[發明專利]一種基于人臉圖像識別的房門智能開啟系統

有效

• 申請號: 201811405512.0
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109377624B
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 盧偉濤
• 申請（專利權）人: 深圳市寶誠通科技發展有限公司
• 主分類號: G07C9/00
• 分類號: G07C9/00;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于人臉圖像識別的房門智能開啟系統，其特征在于：包括人員檢測模塊、亮度采集與調控模塊、圖像采集模塊、圖像預處理模塊、圖像區域劃分模塊、特征提取模塊、存儲數據庫、處理器、管理平臺、門狀態檢測模塊和執行控制模塊；

處理器分別與人員檢測模塊、門狀態檢測模塊、亮度采集與調控模塊、圖像采集模塊連接，圖像采集模塊通過圖像預處理模塊與圖像區域劃分模塊連接，圖像區域劃分模塊分別與特征提取模塊和管理平臺連接，管理平臺分別與特征提取模塊、存儲數據庫和執行控制模塊連接；

人員檢測模塊安裝在住戶門上，用于檢測房門外是否有人，并檢測人員停留在房門處的時間，并將檢測的是否有人以及停留的時間發送至處理器；

門狀態檢測模塊用于實時檢測門的狀態信息，并將檢測的門狀態信息發送至處理器，所述門狀態信息包括門打開狀態和門關閉狀態；

亮度采集與調控模塊用于采集門外的亮度信息，并將采集的亮度信息發送至處理器，同時，接收處理器發送的亮度調控指令，進行亮度調節，并將調節后的亮度信息反饋至處理器；

處理器接收門狀態檢測模塊發送的門狀態信息，若門處于關閉狀態，則處理器接收人員檢測模塊發送的門外是否有人信號，若門外有人，則處理器發送計時控制指令至人員檢測模塊中的計時統計單元，并接收反饋的門外人員停留的時間，判斷人員停留的時間是否超過設定的時間閾值，若超過設定的時間閾值，則處理器發送控制指令至亮度采集與調控模塊，同時，接收亮度采集與調控模塊反饋的亮度信息，并將反饋的亮度信息與設定的亮度閾值進行對比，若大于設定的亮度閾值，則處理器不發送亮度調控指令至亮度采集與調控模塊，若小于設定的亮度閾值，則處理器發送亮度調控指令至亮度采集與調控模塊，直至亮度采集與調控模塊反饋的亮度信息大于設定的亮度閾值，一旦亮度信息大于設定的亮度閾值，則處理器發送控制指令至圖像采集模塊；

圖像采集模塊用于對人臉的圖像進行采集，并將采集的人臉圖像發送至圖像預處理模塊；

圖像預處理模塊用于接收圖像采集模塊發送的人臉圖像信息，并對接收的人臉圖像進行預處理，預處理后的人臉圖像信息發送至圖像區域劃分模塊，所述預處理用于對人臉圖像的背景和亮度進行處理，轉換成灰度圖像；

圖像區域劃分模塊用于對圖像預處理模塊發送的圖像預處理后的圖像信息，并對接收的處理后的人臉圖像進行劃分，劃分成若干子圖像，對各子圖像按照各子圖像按照設定的順序進行排列，分別為1,2,...,u,...,k，圖像區域劃分模塊將劃分后的各子圖像以及各子圖像對應的編號分別發送至特征提取模塊和管理平臺；

特征提取模塊用于接收圖像區域劃分模塊發送的各子圖像以及各子圖像對應的編號，對同一子圖像進行H(H＝1,2,3,4)次特征提取，得到H層特征子圖像，提取同一子圖像中的各特征子圖像中的f個點，且提取的f個點為不重復的點，并以提取的點為中心，在半徑為R的環形區域內提取n個像素點，將提取的像素點與中心點的像素點進行對比，以確定提取n個像素點與該中心點間的特征值，并將各子圖像中f個點對應的特征值發送至管理平臺；

所述特征提取的方法，包括以下步驟：

S1、對各個子圖像進行H次特征提取，得到各子圖像的H層特征子圖像；

S2、依次提取第一層中第u個特征子圖像中的某一點作為中心點，記為A_Hu(x_Hu,y_Hu)；

S3、以該點為中心，在半徑為R的環形區域內，均勻提取n個像素點；

S4、判斷n個像素點的灰度值是否大于該中心點A_Hu的灰度值，若n個像素點中有一個或多個像素點的灰度值大于中心點A_Hu的灰度值，則取灰度值大于中心點A_Hu的像素點的權重系數為1，反之，則取0，并根據特征值計算公式，統計第H層特征子圖像上各像素點到該點處的特征值，所述特征值計算公式為g_Hu表示為第H層中的第u個特征子圖像的中心點的灰度值，g_{Hu i}表示為第H層中第u個特征子圖像中半徑為R的環形區域內第i個像素點的灰度值，s_f(g_Hui-g_Hu)表示為第H層中第u個特征子圖像中半徑為R的環形區域內第i個像素點到中心點的灰度值變化對應的權重系數，f表示提取作為中心點的像素點的次數；

