(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210971500.4 (22)申请日 2022.08.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063873 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 珠海翔翼航空技 术有限公司 地址 519030 广东省珠海市 保税区32号 地 (72)发明人 黄智豪　吴林　杨实　郝德月　 王治宇　王杰　苏剑飞　郭浩彬　 胡婕　吴坤永　杨磊　 (74)专利代理 机构 北京市恒有知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11576 专利代理师 郭文浩　尹文会 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/75(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 40/40(2022.01) G06Q 50/30(2012.01) G10L 17/00(2013.01) G10L 25/24(2013.01) (56)对比文件 CN 110661617 A,2020.01.07 CN 110661617 A,2020.01.07 CN 110277099 A,2019.09.24 CN 111212245 A,2020.0 5.29 CN 10476 6372 A,2015.07.08 CN 1047170 69 A,2015.0 6.17 EP 1388802 A2,2004.02.11 钟晓菲.视频监控中的智能人脸识别系统设 计与实现. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 信息科技 辑》 .2021,I13 6-1364. 审查员 张倩倩 (54)发明名称 基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取 方法、 设备 (57)摘要 本发明属于飞行数据领域， 具体涉及了一种 基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法、 设备， 旨在解决解决飞行数据查询存在的数据泄 露问题， 本发 明基于输入的待查人员识别信息进 行触发， 通过采集查询人员的人脸图像， 与经所 述服务器从所述人脸数据库获取的待查人员的 人脸数据 样本， 或者与所述人脸数据库中的全部 人脸数据 样本进行匹配， 在匹配成功后获取查询 人员的权限信息， 并在进行 活体检测后执行对应 的查询操作。 本发明有效避免了账号信息被盗、 人脸特征信息泄 露造成的飞行 数据泄露风险。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115063873 B 2022.11.08 CN 115063873 B 1.一种基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 应用于飞行数据查询系统， 其 特征在于， 所述飞行数据查询系统包括飞行数据库、 人脸数据库、 服务器、 一个或多个查询 终端； 所述人脸数据库中每个人脸样本数据包括一个用户的人脸特征摘要数据； 所述人脸 特征摘要数据为多个设定人脸特 征通过摘要算法处 理后得到的样本摘要数据； 飞行数据获取 方法包括以下步骤： 步骤S100， 通过查询终端输入待查人员识别信息， 经所述服务器从所述人脸数据库获 取待查人员对应的人脸数据样本； 步骤S200， 通过查询终端采集 查询人员的人脸图像； 步骤S300， 对所采集的人脸图像进行 特征提取， 得到特 征数据集合； 步骤S400， 通过摘要算法对所述特征数据集合中特征数据进行处理得到比对摘要数据 集； 其中， 通过摘要算法获取摘要数据的方法为： 将基于设定人脸特征类别获取的人脸特征数据， 按照预设的分级原则获取对应的分级 信息； 将获得的分级信息通过摘要算法处 理得到特 征信息摘要数据； 根据预设人脸特 征类别编码表， 获取对应人脸特 征数据的特 征类别编码； 将所述特征类别编码与所述特征信息摘要数据串接得到对应人脸特征数据的摘要数 据； 步骤S500， 将所述比对摘要数据集与所述待查人员对应的人脸数据样本中人脸特征摘 要数据进行匹配， 若匹配成功， 则执 行步骤S70 0， 若未匹配成功， 则执 行步骤S6 00； 步骤S600， 将所述比对摘要数据发送至服务器， 与所述人脸数据库中每个人脸样本数 据进行匹配， 根据匹配结果获取权限信息， 并在权限满足所设定的待查人员飞行数据调取 要求时， 执 行步骤S70 0； 步骤S700， 通过查询终端获取查询人员设定动作信息以及录入的语音信息， 进行活体 检测； 步骤S800， 若活体检测结果为真， 经所述服务器从所述飞行数据库下载待查人员飞行 数据至查询终端并显示。 2.根据权利要求1所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， 在步骤S800之后还包括： 步骤S900， 进行所述查询人员离开状态监测， 若判断为离开状态， 则将所下载至查询终 端的待查人员飞行 数据删除。 3.根据权利要求2所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， “进行所述查询人员离开状态监测 ”， 其方法为： 步骤S910， 按照设定时间 间隔重复获取 所述查询人员的临时人脸图像， 步骤S920， 对所采集的临时人脸图像进行 特征提取， 得到临时特 征数据集合； 步骤S930， 通过摘要算法对所述临时特征数据集合中特征数据进行处理得到临时比对 摘要数据集； 步骤S940， 将所述临时比对摘要数据集与所述查询人员对应的人脸数据样本中人脸特 征摘要数据进行匹配， 若连续 N次匹配未成功， 则判断所述 查询人员处于 离开状态。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115063873 B 24.根据权利要求3所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， “将所述比对摘要数据集与所述待查人员对应的人脸数据样本中人脸特征摘要数据进 行匹 配”， 其方法为： 基于特征类别编码， 将所述比对摘要数据集与 所述待查人员对应的人脸数据样本进行 单独对比， 获取匹配度信息； 若匹配度大于设定匹配度阈值则判定为匹配成功。 5.根据权利要求3所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， “将所述比对摘要数据集与所述待查人员对应的人脸数据样本中人脸特征摘要数据进 行匹 配”， 其方法为： 基于特征类别编码， 随机获取设定组数的多个特 征类别的排列组合， 作为类别组合项； 基于得到的类别组合项， 分别对所述比对摘要数据集、 所述待查人员对应的人脸数据 样本， 获取各类别组合对应的特征信息摘要数据组合， 并基于摘要算法处理后得到各类别 组对应的类别组合特 征摘要数据； 将所述比对摘要数据集对应的类别组合特征摘要数据， 与所述待查人员对应的人脸数 据样本对应的类别组合特 征摘要数据进行比对， 获取匹配度信息； 若匹配度大于设定匹配度阈值则判定为匹配成功。 6.根据权利要求5所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， 每个所述类别组合项中所包 含特征类别的数量 通过随机函数确定 。 7.根据权利要求1所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其特征在于， 通过查询终端获取查询人员录入的语音信息， 进行活体 检测， 其方法为： 通过预设的嘴部关键点对所述录入的语音信 息中的每一帧进行关键点检测， 并基于检 测的嘴部关键点 生成动态嘴型， 作为第一嘴型； 分别计算所述录入的语音信息的Mel频率倒谱系数， 并基于所述Mel频率倒谱系数结合 对应的时间戳、 所述第一嘴型的关键点位置， 生成所述录入的语音信息的嘴型， 作为第二嘴 型； 分别提取每一帧对应的第 一嘴型和第 二嘴型的每一个关键点； 以每一帧的帧数作为 时 间线， 分别拟合每 个关键点对应的第一嘴型曲线和第二嘴型曲线； 针对任一嘴部关键点， 对比其拟合的第一嘴型曲线和第二嘴型曲线， 若拟合曲线的重 合度大于设定值， 则当前关键点比对通过； 遍历每一个关键点， 若所有关键点均比对通过， 则当前视频语音数据的来源为同一用 户， 完成活体 检测。 8.根据权利要求1 ‑7任一项所述的基于静态和动态人脸检测的飞行数据获取方法， 其 特征在于， 所述摘要算法为SHA ‑1、 SHA256或MD5。 9.一种基于静态和动态人脸检测的飞行 数据获取设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与至少一个所述处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令， 所述指令用于被所述处理器执行以实 现权利要求1 ‑8任一项所述的基于静态和动态人脸检测的飞行 数据获取 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115063873 B 3