本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置、系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人臉及人體識別技術(shù)是基于人的臉部特征及體型特征，對輸入的圖像或者視頻進行分析識別，確定出臉部及人體中多個特征的位置、大小和各個主要器官的位置信息等圖像特征，運用合適的識別算法將這些圖像特征與身份已知的人臉及人體進行對比，從而識別出每個人臉的身份。

隨著圖像識別技術(shù)的發(fā)展，目前的人臉及人體識別技術(shù)能夠較為準(zhǔn)確地識別出人物對象，滿足人物識別的自動化、智能化需求，已在各類需要安保的場景中被大量應(yīng)用。

但是，在進行對比識別身份之前的圖像處理過程中，也有著難以克服的缺陷，如光照條件不足等多方面的影響使得二維圖像不能提取到足夠多的特征，進而降低了圖像對象識別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種圖像處理方法及裝置、系統(tǒng)，可較為準(zhǔn)確有效地確定出針對監(jiān)測對象的三維圖像。

本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法，包括：

獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；

從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖；

將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

相應(yīng)地，本發(fā)明實施例還提供了一種圖像處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；

確定模塊，用于從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖；

處理模塊，用于將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

相應(yīng)地，本發(fā)明實施例還提供了一種圖像處理系統(tǒng)，智能攝像裝置和服務(wù)器；

所述智能攝像裝置，用于拍攝得到針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；

所述服務(wù)器，用于獲取所述智能攝像裝置拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖；將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

本發(fā)明實施例能夠基于拍攝的圖像信息得到關(guān)于監(jiān)測對象的三維圖像，其實現(xiàn)方式準(zhǔn)確、快捷，得到的三維圖像可以實現(xiàn)針對監(jiān)測對象的多角度展示，方便后續(xù)通過各個角度的對比來準(zhǔn)確完成對象識別。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例的一種圖像處理方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例的另一種圖像處理方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例的一種確定目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例的一種圖像處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例的一種圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明實施例的一種服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造 性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例可以部署智能攝像裝置，該智能攝像裝置可對某個監(jiān)測區(qū)域進行拍攝，得到包括平面圖像和深度信息的圖像信息，以便于對其中的人體、人臉等監(jiān)測對象進行監(jiān)測。根據(jù)在各個角度拍攝得到的平面圖像的深度信息生成對監(jiān)測區(qū)域中標(biāo)識某個目標(biāo)監(jiān)測對象的各個像素點的三維坐標(biāo)，并根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建得到三維模型深度圖，然后再將三維模型深度圖與各個角度拍攝得到的圖像信息中對應(yīng)監(jiān)測對象的平面圖像進行透明和重疊處理，最終得到完整的關(guān)于該監(jiān)測對象的三維實際圖像，例如三維人臉或三維人體圖像，通過旋轉(zhuǎn)、平移等操作能夠看到該人臉、人體等三維圖像各個面的特征。

請參見圖1，是本發(fā)明實施例的一種圖像處理方法的流程示意圖，本發(fā)明實施例的所述方法可以應(yīng)用在基于圖像的對象識別領(lǐng)域，具體可以由諸如個人電腦、服務(wù)器等設(shè)備來執(zhí)行，或者由構(gòu)成云平臺的多個服務(wù)器之間相互通信協(xié)調(diào)執(zhí)行所述圖像處理方法。具體的，本發(fā)明實施例的所述方法包括以下步驟。

s101：獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

可以通過配置在某個具體位置處的3d攝像頭來獲取圖像信息，3d攝像頭至少包括一個攝像頭用于拍攝2d圖像，還包括一個用于獲取深度信息的探頭，例如紅外探頭、超聲波探頭等。具體的，3d攝像頭可以包括一個紅綠藍(lán)(red、green、blue，簡稱rgb)攝像頭和紅外線(infraredradiation，簡稱ir)鏡頭，rgb攝像頭是獲取二維彩色圖，ir鏡頭包括兩個，一個鏡頭用于發(fā)射紅外光，一個鏡頭用于接收所述發(fā)射的紅外光遇到物體的某個點后反射回來的光線，基于發(fā)射和接收的時間差得到該點到鏡頭的距離等信息，進而得到關(guān)于某個監(jiān)測對象的各三維坐標(biāo)點，后續(xù)可以通過算法對得到的各個三維坐標(biāo)點進行計算進而構(gòu)建出3d模型深度圖。ir鏡頭得到的深度圖各個點和rgb攝像頭的各像素點大體對應(yīng)。

所拍攝到的圖像信息包括平面圖像和深度信息，所述深度信息表示所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的物體到攝像頭的距離，深度信息中的各個點與平面圖像的各個像素點基本對應(yīng)。

觸發(fā)智能攝像裝置實時拍攝監(jiān)測區(qū)域，得到針對監(jiān)測區(qū)域的圖像。所述監(jiān)測區(qū)域具體可以為諸如各類大廈的入口區(qū)域，車站、機場等場所中的某些區(qū)域。

