(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210779140.8 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 北京瑞莱智慧科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区中关村东路1号 院8号楼19层A1901 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 丁宇龙 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06F 16/583(2019.01) G06F 21/60(2013.01) G06V 40/20(2022.01) (54)发明名称 对特定人物进行跟踪检测的方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例涉及人脸识别领域， 并提供对 特定人物进行跟踪检测的方法、 装置及存储介 质， 方法包括接收第二节点发送的人物图像， 通 过人脸识别模型对其进行特征提取得到人脸特 征； 通过将人脸特征与预设特征库进行特征匹配 得到识别结果； 基于识别结果、 人物图像及用户 分类模型确定用户分类结果； 若确定用户分类结 果为目标类型， 生成对应的采集指令， 并发送至 至少一个第二节点； 接收至少一个第二节点发送 的第一视频数据并存储于第一存储区域。 本方案 能够将用户分类结果为目标类型的用户所对应 视频采集数据存储于第一存储区域， 对这类人员 的数据回溯查看则在第一存储区域调取， 提高了 数据获取效率。 权利要求书2页 说明书16页 附图4页 CN 115019373 A 2022.09.06 CN 115019373 A 1.一种对特定人物进行跟踪检测的方法， 应用于人脸识别系统中的第一节点， 所述人 脸识别系统还包括至少一个第二节点， 其特征在于， 所述第一节点中包括基于全同态加密 的预设特征库， 所述第一节点至少包括第一存储区域和第二存储区域， 所述第一节点部署 人脸识别模型， 各 所述第二节点部署目标检测模型， 所述方法包括： 接收所述至少一个第二节点发送的人物图像； 其中， 所述人物图像由所述至少一个第 二节点对多帧采集图像 基于所述目标检测模型检测得到； 通过所述人脸识别模型对所述人物图像进行 特征提取， 得到人脸特 征； 通过将所述人脸特 征与所述预设特 征库进行 特征匹配得到识别结果； 基于所述识别结果、 所述人物图像及用户分类模型确定用户分类结果； 若确定所述用户分类结果为目标类型时， 则向所述至少一个第二节点发送采集指令， 所述采集指令用于指示对第二节点对所述人物图像对应的目标用户采集， 所述目标类型为 预设人员类型集 其中一种人员类型； 接收所述至少一个第 二节点基于所述采集指令返回的第 一视频数据， 所述第 一视频数 据为预设时长内对所述人物图像对应用户采集得到的视频 数据； 将所述第一视频 数据存储于所述第一存 储区域。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述识别结果、 所述人物图像及 用户分类模型确定用户分类结果之后， 所述方法还 包括： 若确定所述用户分类结果不为目标类型时， 则 接收所述至少一个第 二节点发送的与 所 述人物图像对应的第二视频 数据； 将所述第二视频 数据存储于所述第二存 储区域。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述识别结果、 所述人物图像及 用户分类模型确定用户分类结果， 所述方法包括： 通过对所述人物图像进行目标检测， 得到第一检测结果； 基于所述识别结果获取 人物年龄信息和人物性别 信息； 基于所述第 一检测结果、 所述人物年龄信 息、 所述人物性别信 息及所述用户分类模型， 确定用户分类结果。 4.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述接收所述至少一个第二节 点发送的第一视频 数据之后， 所述方法还 包括： 基于所述第一视频 数据确定用户姿态； 若确定所述用户姿态为预设姿态类型集其中一种 姿态类型， 生成与 所述人物图像对应 的第一预警信息； 将所述第一预警信息发送至与所述第一节点 通讯连接的用户端。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一视频数据确定用户姿 态， 包括： 获取所述第一视频 数据其中一帧初始筛 选图片； 获取所述初始筛 选图片中的人体特 征点， 组成当前 人体轮廓； 将所述当前人体轮廓与预设人体姿态轮廓库进行匹配， 确定与 所述当前人体轮廓具有 最大相似度的目标 人体姿态轮廓； 获取所述目标人体姿态轮廓对应的姿态类型， 将所述姿态类型作为所述第 一视频数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115019373 A 2对应的用户姿态。 6.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述接收所述至少一个第二节 点发送的第一视频 数据之后， 所述方法还 包括： 基于所述第一视频 数据确定用户运动时长； 若确定所述用户运动时长小于预设时长， 生成与所述人物图像对应的第二预警信息； 将所述第二预警信息发送至与所述第一节点 通讯连接的用户端。 7.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述人脸识别模型对 所述人物图像进行 特征提取， 得到人脸特 征之后， 所述方法还 包括： 获取预设人脸特征库； 其中， 所述预设人脸特征库是预设人脸图片库基于所述人脸识 别模型进行 特征提取得到； 通过所述人脸特 征与所述预设人脸特 征库进行 特征匹配， 得到第一识别结果； 若确定所述第 一识别结果是非空集， 基于所述第 一识别结果的匹配结果索引和匹配分 数确定筛选用户信息； 将所述筛 选用户信息发送至与所述第一节点 通讯连接的用户端。 8.一种对特定人物进行跟踪检测的装置， 其特征在于， 所述对特定人物进行跟踪检测 的装置包括收发模块及处 理模块； 所述收发模块， 用于接收至少一个第 二节点发送的人物图像； 其中， 所述人物图像由所 述至少一个第二节点对多帧采集图像 基于目标检测模型检测得到； 所述处理模块， 用于通过所述人脸识别模型对所述人物图像进行特征提取， 得到人脸 特征； 通过将所述人脸特征与预设特征库进 行特征匹配得到识别结果； 基于所述识别结果、 所述人物图像及用户分类模型确定用户分类结果； 若确定所述用户分类结果为目标类型 时， 则向所述至少一个第二节点发送采集指令， 所述采集指令用于指示对第二节点对所述 人物图像对应的目标用户采集， 所述目标类型为预设人员类型集 其中一种人员类型； 所述收发模块， 还用于接收所述至少一个第 二节点基于所述采集指令返回的第 一视频 数据， 所述第一视频 数据为预设时长内对所述人物图像对应用户采集得到的视频 数据； 所述处理模块， 还用于将所述第一视频 数据存储于第一存 储区域。 9.一种对特定人物进行跟踪检测的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 至少一个处 理器、 存储器和收发器； 其中， 所述存储器用于存储计算机程序， 所述处理器用于调用所述存储器中存储的计 算机程序来执 行如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其包括指令， 当其在计算机上运行时， 使得 计算机执 行如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115019373 A 3