摄像头安装调试单元以及视频数据存储规划模块供给电能，通过所述摄像头安装调试单元以及现场图像采集单元的配合下对银行周围以及银行内部的情况进行拍摄，并将数据上传至视频数据处理单元内进行计算和分析，并自动对数据上传至视频数据存储规划模块内进行存储；以及所述视频数据处理单元内的视频数据通过所述计算分析模块进行信息的统筹规划计算出银行现场出现人员的异常状态，并通过所述警示单元进行对应的报警和警示；所述计算分析模块中包括：帧率差异算法单元、异常行为识别判断算法单元和异常行为程度判断算法单元；该人脸图像采集系统使用时，当银行出现非法行为之后，将该时间内的监控视频经计算分析模块调出并进行处理，S1：首先将多个摄像头（S1、S2…Sn）拍摄到的数据按时间段（t1、t2…tn）进行划分得（S1t1、S1t2、S1tn…S2t1…Sntn），然后将该部分经由帧率差异算法单元进行计算；所述帧率差异算法单元如下：帧率差异算法单元表示为ZT，根据视频中多个帧之间的差异性对银行附近的情况进行分类，得出有人和无人，具体算法公式为：将处理后的视频拆分成帧序列：（Z1、Z2……Zn）；对每组相邻的帧Zt与Z（t+1），计算相邻的帧差异值；对帧率差异值Y进行运动检测，以确定相邻帧运动区域人数；其中（x,y）表示运动图像中的像素点；对于每个帧，将检测到的人数进行去重处理，确保每个人只被计数一次，得到去重后的人脸数；S2：在判断出每段视频数据中是否出现人以及出现的总人数后，将该部分数据中的无人视频数据片段进行裁剪，将出现人的视频片段通过异常行为识别判断算法单元进行计算和分类，得出视频中出现人的行为异常或和不异常；所述异常行为识别判断算法单元如下：帧率差异算法单元中不同时间段同一个人出现的停留时间；其中n是指人物在视频中出现的次数；ti+1和ti分别是i次和第i+1次出现的时间点；人移动速度；其中（b1，c1）和（b2，c2）分别表示两帧之间人物的位置；U是两帧之间的时间间隔；假设人物在某段时间内的运动轨迹用一个边界框来表示，活动幅度通过这个边界框的面积来计算；活动幅度，其中h为边界框的面积，csc为余割，是正弦的倒数；异常行为判断：输入移动速度v、活动幅度e和停留时间T；设定阈值：移动速度阈值va-vb、活动幅度ea-eb和停留时间Ta-Tb；若v、e和T的不存在va-vb、ea-eb和Ta-Tb的阈值内，此时证明该人存在异常行为；S3：将无异常数据的信息进行拆切和存储，将有异常数据的信息通过异常行为程度判断算法单元进行计算，异常行为程度判断算法单元对帧率差异算法单元和行为异常行为识别判断算法单元的数据进行整合，从而对图形采集数据情况进行分类，得出异常程度并进行分类，分为高、中、低：所述异常行为程度判断算法单元如下： ；T为停留时间T、n为人物在视频中出现的次数n；设定阈值：Qa（0％-25％）为低风险、Qa（25％-74％）为中风险和Qa（74％-100％）为高风险，以通过上述公式得出银行附近的异常人，以及异常人的异常程度，并通过帧率差异算法单元将目标异常人的异常视频画面调出，再配合人脸识别算法模块以及数据库的对比快速判断出可疑人员的信息。

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