S5、重新提取該特征子圖像中的另一點，并重復步驟S3和S4，直至重復提取的次數等于f，且重新提取的子圖像中的點為未提取的子圖像中的點；

S6、取u＝u+1，重復執行步驟S3-S5,直至u等于k；

S7、特征子圖像的層數加1，重復步驟S3-S6，直至獲得H層特征子圖像中的各特征子圖像的特征值；

存儲數據庫用于事先存儲該住戶家庭成員對應的訓練樣本，對家庭成員進行編號設置，分別為1,2,...,z，所述訓練樣本包括家庭各成員的臉部圖像對應的標準融合特征以及各層中各子圖像對應的融合特征所占的比重系數，家庭成員的臉部圖像劃分成k個子圖像，每個子圖像劃分成H層的標準融合特征集合W_zH(w_zH1,w_zH2,...,w_zHu,...,w_zHk)，w_zHu表示為第z個家庭成員中第H層對應的第u個子圖像的融合特征，不同層的各子圖像對應的融合特征比重系數分別為τ_zH1,τ_zH2,...,τ_zHu,...,τ_zHk，且

管理平臺接收特征提取模塊發送的各子圖像中G個點對應的特征值，根據同一圖像中f個中心點對應的特征值，得到子圖像特征值集合P_Hu(p_Hu1,p_Hu2,...,p_Huf)，P_Hu表示為第u個特征子圖像的第H層對應的各中心點的特征值，p_Huf表示為第u個特征子圖像的第H層對應的第f個中心點的特征值，管理平臺根據平均值計算公式，統計各特征子圖像在各層的平均特征值，平均值計算公式為表示為第u個特征子圖像在第H層的平均特征值，管理平臺通過統計的各特征子圖像在不同層的平均特征值，構成層平均特征值集合M_H表示為第H層中各特征子圖像對應的平均特征值；

管理平臺接收圖像區域劃分模塊發送的各子圖像以及各子圖像對應的編號，對接收的各子圖像進行劃分，劃分成若干待檢測子圖像，對待檢測子圖像進行輪廓特征提取，并根據各待檢測子圖像提取的輪廓特征統計各檢測子圖像對應輪廓幅值特征集合λ_u，并通過各檢測子圖像對應輪廓幅值特征集合λ_u統計由各待檢測子圖像獲得的子圖像輪廓特征集合γ(γ₁,γ₂,...,γ_u,...,γ_k)，γ_u表示為第u個子圖像中各待檢測子圖像對應的輪廓幅值特征累計和，λ_um表示為第u個子圖像中第m個待檢測子圖像中各像素點累計的梯度幅值，管理平臺將各子圖像對應的輪廓幅值特征集合分別與各層中與之對應的子圖像的特征值進行融合，得到各層融合特征集合Q_H(q_H1,q_H2,...,q_Hu,...,q_Hk)，q_Hu表示為第u個子圖像對應的輪廓特征值累計和與第H層中的第u個子圖像對應的平均特征值融合的特征；

管理平臺將獲得的各層對應的各子圖像的融合特征與存儲數據庫中存儲的各家庭成員在不同層對應的各子圖像的融合特征進行逐一對比，得到對比層融合特征集合ΔW_zH(Δw_zH1,Δw_zH2,...,Δw_zHu,...,Δw_zHk)，Δw_zHu表示為第H層中第u個子圖像的融合特征與第z個家庭成員的第H層中第u個子圖像的融合特征的對比情況；管理平臺統計采集的圖像對應的融合特征與各家庭成員對應的融合特征的匹配度系數表示為采集圖像與第z個家庭成員間的融合特征的匹配度系數，τ_zHu表示為第z個家庭成員中第H層對應的第u個子圖像融合特征的比重系數，并將獲得的融合特征的匹配系數與設定的融合特征匹配系數閾值進行對比，若小于設定的融合特征匹配系數閾值，則不發送控制指令至執行控制模塊，反之，則發送門開啟控制指令至執行控制模塊；

執行控制模塊用于接收管理平臺發送的門開啟控制指令，對門進行開啟控制，所述執行控制模塊包括上電控制單元、處理單元、電源單元、電磁鐵、門鐵芯和伸縮彈簧，處理單元分別與上電控制單元、管理平臺連接，上電控制單元通過電源單元與電磁鐵連接，電磁鐵通電后與門鐵芯一端連接，門鐵芯另一端與伸縮彈簧連接；

當管理平臺發送門開啟控制指令至執行控制模塊中的處理單元時，處理單元接收門開啟控制指令并發送斷電控制指令至上電控制單元，上電控制單元控制電源單元停止繼續為電磁鐵供電，使得電磁鐵失去磁性，門鐵芯在伸縮彈簧的作用下，將門鐵芯從與電磁鐵連接狀態，切換成斷開狀態，實現門的智能開啟。