CN114253612A - 控制方法及控制*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种控制方法，用于控制电子设备的唤醒，包括获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，当所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值，则启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，通过视频流的方式及时控制电子设备唤醒，提高了电子设备的启动速度，并且通过人脸识别和语音识别相结合的方式，提高了电子设备启动时的安全性。本发明还提供了一种实现控制方法的控制***。

Description

控制方法及控制***
技术领域
本发明涉及控制***技术领域，尤其涉及一种控制方法及控制***。
背景技术
目前的电子设备都需要操作人员到达面前后手动唤醒，这样导致操作人员无法在到达电子设备面前时立刻使用，不便于操作人员使用。
因此，有必要提供一种新型的控制方法及控制***以解决现有技术中存在的上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种控制方法及控制***，便于自动控制电子设备的唤醒，提高电子设备的启动速度，以及电子设备启动时的安全性。
为实现上述目的，本发明的所述控制方法，用于控制电子设备的唤醒，包括以下步骤：
S1：获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；
S2：对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度；
S3：当所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值，则启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒。
所述控制方法的有益效果在于：获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，当所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值，则启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，通过视频流的方式及时控制电子设备唤醒，提高了电子设备的启动速度，并且通过人脸识别和语音识别相结合的方式，提高了电子设备启动时的安全性。
可选地，执行所述步骤S2之前还包括第一人脸框比较步骤，所述第一人脸框比较步骤包括：
将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框；
若判断所述人脸框大于第一预设人脸框，则执行所述步骤S2。其有益效果在于：作为人脸识别的启动条件，避免做无用的人脸识别，提高了人脸识别的效率。
可选地，执行所述步骤S2之前还包括帧计数步骤，所述帧计数步骤包括：
若判断所述人脸框小于或等于第一预设人脸框，则将帧计数加1，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数；
将所述新帧计数与预设帧计数进行比较，以判断所述新帧计数是否大于预设帧计数；
若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
可选地，执行所述步骤S2之前还包括第二人脸框比较步骤，所述第二人脸框比较步骤包括：
判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备；
若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框；
若判断最新得到的所述人脸框大于第二预设人脸框，则执行所述步骤S2。其有益效果在于：作为人脸识别的启动条件，即避免做无用的人脸识别，提高了人脸识别的效率，也能避免长时间无法启动人脸识别。
可选地，所述获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，包括：
获取视频流数据中的每一帧图像，然后按每一帧图像在所述视频流数据中的顺序依次对每一帧所述图像进行人脸检测，以得到人脸框。
可选地，若对同一帧所述图像进行人脸检测，得到至少两个所述人脸框，则仅获取距离所述图像中心点最近的人脸框。其有益效果在于：获取唯一的人脸框，保证后续过程的正确处理。
可选地，所述启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，包括：
采集声音信息，然后将所述声音信息与预存声音信息进行对比，以判断所述声音信息与预存声音信息是否匹配；
若判断所述声音信息与预存声音信息匹配，则控制所述电子设备唤醒。
本发明还提供了一种控制***，所述控制***包括视频流数据获取单元、人脸检测单元、人脸识别单元、语音识别单元和唤醒单元，其中，所述视频流数据获取单元用于获取视频流数据；所述人脸检测单元用于接收所述视频流数据获取单元获取的视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；所述人脸识别单元用于对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，并在所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值后，启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒；所述唤醒单元用于唤醒电子设备。