在本發(fā)明實施例中，智能攝像裝置一般將人臉或人體作為監(jiān)測對象，當(dāng)人 的數(shù)量較小時即監(jiān)測區(qū)域中監(jiān)測對象的數(shù)量較小(小于某個數(shù)量閾值)時，可以調(diào)用3d智能攝像裝置，直接針對該監(jiān)測區(qū)域拍攝得到的圖像信息(包括深度圖和平面圖像)以便進行后續(xù)處理。

而當(dāng)監(jiān)測區(qū)域中監(jiān)測對象的數(shù)量較多(不小于某個數(shù)量閾值)時，可通過特定的算法根據(jù)待分析人群在監(jiān)測區(qū)域的位置，將監(jiān)測區(qū)域分為多個區(qū)域，讓每個區(qū)域的識別人數(shù)小于系統(tǒng)算法的限制數(shù)量，再將這些區(qū)域作為目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域進行人臉或人體的分析識別?；蛘哒{(diào)用智能攝像裝置直接拍攝得到針對該監(jiān)測區(qū)域的初始圖像信息，然后對初始圖像信息進行區(qū)域分割，得到多個區(qū)域的圖像信息，然后針對每個區(qū)域的圖像信息進行后續(xù)處理。例如在某些商場、大廈的門口，一般會匯聚較多的人，此時為了更好地滿足對某些人進行圖像識別以及跟蹤等監(jiān)測需求，可以基于檢測區(qū)域或者拍攝的圖片劃分出多個區(qū)域，以便更好地對監(jiān)測對象進行監(jiān)測。

需要說明的是，上述分割區(qū)域的方式是隨機的，當(dāng)在一定范圍內(nèi)完成人臉或人體的分析識別后，可解除該區(qū)域的劃分方式，或者在另外一個場景，根據(jù)需求重新進行區(qū)域的劃分，完成對劃分的每一個區(qū)域的識別跟蹤，從而提高識別成功率。

在開始進行監(jiān)測對象分析識別時，確定出目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域，并在所述s101中分別獲取目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息，以便于對每一個目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行本發(fā)明實施例的圖像處理的后續(xù)步驟。

s102：從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖。

可以基于像素值和預(yù)置的需要監(jiān)測的對象的特征從圖像信息中確定出監(jiān)測對象，例如，需要監(jiān)測人臉時，可以通過反映圖像像素信息變化幅度的大小的梯度信息來監(jiān)測，梯度信息對圖像邊緣敏感，基于梯度信息的人臉識別方法能夠有效地抽取出圖像的紋理特征，通過抽取出圖像的紋理特征以及實際的人的臉部特征(包括鼻子、眼睛等特征)，確定出人臉。具體的，從平面圖像中確定出監(jiān)測對象可以基于現(xiàn)有的人臉識別技術(shù)或人體識別技術(shù)來實現(xiàn)。

智能攝像裝置通過對象跟蹤可以持續(xù)對某個監(jiān)測對象進行跟蹤拍照，進而拍攝得到一些關(guān)于同一個監(jiān)測對象移動過程中正面、側(cè)面、后面等方位角度的 圖像信息，再根據(jù)不同角度(正面、側(cè)面、后面等等)的圖像信息中的深度信息對監(jiān)測對象建立三維模型深度圖，例如對人或其頭部建立三維坐標(biāo)圖，建立對應(yīng)的三維人體模型或人臉模型。其中具體的，根據(jù)確定出的監(jiān)測對象在平面圖像中的像素位置，可以對應(yīng)地在深度信息中確定出對應(yīng)位置處的監(jiān)測對象。

s103：將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

根據(jù)空間映射對應(yīng)關(guān)系原理，可以將建立的三維坐標(biāo)圖重疊映射到同一個二維圖像上，通過透明和重疊，形成一組實際的畫面，完成三維立體圖和二維彩色圖的圖像匹配。根據(jù)由正面、側(cè)面、后面等角度的圖像信息所得到的三維圖像為一個可以展示更多角度的圖像給用戶查看，在顯示器上用戶可以執(zhí)行旋轉(zhuǎn)、平移等處理以通過所述三維圖像查看針對所述監(jiān)測對象的不同角度的圖像。例如，如果得到的是關(guān)于人臉的三維圖像時，可以查看正臉、各個角度的側(cè)臉等圖像。

需要說明的是，可以通過設(shè)置一個智能攝像裝置拍攝某個監(jiān)測對象在移動過程中的多個角度的圖像信息，或者在多個角度位置均設(shè)置智能攝像裝置分別拍攝對應(yīng)角度的圖像信息，進而得到某個目標(biāo)監(jiān)測對象在不同方位角度的圖像信息，以確保三維建模。而如果沒有拍攝到某個方位的圖像信息時，則可以根據(jù)其他方位角度的圖像信息，在三維建模時對該未能取得圖像信息的一面進行估計，以得到三維圖像。

具體的，在三維空間內(nèi)根據(jù)映射關(guān)系原理，任意曲面都可以通過攝像頭的映射，投影到一個二維的圖像之間，平行的三維空間的曲面重疊映射到同一個二維圖像上，通過透明和重疊，形成一組實際的畫面。三維空間在經(jīng)過攝像頭投影到二維圖像上，實際上是一組無窮多的三維點映射到一個二維點，且一個已知的三維點可以通過矩陣函數(shù)變換求得唯一確定對應(yīng)的二維點。因此通過一系列復(fù)雜的算法可以將獲取的三維模型深度圖與二維彩色圖進行匹配。

