(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 202111669631.9 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 深圳云天励飞技 术股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区园山 街 道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇 17栋1楼 (72)发明人 王爱波　余晓填　王孝宇　 (74)专利代理 机构 深圳驿航知识产权代理事务 所(普通合伙) 44605 专利代理师 杨伦 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06F 16/58(2019.01) G06F 16/583(2019.01) G06F 16/587(2019.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 人员识别方法及相关 设备 (57)摘要 本发明实施例提供一种人员识别方法， 包 括： 获取目标人员的抓拍档案， 按预设提取方法 从目标人员的抓拍档案中提取目标人员对应的 特征矩阵， 目标人员的抓拍档案为所述目标人员 在第一目标区域中的抓拍档案； 将特征矩阵输入 到预先训练好的分类模型中进行处理， 得到特征 矩阵的分类结果， 分类模型通过第二目标区域中 常住人员对应的特征矩阵进行训练得到， 所述第 二目标区域包括所述第一目标区域； 根据分类结 果， 识别目标人员是否为第一目标区域的常住人 员。 通过对目标人员的抓拍档案中提取出目标人 员对应的特征矩阵进行分类， 根据分类结果识别 目标人员是否是常住人员， 不需要工作人员对常 住人员进行识别， 提高了常住人员的识别效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 114445880 A 2022.05.06 CN 114445880 A 1.一种人员识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标人员的抓拍档案， 按预设提取方法从所述目标人员的抓拍档 案中提取所述目 标人员对应的特征矩阵， 所述目标人员的抓拍档案为所述目标人员在第一目标区域中的抓 拍档案； 将所述特征矩阵输入到预先训练好的分类模型中进行处理， 得到所述特征矩阵的分类 结果， 所述分类模型通过第二 目标区域中常住人员对应的特征矩阵进行训练得到， 所述第 二目标区域包括所述第一目标区域； 根据所述分类结果， 识别所述目标 人员是否为所述第一目标区域的常住人员。 2.如权利要求1所述的人员识别方法， 其特征在于， 所述特征矩阵包括目标人员的特征 向量， 所述特征向量通过不同类型的子特征向量构成， 每个子特征向量对应一项提取方法， 所述按预设提取 方法从所述 抓拍档案中提取 所述目标 人员对应的特 征矩阵， 包括： 根据各个提取 方法从所述 抓拍档案中提取 所述目标 人员的子特 征向量； 将所述目标人员的子特征向量按预设的顺序进行拼接， 得到所述目标人员对应的特征 向量； 根据所述目标 人员对应的特 征向量， 构建所述目标 人员的特 征矩阵。 3.如权利要求2所述的人员识别方法， 其特征在于， 在所述按预设提取方法从所述抓拍 档案中提取 所述目标 人员对应的特 征矩阵之前， 所述方法包括： 获取第一目标区域或第二目标区域中常住人员的抓拍档案与访客的抓拍档案； 根据所述常住 人员的抓拍档 案与访客的抓拍档案， 对所述第 一目标区域或第 二目标区 域中常住人员的活动规 律与访客的活动规 律进行对比分析； 根据所述对比分析的结果， 确定常住人员的活动规 律类型； 基于所述常住 人员的活动 规律类型确定所需的子特征向量类型， 以及根据所述常住 人 员的活动规 律类型确定各类型子特 征向量的提取 方法。 4.如权利要求3所述的人员识别方法， 其特征在于， 所述根据所述常住 人员的活动规律 类型确定各类型子特 征向量的提取 方法， 包括： 根据所述常住人员的活动规 律类型确定各类型子特 征向量的维度； 根据所述各类型子特 征向量的维度确定所述各类型子特 征向量的提取 方法。 5.如权利要求1所述的人员识别方法， 其特征在于， 在所述获取目标人员的抓拍档案之 前， 所述方法还 包括： 获取所述第一目标区域的人像抓拍信息； 根据所述第一目标区域的人像抓拍信息， 为被抓拍人员建立对应的抓拍档案 。 6.如权利要求1所述的人员识别方法， 其特征在于， 在所述将所述特征矩阵输入到预先 训练好的分类模型中， 得到所述特 征矩阵的分类结果之前， 所述方法还 包括： 根据所述第一目标区域或所述第二目标区域的常住人员数量， 构建对应的分类模型； 根据所述第 二目标区域中常住 人员对应的特征矩阵以及常住人员标签， 构建用于训练 的数据集； 通过所述数据集对构建好的分类模型进行训练， 得到训练好的分类模型。 7.如权利要求1所述的人员识别方法， 其特征在于， 在根据所述分类结果， 识别所述目 标人员是否为所述第一目标区域的常住人员之后， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445880 A 2在识别到所述目标人员为所述第 一目标区域的常住 人员之后， 获取所述第 一区域登记 的常住居民档案； 根据所述第 一目标区域登记的常住居民档 案， 识别所述目标人员为新增的常住 人员或 搬离的常住人员。 8.一种人员识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一获取模块， 用于获取目标人员的抓拍档案， 按预设提取方法从所述目标人员的抓 拍档案中提取所述目标人员对应的特征矩阵， 所述目标人员的抓拍档案为所述目标人员在 第一目标区域中的抓拍档案； 处理模块， 用于将所述特征矩阵输入到预先训练好的分类模型中进行处理， 得到所述 特征矩阵的分类结果， 所述分类模型通过第二目标区域中常住人员对应的特征矩阵进 行训 练得到， 所述第二目标区域包括所述第一目标区域； 第一识别模块， 用于根据所述分类结果， 识别所述目标人员是否为所述第一目标区域 的常住人员。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至7中 任一项所述的人员识别方法中的步骤。 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上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的人员识别方法 中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445880 A 3