所述控制***的有益效果在于：所述视频流数据获取单元用于获取视频流数据；所述人脸检测单元用于接收所述视频流数据获取单元获取的视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，所述人脸识别单元用于对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，并在所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值后，启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，所述唤醒单元用于唤醒电子设备，通过视频流的方式及时控制电子设备唤醒，提高了电子设备的启动速度，并且通过人脸识别和语音识别相结合的方式，提高了电子设备启动时的安全性。
可选地，所述控制***还包括第一人脸框比较单元，所述第一人脸框比较单元用于将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框。
可选地，所述控制***还包括帧计数单元，所述帧计数单元用于将帧计数加1，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数。
可选地，所述控制***还包括帧计数比较单元，所述帧计数比较单元用于判断所述新帧计数是否大于预设帧计数，若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
可选地，所述控制***还包括第二人脸框比较单元，所述第二人脸框比较单元用于判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备，若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框。
附图说明
图1为本发明控制***的结构框图；
图2为本发明控制方法的流程图；
图3为本发明一帧图像中出现两个人脸框的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另外定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本文中使用的“包括”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
针对现有技术存在的问题，本发明的实施例提供了一种控制***，参照图1，所述控制***100包括视频流数据获取单元101、人脸检测单元102、人脸识别单元103、语音识别单元104和唤醒单元105，其中，所述视频流数据获取单元101用于获取视频流数据；所述人脸检测单元102用于接收所述视频流数据获取单元101获取的视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；所述人脸识别单元103用于对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，并在所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值后，启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒；所述唤醒单元105用于唤醒电子设备。
一些实施例中，所述控制***还可以包括第一人脸框比较单元，所述第一人脸框比较单元用于将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框。
一些实施例中，所述控制***还可以包括帧计数单元，所述帧计数单元用于将帧计数加n，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数，n大于0。
一些实施例中，所述控制***还可以包括帧计数比较单元，所述帧计数比较单元用于判断所述新帧计数是否大于预设帧计数，若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
一些实施例中，所述控制***还可以包括第二人脸框比较单元，所述第二人脸框比较单元用于判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备，若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框。
一些实施例中，所述控制***还可以包括帧计数选择单元，所述帧计数选择单元用于选择或输入预设帧计数。
图2为本发明一些实施例中控制方法的流程图。参照图2，所述控制方法通过所述控制***实现，用于控制电子设备的唤醒，所述控制方法包括以下步骤：
S1：获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；
S2：对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度；
S3：当所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值，则启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒。
一些实施例中，通过训练好的神经网络模型进行人脸检测和人脸识别，所述神经网络模型的训练方法包括：采集自定义数据集，所述自定义数据集包括人脸图片；对RGB格式下的人脸图片进行归一化预处理；获取自定义训练网络模型，所述自定义训练网络模型基于YOLOV4进行了模型压缩；将进行了归一化预处理的人脸图片输入到所述自定义训练网络模型中进行训练；通过损失函数计算得到人脸图片的训练损失，将该训练损失进行反向传播更新训练网络模型，当该训练网络模型在验证集上的性能符合预设阈值时，训练结束；对训练结束的网络模型进行网络剪枝，并对剪枝后的网络模型中的所有数据训练至少十遍，得到训练好的用于人脸检测或人脸识别的神经网络模型。也可以通过其他方式进行人脸检测和人脸识别，在此并不对人脸检测和人脸识别的方式做具体限定。