具體的，所述s102和/或s103的具體實現(xiàn)可以如上所述由個人電腦或服務(wù)器等設(shè)備來執(zhí)行，但由于其處理過程對設(shè)備的處理資源要求較高，個人電腦或服務(wù)器等設(shè)備可以通過與云平臺服務(wù)器進行交互，由云平臺服務(wù)器完成所述s102和/或s103并向個人電腦或服務(wù)器等設(shè)備返回處理結(jié)果。

本發(fā)明實施例能夠基于拍攝的圖像信息得到關(guān)于監(jiān)測對象的三維圖像，其 實現(xiàn)方式準(zhǔn)確、快捷，得到的三維圖像可以實現(xiàn)針對監(jiān)測對象的多角度展示，方便后續(xù)通過各個角度的對比來準(zhǔn)確完成對象識別，例如通過多人臉三維圖像的旋轉(zhuǎn)、平移等操作，可以得到待識別人臉在各個面(前面、側(cè)面等)的圖像特征，進而方便在人臉識別時具有更多圖像特征的對比，極大提高了人臉識別的準(zhǔn)確性。

再請參見圖2，是本發(fā)明實施例的另一種圖像處理方法的流程示意圖，本發(fā)明實施例的所述方法可以應(yīng)用在基于圖像的對象識別領(lǐng)域，具體可以由諸如個人電腦、服務(wù)器等設(shè)備來執(zhí)行，或者由構(gòu)成云平臺的多個服務(wù)器相互通信協(xié)調(diào)執(zhí)行所述圖像處理方法。本發(fā)明實施例的所述方法包括以下步驟。

s201：獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

所述智能攝像裝置包括3d攝像頭，所拍攝到的圖像信息包括平面圖像和深度信息，所述深度信息表示所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的物體到攝像頭的距離，深度信息與平面圖像的每一個像素點對應(yīng)。

可以獲取多個圖像信息，具體通過設(shè)置在多個標(biāo)定位置處的3d智能攝像裝置來獲取圖像信息，或者通過一個3d智能攝像裝置持續(xù)獲取圖像信息，以便于獲取針對某個監(jiān)測對象的不同視角的圖像信息，例如針對某個陌生人在移動過程中的正面、側(cè)面、后面等各個視角的圖像信息，進而方便后續(xù)得到更為準(zhǔn)確的三維圖像。其中，針對該監(jiān)測對象的跟蹤技術(shù)可采用現(xiàn)有的視頻跟蹤技術(shù)，在獲取了同一個監(jiān)測對象的多個圖像信息后，可以根據(jù)各個立體圖像中的深度信息和平面圖像，通過相關(guān)的三維重構(gòu)算法來組合得到更為準(zhǔn)確的關(guān)于該監(jiān)測對象的三維模型深度圖以及最終的三維圖像。

s202：從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖。

s203：將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

s204：為所述得到的監(jiān)測對象的三維圖像確定身份信息。

該身份信息的作用為用于唯一標(biāo)識所述監(jiān)測對象。所述s204具體可以包括：分析識別所述三維圖像的圖像特征，根據(jù)識別出的各圖像特征從包括圖像和與圖像關(guān)聯(lián)的身份信息的數(shù)據(jù)庫中查找出與所述三維圖像相似的圖像；將查找出 的相似的圖像關(guān)聯(lián)的身份信息確定為用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息。所述包括圖像和與圖像關(guān)聯(lián)的身份信息的數(shù)據(jù)庫可以為安保訪問系統(tǒng)中記錄的身份數(shù)據(jù)庫，具體的，例如在各種辦公大樓或者居民樓中，對來訪者會存在登記制度，即每一個來訪者需提供可表明其身份的證件，如身份證、駕照、護照等，此時，安保人員或者設(shè)置的某些裝置可以拍攝或者讀取這些證件的信息，從而形成包括用戶身份以及照片的數(shù)據(jù)庫，例如基于身份證可以得到某個陌生人的照片、姓名、身份證號等。對于某些場所，甚至可以直接配置關(guān)于身份證的身份數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫中存儲了已記錄的多個用戶的身份證信息，包括身份證上的照片和諸如姓名、身份證號碼、甚至住址等身份信息。

在所述s204中將所述三維圖像的圖像特征和身份數(shù)據(jù)庫中諸如身份證上的照片的特征進行比對，將相似度高于預(yù)設(shè)的相似度閾值、且相似度最高的身份證照片所對應(yīng)的身份信息作為所述監(jiān)測對象的身份信息。

