[發明專利]基于深度學習的人臉門禁控制裝置及方法

在審

• 申請號: 201711455571.4
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108364374A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發明（設計）人: 徐良平;吳迪;江驊
• 申請（專利權）人: 武漢烽火眾智數字技術有限責任公司
• 主分類號: G07C9/00
• 分類號: G07C9/00
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 胡建文

1.一種基于深度學習的人臉門禁控制裝置，其特征在于：包括人臉庫、圖像采集部、人臉檢測部、人臉識別部以及門禁控制部；

所述人臉庫，用于錄入并儲存內部人員人臉信息；

所述圖像采集部，用于采集現場圖像；

所述人臉檢測部，用于檢測采集的所述現場圖像中是否出現人臉圖像；

所述人臉識別部，用于將檢測到的所述人臉圖像與所述人臉庫中的人臉信息進行比對；

所述門禁控制部，用于接收所述人臉識別部傳來的比對信息并控制大門是否開啟。

2.如權利要求1所述的一種基于深度學習的人臉門禁控制裝置，其特征在于：所述圖像采集部至少包括視頻采集模塊、視頻預處理模塊、視頻編碼模塊模塊、圖片抓拍模塊、網絡傳輸模塊；

所述視頻采集模塊，用于采集實時視頻；

所述視頻預處理模塊，用于對所述實時視頻進行白平衡以及曝光處理；

所述視頻編碼模塊，用于對所述實時視頻的視頻數據流進行壓縮編碼；

所述圖片抓拍模塊，用于對檢測到的人臉圖像的幀畫面進行壓縮編碼并制成圖片格式的人臉圖片；

所述網絡傳輸模塊，用于將檢測到的所述人臉圖片以及壓縮編碼后的視頻數據通過網絡傳輸給其他各部，所述其他各部分別為圖像采集部、人臉檢測部、人臉識別部以及門禁控制部。

3.如權利要求1所述的一種基于深度學習的人臉門禁控制裝置，其特征在于：所述人臉檢測部至少包括實時圖像接收模塊、圖像解析模塊以及人臉檢測模塊；

所述實時圖像接收模塊，用于接收圖像采集部采集到的實時的現場圖像；

所述圖像解析模塊，用于解析接收的所述現場圖像中是否存在人臉，出現的人臉是否為第一次出現，防止一個人臉多次觸發識別；

所述人臉檢測模塊，用于檢測接收的所述現場圖像中的人臉信息，并定位該人臉信息在所述人臉庫中的坐標。

4.如權利要求1所述的一種基于深度學習的人臉門禁控制裝置，其特征在于：所述人臉識別部至少包括人臉圖像接收模塊、人臉圖像比對模塊以及人臉比對算法模塊；

所述人臉圖像接收模塊，用于接收所述人臉圖像；

所述人臉圖像比對模塊，用于將接收的人臉圖像的數據與人臉庫中的數據進行比對，判斷人臉庫中是否有滿足的人臉；

人臉比對算法模塊，用于通過深度學習的算法進行比對。

5.如權利要求1所述的一種基于深度學習的人臉門禁控制裝置，其特征在于：所述圖像采集部還包括攝像機，所述攝像機安設于所述大門上。

6.一種基于深度學習的人臉門禁控制方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1，預先采用人臉庫將內部人員的人臉信息錄入并儲存；

S2，采用圖像采集部來采集現場圖像；

S3，采用人臉檢測部來檢測采集的現場圖像，并判斷是否出現人臉圖像；

S4，采用人臉識別部獲取所述人臉檢測不檢測到的人臉圖像，并將該人臉圖像與所述人臉庫中的人臉信息進行比對，得到比對結果；

S5，將所述比對結果傳送至門禁控制部，所述門禁控制部接收所述對比結果并控制大門是否開啟。

7.如權利要求6所述的一種基于深度學習的人臉門禁控制方法，其特征在于，所述S2步驟中，采集的具體步驟為：

S21，采用視頻采集模塊來采集實時視頻；

S22，采用視頻預處理模塊來對所述實時視頻進行白平衡以及曝光處理；

S23，采用視頻編碼模塊來對所述實時視頻的視頻數據流進行壓縮編碼；

S24，采用圖片抓拍模塊來對檢測到的人臉圖像的幀畫面進行壓縮編碼并制成圖片格式的人臉圖片；

S25，采用網絡傳輸模塊來將檢測到的所述人臉圖片以及壓縮編碼后的視頻數據通過網絡傳輸給其他各部，所述其他各部分別為圖像采集部、人臉檢測部、人臉識別部以及門禁控制部。