一些实施例中，执行所述步骤S2之前还可以包括第一人脸框比较步骤，所述第一人脸框比较步骤包括：将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框；若判断所述人脸框大于第一预设人脸框，则执行所述步骤S2。
一些实施例中，执行所述步骤S2之前还可以包括帧计数步骤，所述帧计数步骤包括：若判断所述人脸框小于或等于第一预设人脸框，则将帧计数加1，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数；将所述新帧计数与预设帧计数进行比较，以判断所述新帧计数是否大于预设帧计数；若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
一些实施例中，以帧计数为1、所述第一预设人脸框的长为6、所述第一预设人脸框的高为7为例：
所述视频流数据的第九帧图像中人脸框的四个顶点坐标分别为(10，11)、(15，11)、(10，6)和(15，6)，所述视频流数据的第十帧图像中人脸框的四个顶点坐标分别为(9.75，11.25)、(15.25，11.25)、(9.75，5.75)和(15.25，5.75)，所述视频流数据的第十一帧图像中人脸框的四个顶点坐标分别为(9.5，11.5)、(15.5，11.5)、(9.5，5.5)和(15.5，5.5)，即所述第九图像中的人脸框的长为5，所述第九图像中的人脸框的高为5，所述视频流数据的第十帧图像中人脸框的长为5.5，所述视频流数据的第十帧图像中人脸框的高为5.5，所述视频流数据的第十一帧图像中人脸框的长为6，所述视频流数据的第十一帧图像中人脸框的高为6；
判断所述第九帧图像中人脸框的长小于所述第一预设人脸框的长，判断所述第九帧图像中人脸框的高小于所述第一预设人脸框的高，则可以判断所述第九帧图像中人脸框小于所述第一预设人脸框，所述帧计数为1，加1后等于2，即新帧计数为2，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数，所述帧计数也为2；
判断所述第十帧图像中人脸框的长小于所述第一预设人脸框的长，判断所述第十帧图像中人脸框的高小于所述第一预设人脸框的高，则可以判断所述第十帧图像中人脸框小于所述第一预设人脸框，所述帧计数为2，加1后等于3，即新帧计数为3，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数，所述帧计数也为3；
判断所述第十一帧图像中人脸框的长等于所述第一预设人脸框的长，判断所述第十一帧图像中人脸框的高小于所述第一预设人脸框的高，则可以判断所述第十一帧图像中人脸框小于所述第一预设人脸框，所述帧计数为3，加1后等于4，即新帧计数为4，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数，所述帧计数也为4。
一些实施例中，执行所述步骤S2之前还可以包括第二人脸框比较步骤，所述第二人脸框比较步骤包括：判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备；若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框；若判断最新得到的所述人脸框大于第二预设人脸框，则执行所述步骤S2。
一些实施例中，所述根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势，包括：按所述人脸框的获取顺序，依次比较相邻所述人脸框的大小；根据相邻所述人脸框的大小的比较结果，将第一计算值乘第一放大阈值或第一缩小阈值，以得到新第一计算值，然后将所述第一计算值替换为所述新第一计算值；将所述新第一计算值与第一判断阈值进行比较，以得到人脸框的变化趋势，进而得到目标运动趋势。其中，所述第一计算值大于0。
一些实施例中，所述第一放大阈值大于1且小于2，所述第一缩小阈值小于1且大于0，且所述第一放大阈值和所述第一缩小阈值的和为2。例如，所述第一放大阈值为1.2，所述第一缩小阈值为0.8；又例如，所述第一放大阈值为1.1，所述第一缩小阈值为0.9。
一些实施例中，所述将所述新第一计算值与第一判断阈值进行比较，以得到人脸框的变化趋势，进而得到目标运动趋势，包括：将所述新第一计算值与第一判断阈值进行比较，以得到人脸框的变化趋势；若所述新第一计算值大于所述第一判断阈值，则判断所述人脸框的变化趋势为越来越大，进而可以得到所述目标运动趋势为靠近所述电子设备；若所述新第一计算值小于所述第一判断阈值，则判断所述人脸框的变化趋势为越来越小，进而可以得到所述目标运动趋势为远离所述电子设备。
一些实施例中，所述第一判断阈值等于所述第一计算值。
一些实施例中，执行步骤S1之前还包括帧计数选择步骤，所述帧计数选择步骤包括：选择或输入预设帧计数。
一些实施例中，所述获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，包括：获取视频流数据中的每一帧图像，然后按每一帧图像在所述视频流数据中的顺序依次对每一帧所述图像进行人脸检测，以得到人脸框。
一些实施例中，若对同一帧所述图像进行人脸检测，得到至少两个所述人脸框，则仅获取距离所述图像中心点最近的人脸框。
图3为本发明一帧图像中出现两个人脸框的示意图。参照图3，图中包括图像的中心点201、左人脸框202和右人脸框203，所述中心点201为所述图像对角线的交点，所述左人脸框202距离所述中心点201的距离小于所述右人脸框203距离所述中心点201的距离，在获取所述图像中的人脸框时，仅获取所述左人脸框202。