所述s204也可以包括：根據(jù)預(yù)置的身份編號策略為所述三維圖像生成身份信息，所述身份信息與所述三維圖像關(guān)聯(lián)，用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象的身份。在沒有上述提及的身份證數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)庫時，或者在特征比對的過程中沒有確定出作為所述監(jiān)測對象的身份信息，則可以直接為三維圖像生成一個身份信息，該身份信息可以簡單地為一個編號，用于唯一標(biāo)識所述監(jiān)測對象。身份編號策略主要用于為某個陌生人配置唯一的編號，可以參考身份證號等證件的編碼方式進行編碼，或者直接基于該陌生人進入的時間、第一次被拍攝的位置(大門、側(cè)門等)、人體識別確定的性別等特征中的任意一種或多種進行編碼。

s205：確定出所述監(jiān)測對象的移動信息，所述移動信息可以為所述監(jiān)測對象在不同時刻所在的位置信息，也可以是所述監(jiān)測對象在整個被監(jiān)控過程中的運動軌跡。所述s205為可選步驟。

可以為每一個智能攝像裝置定義全局位置信息，例如gps位置和高度信息，再根據(jù)圖像信息中的深度信息確定出所述監(jiān)測對象相對于智能攝像裝置的相對位置，結(jié)合智能攝像裝置的全局位置信息和相對位置，可以得到所述監(jiān)測對象的位置信息，該得出的位置信息可以是一個gps和高度的準(zhǔn)確位置信息。通過該計算方式可以得到不同時刻通過圖像信息確定出的所述監(jiān)測對象的位置信息。

或者進一步地，所述s205具體也可以包括：根據(jù)圖像信息中的平面圖像， 確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息。具體的，對在圖像信息中的平面圖像進行分析，識別出用于表示所述監(jiān)測對象所處位置的位置特征；根據(jù)位置特征確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息，并記錄確定出出的所述監(jiān)測對象的位置信息。通過該處理方式也可以得到不同時刻通過圖像信息確定出的所述監(jiān)測對象的位置信息。

根據(jù)位置特征完成大致位置的確定，具體例如，xx時刻某個圖像信息的平面圖像中包括大廈入口閘機的圖像，那么可以直接將所述監(jiān)測對象的位置信息描述為：xx時刻入口閘機處，或者xx時刻包括n樓前臺的圖像，則可以直接將所述監(jiān)測對象的位置信息描述為：xx時刻n樓前臺處。當(dāng)然在確定出時還可以進一步地基于為智能攝像裝置預(yù)置的位置信息來完成確定出，例如，所述多個智能攝像裝置是被預(yù)置在第m樓會議室中，則xx時刻這些智能攝像裝置拍攝的圖像信息中的監(jiān)測對象的位置信息可以描述為：xx時刻m樓會議室。

進一步地，在所述s205確定所述監(jiān)測對象的運動軌跡時，具體還可以通過以下步驟來實現(xiàn)。

觸發(fā)拍攝裝置追蹤在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中各個時刻的位置信息；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。并且，當(dāng)檢測到所述被鎖定對象不在所述拍攝裝置的拍攝范圍內(nèi)時，根據(jù)所述被鎖定對象的運動軌跡，確定出與所述拍攝裝置關(guān)聯(lián)的其他拍攝裝置；觸發(fā)所述其他拍攝裝置追蹤所述被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象各個時刻的位置信息，該位置信息是指所述被鎖定對象在所述其他拍攝裝置所監(jiān)測的區(qū)域中的位置；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。

具體的，所述鎖定對象可以是指上述提到的生成了三維圖像的監(jiān)控對象，當(dāng)然也可以是另外一些特定的對象，例如某個陌生人、某種動物或者形跡可疑的人等。3d攝像頭本身具有鎖定功能，其可以將某個監(jiān)測對象鎖定為被鎖定對象，其鎖定的是該被鎖定對象的三維坐標(biāo)點，根據(jù)3d攝像頭本身預(yù)先設(shè)置的三維坐標(biāo)(例如gps坐標(biāo)和高度坐標(biāo))以及基于三維坐標(biāo)點確定的所述被鎖定對象相對于本3d攝像頭的相對位置(相對坐標(biāo))，可以得到所述被鎖定對象的位置信息。進而可以在所述被鎖定對象在該3d攝像頭的監(jiān)控范圍內(nèi)時，可以追蹤 到該被鎖定對象的行動軌跡，當(dāng)被鎖定對象走出了當(dāng)前攝像頭監(jiān)控范圍，由于后臺預(yù)先已經(jīng)通過算法將多個3d攝像頭關(guān)聯(lián)起來，所以根據(jù)已有的運動軌跡確定出當(dāng)被鎖定對象從一個3d攝像頭走到另一個3d攝像頭監(jiān)控范圍后，后臺還是可以追蹤和找到這個被鎖定對象。

進一步地，在對某個鎖定對象進行軌跡跟蹤并記錄其運動軌跡后，方便后續(xù)對該鎖定對象的軌跡還原，后續(xù)通過查詢調(diào)閱的方式可以模擬還原出來該鎖定對象(例如一個陌生人)的運動軌跡。

s206：生成關(guān)于所述監(jiān)測對象的三維圖像的描述信息，所述描述信息包括：所述三維圖像的圖像特征信息、和/或與所述三維圖像關(guān)聯(lián)的用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息。