一些实施例中，所述启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，包括：采集声音信息，然后将所述声音信息与预存声音信息进行对比，以判断所述声音信息与预存声音信息是否匹配；若判断所述声音信息与预存声音信息匹配，则控制所述电子设备唤醒。例如，预存声音信息为“你好电脑”，假设采集的所述声音信息为“你好电脑”，则判断所述声音信息与预存声音信息匹配，则控制所述电子设备唤醒；又例如，预存声音信息为“你好电脑”，假设采集的所述声音信息为“电脑你好”，则判断所述声音信息与预存声音信息匹配，则不控制所述电子设备唤醒，则继续采集声音信息。
一些实施例中，所述启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，还可以包括：启动语音识别的同时启动计时，若计时超过预设时间，还未控制所述电子设备唤醒，则清空获取的所有所述人脸框，并重新执行所述步骤S1。
虽然在上文中详细说明了本发明的实施方式，但是对于本领域的技术人员来说显而易见的是，能够对这些实施方式进行各种修改和变化。但是，应理解，这种修改和变化都属于权利要求书中所述的本发明的范围和精神之内。而且，在此说明的本发明可有其它的实施方式，并且可通过多种方式实施或实现。

Claims (12)

1.一种控制方法，其特征在于，用于控制电子设备的唤醒，包括以下步骤：
S1：获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；
S2：对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度；
S3：当所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值，则启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，执行所述步骤S2之前还包括第一人脸框比较步骤，所述第一人脸框比较步骤包括：
将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框；
若判断所述人脸框大于第一预设人脸框，则执行所述步骤S2。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，执行所述步骤S2之前还包括帧计数步骤，所述帧计数步骤包括：
若判断所述人脸框小于或等于第一预设人脸框，则将帧计数加1，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数；
将所述新帧计数与预设帧计数进行比较，以判断所述新帧计数是否大于预设帧计数；
若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，执行所述步骤S2之前还包括第二人脸框比较步骤，所述第二人脸框比较步骤包括：
判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备；
若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框；
若判断最新得到的所述人脸框大于第二预设人脸框，则执行所述步骤S2。
5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述获取视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框，包括：
获取视频流数据中的每一帧图像，然后按每一帧图像在所述视频流数据中的顺序依次对每一帧所述图像进行人脸检测，以得到人脸框。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，若对同一帧所述图像进行人脸检测，得到至少两个所述人脸框，则仅获取距离所述图像中心点最近的人脸框。
7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒，包括：
采集声音信息，然后将所述声音信息与预存声音信息进行对比，以判断所述声音信息与预存声音信息是否匹配；
若判断所述声音信息与预存声音信息匹配，则控制所述电子设备唤醒。
8.一种控制***，其特征在于，用于实现如权利要求1～7中任意一项所述的控制方法，所述控制***包括视频流数据获取单元、人脸检测单元、人脸识别单元、语音识别单元和唤醒单元，其中，所述视频流数据获取单元用于获取视频流数据；所述人脸检测单元用于接收所述视频流数据获取单元获取的视频流数据，然后对所述视频流数据进行人脸检测，以得到人脸框；所述人脸识别单元用于对所述人脸框中的图像进行人脸识别，以确定所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度，并在所述人脸框中的图像与预设用户图像的匹配度达到预设阈值后，启动语音识别，以判断是否控制所述电子设备唤醒；所述唤醒单元用于唤醒电子设备。
9.根据权利要求8所述的控制***，其特征在于，还包括第一人脸框比较单元，所述第一人脸框比较单元用于将所述人脸框与第一预设人脸框进行比较，以判断所述人脸框是否大于第一预设人脸框。
10.根据权利要求9所述的控制***，其特征在于，还包括帧计数单元，所述帧计数单元用于将帧计数加1，以得到新帧计数，然后将所述帧计数替换为所述新帧计数。
11.根据权利要求10所述的控制***，其特征在于，还包括帧计数比较单元，所述帧计数比较单元用于判断所述新帧计数是否大于预设帧计数，若判断所述新帧计数大于预设帧计数，则根据所述人脸框的变化趋势，得到目标的运动趋势。
12.根据权利要求11所述的控制***，其特征在于，还包括第二人脸框比较单元，所述第二人脸框比较单元用于判断目标的运动趋势是否为靠近所述电子设备，若判断目标的运动趋势为靠近所述电子设备，则将最新得到的所述人脸框与第二预设人脸框进行比较，以判断最新得到的所述人脸框是否大于第二预设人脸框。
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