所述圖像特征信息可以包括膚色特征、頭發(fā)特征(光頭、長頭發(fā)等)、以及一些更細(xì)節(jié)的譬如鼻梁高低、嘴巴大小等特征，這些圖像特征信息以及所述身份信息作為該三維圖像所對應(yīng)監(jiān)測對象的檢索關(guān)鍵字。

s207：將所述三維圖像及其描述信息關(guān)聯(lián)存儲到預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中。

s208：若接收到對象搜索請求，則根據(jù)所述對象搜索請求中的搜索信息從所述預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中搜索出目標(biāo)圖像及該目標(biāo)圖像對應(yīng)的描述信息，所述搜索請求中包括：用于進行搜索的圖像特征和/或身份信息。其中，所述目標(biāo)圖像包括所述三維圖像、與所述三維圖像關(guān)聯(lián)的所述圖像信息中的平面圖像、以及根據(jù)所述三維圖像提取得到的平面圖像中的任意一種或多種。其中，所述三維圖像提取得到的平面圖像可以是根據(jù)需要獲取到的針對所述三維圖像對應(yīng)的正面、側(cè)面、后面等平面的圖像。

具體的，所述智能攝像頭先后會得到多張關(guān)于監(jiān)測對象的平面圖像以便于后續(xù)在生成該監(jiān)測對象的三維圖像時使用，可將這些平面圖像與得到的三維圖像、描述信息等關(guān)聯(lián)存儲到預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中，以便于后續(xù)在用戶發(fā)起對監(jiān)測對象的搜索時，還可以搜索到該監(jiān)測對象對應(yīng)的平面圖像。當(dāng)然，所述智能攝像裝置拍攝到的關(guān)于監(jiān)測對象的各個平面圖像也可單獨存儲于某個數(shù)據(jù)庫中，以便于用戶在搜索監(jiān)測對象時，也能夠基于圖像搜索的方式搜索到平面圖像。

s209：返回根據(jù)所述搜索請求得到的搜索結(jié)果。

進一步可選地，在所述s207中可以將為所述三維圖像所對應(yīng)的監(jiān)測對象在 各個時刻確定出的位置信息和/或運動軌跡與所述三維圖像關(guān)聯(lián)存儲到所述對象識別數(shù)據(jù)庫中；那么，所述返回的搜索結(jié)果中包括：根據(jù)圖像特征和/或身份信息搜索到的目標(biāo)圖像、與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的描述信息、位置信息以及軌跡信息中的任意一種或多種。所述搜索結(jié)果中的位置信息包括與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息，或與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息中離當(dāng)前時刻的時長最小的位置信息。

在需要查找某人時，可以輸入例如上述提及的膚色、頭發(fā)特征等關(guān)鍵字，以便于找到目標(biāo)圖像進行更進一步的確認(rèn)是否為需要查找的對象。并進一步地根據(jù)三維圖像所關(guān)聯(lián)的位置信息、運動軌跡等，在確定后還可以確定該需要查找的人的運動路徑，或者當(dāng)前的位置。

具體請參見圖3，是本發(fā)明實施例的一種確定目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的方法的流程示意圖，本發(fā)明實施例的所述方法可以對應(yīng)于上述的s201，具體的，本發(fā)明實施例的所述方法包括如下步驟。

s301：獲取針對目標(biāo)區(qū)域拍攝得到的圖像。

s302：確定出所述獲取到的圖像中滿足監(jiān)測條件的對象的數(shù)量。

s303：若確定出的數(shù)量小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息，以獲取得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

s304：若確定出的數(shù)量不小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝獲取針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的初始圖像信息；

s305：對所述初始圖像信息中的深度圖和平面圖像進行劃分，得到多個區(qū)域，并將每個對應(yīng)區(qū)域的深度圖和平面圖像作為圖像信息，以獲取得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息，便于分別針對每個圖像信息進行處理。

下面再對本發(fā)明實施例的整個過程進行描述。首先是安裝了一種智能3d攝像頭(也可以另外安裝有智能2d攝像頭)，所有攝像頭均與本發(fā)明實施例的用于進行三維圖像處理的個人電腦或服務(wù)器等設(shè)備相連，具體可以直接連接至配置的用于進行大量圖像處理的云平臺中，云平臺記錄了攝像頭的所有信息，包括型號、位置、所監(jiān)測區(qū)域以及對該監(jiān)測區(qū)域的拍攝角度等等。

當(dāng)智能3d攝像頭捕捉到陌生人人臉時，可快速拍攝并上傳足夠多的圖像信息給云平臺，云平臺快速定位陌生人(監(jiān)測對象)的位置并抓取人臉部圖像或人體圖像，對人臉特征或人體特征進行快速檢測學(xué)習(xí)，找出可辨別該陌生人身 份的唯一屬性并形成一個特有的數(shù)字代碼。

同時，云平臺根據(jù)各圖像信息自動從不同角度(正面、側(cè)面、后面等等)對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的人或其頭部建立三維坐標(biāo)圖，建立對應(yīng)的三維人體或人臉模型。

根據(jù)空間映射對應(yīng)關(guān)系原理，云平臺將智能3d攝像頭建立的三維坐標(biāo)圖重疊映射到同一個二維圖像上，通過透明和重疊，形成一組實際的畫面，完成三維立體圖和二維彩色圖的圖像匹配，得到最終的關(guān)于監(jiān)測對象的三維圖像，從而確認(rèn)不同平面照片中物體的對應(yīng)關(guān)系。可以將得到的三維圖像提供給云平臺進行快速學(xué)習(xí)，以便于云平臺通過高精度有效的識別算法完成人臉或人體識別，通過這種更全面的信息分析，可以降低識別過程中的誤識率并提高通過率。

借助于3d攝像頭的定位和測距能力(深度圖)，對視角范圍內(nèi)同一個陌生人在不同時段圖像中的位置信息，可識別出來并進行關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)陌生人軌跡識別跟蹤，通過算法還原陌生人運動軌跡路線，并將其運動軌跡圖發(fā)給云平臺。

針對安防要求比較高的地方，可部署智能3d攝像頭陣列，多個攝像頭進行無死角捕捉人臉及追蹤運動軌跡，運用算法將陣列中的攝像頭進行有效關(guān)聯(lián)，從而將陌生人運動的一個完整軌跡還原出來。

云平臺完成陌生人人臉或人體識別并確定運動軌跡后，可結(jié)合訪客登記管理系統(tǒng)中身份證、手機號碼等個人信息進行匹配，明確陌生人的身份。若無法與訪客系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，云平臺將自動對該陌生人建立一個獨立編號，予以區(qū)分。同時，不斷完善數(shù)據(jù)庫圖像資料。當(dāng)需要查找一個人的位置時，可通過姓名或編號即可快速定位到他所在位置。

當(dāng)出現(xiàn)較多陌生人超出系統(tǒng)樣本數(shù)分析限制的數(shù)量時，云平臺可通過特定的算法將分析人群分為多個區(qū)域或群組，讓每個區(qū)域或群組的識別人數(shù)小于系統(tǒng)限制人數(shù)，再進行人臉檢測識別。需明確的是，這種組合是隨機的，當(dāng)在一定范圍內(nèi)完成分析識別后，云平臺可解除組合，或者在另外一個場景，根據(jù)需求重新進行組合識別跟蹤，從而提高識別成功率。

本發(fā)明實施例能夠基于拍攝的圖像信息得到關(guān)于監(jiān)測對象的三維圖像，其實現(xiàn)方式準(zhǔn)確、快捷，得到的三維圖像可以實現(xiàn)針對監(jiān)測對象的多角度展示，方便后續(xù)通過各個角度的對比來準(zhǔn)確完成對象識別。并且能夠進行監(jiān)測對象的位置確定，進行該監(jiān)測對象的軌跡跟蹤，能夠根據(jù)需要確定該監(jiān)測對象的位置 并還原，并且還可以輸入相關(guān)的身份信息、特征等搜索信息來迅速查找到對應(yīng)的人等監(jiān)測對象。

下面對本發(fā)明實施例的圖像處理裝置、服務(wù)器進行詳細(xì)描述。

請參見圖4，是本發(fā)明實施例的一種圖像處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，本發(fā)明實施例的所述圖像處理系統(tǒng)包括：智能攝像裝置401和服務(wù)器402；智能攝像裝置401包括3d攝像頭。需要說明的是，在圖4中通過一線條表示智能攝像裝置401與服務(wù)器402數(shù)據(jù)相連，智能攝像裝置401實際可以通過有線或者無線的方式與所述服務(wù)器402數(shù)據(jù)相連。其中智能攝像裝置401可以包括多個。

所述智能攝像裝置401，用于拍攝得到針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；

所述服務(wù)器402，用于獲取所述智能攝像裝置401拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息；從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖；將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

所述智能攝像裝置包括3d攝像頭，所拍攝到的圖像信息包括平面圖像和深度信息，所述深度信息可以表示所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的物體到攝像頭的距離。

具體請參見圖5，是本發(fā)明實施例的一種圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，本發(fā)明實施例的所述圖像處理裝置可設(shè)置在上述的服務(wù)器中，具體可以設(shè)置在個人電腦或服務(wù)器等服務(wù)器中，具體的，所述裝置包括以下模塊。

獲取模塊501，用于獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

確定模塊502，用于從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖。

處理模塊503，用于將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：第一標(biāo)識模塊504，用于分析識別所述三維圖像的圖像特征，根據(jù)識別出的各圖像特征從包括圖像和與圖像關(guān)聯(lián)的身份信息的數(shù)據(jù)庫中查找出與所述三維圖像相似的圖像；將查找出的相似的圖像關(guān)聯(lián)的身份信息確定為用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：第二標(biāo)識模塊505，用于根據(jù)預(yù)置的身份編號策略為所述三維圖像生成身份信息，所述身份信息與所述三維圖像關(guān)聯(lián)，用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象的身份。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：位置確定模塊506，用于確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息；其中，所述位置信息是根據(jù)圖像信息和/或用于拍攝所述圖像信息的智能攝像裝置的位置來確定出的。

進一步可選地，所述位置確定模塊506，具體用于對在圖像信息中包括的平面圖像進行分析，識別出所述平面圖像中用于表示所述監(jiān)測對象所處位置的位置特征；根據(jù)位置特征確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息，并記錄所述確定出的所述監(jiān)測對象的位置信息。

進一步可選地，本發(fā)明實施例的所述裝置還可以包括：跟蹤模塊507，用于觸發(fā)拍攝裝置追蹤在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中各個時刻的位置信息；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。

可選地，所述跟蹤模塊507，還用于當(dāng)檢測到所述被鎖定對象不在所述拍攝裝置的拍攝范圍內(nèi)時，根據(jù)所述被鎖定對象的運動軌跡，確定出與所述拍攝裝置關(guān)聯(lián)的其他拍攝裝置；觸發(fā)所述其他拍攝裝置追蹤所述被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象各個時刻的位置信息，該位置信息是指所述被鎖定對象在所述其他拍攝裝置所監(jiān)測的區(qū)域中的位置；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：關(guān)聯(lián)存儲模塊508，用于生成關(guān)于所述監(jiān)測對象的三維圖像的描述信息，所述描述信息包括：所述三維圖像的圖像特征信息、和/或與所述三維圖像關(guān)聯(lián)的用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息；將所述三維圖像及其描述信息關(guān)聯(lián)存儲到預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：檢索模塊509，用于在接收到對象搜索請求時，則根據(jù)所述對象搜索請求中的搜索信息從所述預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中搜索出三維圖像及該三維圖像對應(yīng)的描述信息，所述搜索請求中包括：用于進行搜索的圖像特征和/或身份信息；返回根據(jù)所述搜索請求得到的搜索結(jié)果。

進一步可選地，所述關(guān)聯(lián)存儲模塊508，還用于將為所述三維圖像所對應(yīng)的監(jiān)測對象在各個時刻確定出的位置信息與所述三維圖像關(guān)聯(lián)存儲到所述對象識 別數(shù)據(jù)庫中；所述返回的搜索結(jié)果中包括：根據(jù)圖像特征和/或身份信息搜索到的三維圖像、與該搜索到的三維圖像關(guān)聯(lián)的描述信息和位置信息。其中，所述搜索結(jié)果中的位置信息包括與該搜索到的三維圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息，或與該搜索到的三維圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息中離當(dāng)前時刻的時長最小的位置信息。

進一步可選地，所述裝置還可以包括：區(qū)域處理模塊510，用于獲取針對目標(biāo)區(qū)域拍攝得到的圖像；確定出所述獲取到的圖像中滿足監(jiān)測條件的對象的數(shù)量；若確定出的數(shù)量小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

進一步可選地，所述區(qū)域處理模塊510，還用于若確定出的數(shù)量不小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝獲取針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的初始圖像信息；對所述初始圖像信息中的深度圖和平面圖像進行劃分，得到多個區(qū)域，并將每個對應(yīng)區(qū)域的深度圖和平面圖像作為圖像信息，以便于分別針對每個圖像信息進行處理。

需要說明的是，本發(fā)明實施例的所述裝置中各個功能模塊的具體實現(xiàn)可參考圖1至圖3所對應(yīng)的方法項實施例中相應(yīng)步驟的具體描述。

再請參見圖6，是本發(fā)明實施例的一種服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖，本發(fā)明實施例的所述服務(wù)器具體可以為個人電腦、服務(wù)器等設(shè)備，具體的，所述服務(wù)器包括：輸入接口601、處理器602以及存儲器603。所述輸入接口601分別與一個或者多個智能攝像裝置相連，實現(xiàn)所述處理器602與智能攝像裝置之間的數(shù)據(jù)傳輸。所述存儲器603中存儲有進行圖像處理的應(yīng)用程序。所述輸入接口601、處理器602以及存儲器603之間通過總線604相連。

所述存儲器603可以包括易失性存儲器603(volatilememory)，如隨機存取存儲器603(random-accessmemory，ram)；存儲器603也可以包括非易失性存儲器603(non-volatilememory)，如快閃存儲器603(flashmemory)等；存儲器603還可以包括上述種類的存儲器603的組合。

所述處理器602可以是中央處理器602(centralprocessingunit，cpu)。

可選地，所述存儲器603還用于存儲程序指令，所述處理器602通過調(diào)用所述存儲器603中存儲的應(yīng)用程序執(zhí)行相應(yīng)的圖像處理。

具體的，所述處理器602，用于獲取拍攝得到的針對目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信 息；從圖像信息的平面圖像中確定出在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的監(jiān)測對象，并根據(jù)圖像信息中的深度信息計算得到表示所述監(jiān)測對象的各個點的三維坐標(biāo)，根據(jù)得到的三維坐標(biāo)構(gòu)建所述監(jiān)測對象的三維模型深度圖；將所述三維模型深度圖重疊映射至所述圖像信息中的平面圖像上，得到所述監(jiān)測對象的三維圖像。

進一步可選地，所述處理器602，還用于分析識別所述三維圖像的圖像特征，根據(jù)識別出的各圖像特征從包括圖像和與圖像關(guān)聯(lián)的身份信息的數(shù)據(jù)庫中查找出與所述三維圖像相似的圖像；將查找出的相似的圖像關(guān)聯(lián)的身份信息確定為用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息。

進一步可選地，所述處理器602，還用于根據(jù)預(yù)置的身份編號策略為所述三維圖像生成身份信息，所述身份信息與所述三維圖像關(guān)聯(lián)，用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象的身份。

進一步可選地，所述處理器602，還用于確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息；其中，所述位置信息是根據(jù)圖像信息和/或用于拍攝所述圖像信息的智能攝像裝置的位置來確定出的。

進一步可選地，所述處理器602，在用于確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息時，具體用于對在圖像信息中包括的平面圖像進行分析，識別出所述平面圖像中用于表示所述監(jiān)測對象所處位置的位置特征；根據(jù)位置特征確定出所述監(jiān)測對象在當(dāng)前時刻的位置信息，并記錄所述確定出的所述監(jiān)測對象的位置信息。

進一步可選地，所述處理器602，還用于觸發(fā)拍攝裝置追蹤在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中的被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象在所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域中各個時刻的位置信息；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。

進一步可選地，所述處理器602，還用于當(dāng)檢測到所述被鎖定對象不在所述拍攝裝置的拍攝范圍內(nèi)時，根據(jù)所述被鎖定對象的運動軌跡，確定出與所述拍攝裝置關(guān)聯(lián)的其他拍攝裝置；觸發(fā)所述其他拍攝裝置追蹤所述被鎖定對象，并根據(jù)拍攝的包括所述被鎖定對象的圖像信息計算所述被鎖定對象各個時刻的位置信息，該位置信息是指所述被鎖定對象在所述其他拍攝裝置所監(jiān)測的區(qū)域中的位置；根據(jù)各個時刻的位置信息得到所述被鎖定對象的運動軌跡。

進一步可選地，所述處理器602，還用于生成關(guān)于所述監(jiān)測對象的三維圖像 的描述信息，所述描述信息包括：所述三維圖像的圖像特征信息、和/或與所述三維圖像關(guān)聯(lián)的用于標(biāo)識所述監(jiān)測對象身份的身份信息；將所述三維圖像及其描述信息關(guān)聯(lián)存儲到預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中。

進一步可選地，所述處理器602，還用于若接收到對象搜索請求，則根據(jù)所述對象搜索請求中的搜索信息從所述預(yù)置的對象識別數(shù)據(jù)庫中搜索出目標(biāo)圖像及該目標(biāo)圖像對應(yīng)的描述信息，所述搜索請求中包括：用于進行搜索的圖像特征和/或身份信息；返回根據(jù)所述搜索請求得到的搜索結(jié)果，其中，所述目標(biāo)圖像包括所述三維圖像、與所述三維圖像關(guān)聯(lián)的所述圖像信息中的平面圖像、以及根據(jù)所述三維圖像提取得到的平面圖像中的任意一種或多種。

進一步可選地，所述處理器602，還用于將為所述三維圖像所對應(yīng)的監(jiān)測對象在各個時刻確定出的位置信息和/或運動軌跡與所述三維圖像關(guān)聯(lián)存儲到所述對象識別數(shù)據(jù)庫中；所述返回的搜索結(jié)果中包括：根據(jù)圖像特征和/或身份信息搜索到的目標(biāo)圖像、與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的描述信息、位置信息以及軌跡信息中的任意一種或多種。

進一步可選地，所述搜索結(jié)果中的位置信息包括與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息，或與該搜索到的目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)的各個時刻的位置信息中離當(dāng)前時刻的時長最小的位置信息。

進一步可選地，所述處理器602，具體用于獲取針對目標(biāo)區(qū)域拍攝得到的圖像；確定出所述獲取到的圖像中滿足監(jiān)測條件的對象的數(shù)量；若確定出的數(shù)量小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的圖像信息。

進一步可選地，所述處理器602，具體還用于若確定出的數(shù)量不小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則通過智能攝像裝置拍攝獲取針對所述目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的初始圖像信息；對所述初始圖像信息中的深度圖和平面圖像進行劃分，得到多個區(qū)域，并將每個對應(yīng)區(qū)域的深度圖和平面圖像作為圖像信息，以便于分別針對每個圖像信息進行處理。

需要說明的是，本發(fā)明實施例的所述處理器的具體實現(xiàn)可參考圖1至圖3所對應(yīng)的方法項實施例中相應(yīng)步驟的具體描述。

本發(fā)明實施例能夠基于拍攝的圖像信息得到關(guān)于監(jiān)測對象的三維圖像，其實現(xiàn)方式準(zhǔn)確、快捷，得到的三維圖像可以實現(xiàn)針對監(jiān)測對象的多角度展示， 方便后續(xù)通過各個角度的對比來準(zhǔn)確完成對象識別。并且能夠進行監(jiān)測對象的位置確定，進行該監(jiān)測對象的軌跡跟蹤，能夠根據(jù)需要確定該監(jiān)測對象的位置并還原，并且還可以輸入相關(guān)的身份信息、特征等搜索信息來迅速查找到對應(yīng)的人等監(jiān)測對象。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(read-onlymemory，rom)或隨機存儲記憶體(randomaccessmemory，ram)等。

以上所揭露的僅為本發(fā)明一種較佳實施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例的全部或部分流程，并依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬于發(fā)明所涵蓋的范圍。