[發明專利]一種人臉圖像識別方法及其識別裝置在審
| 申請號: | 202010544454.0 | 申請日: | 2020-06-15 |
| 公開(公告)號: | CN111695528A | 公開(公告)日: | 2020-09-22 |
| 發明(設計)人: | 張榮榮;張勛;張旭 | 申請(專利權)人: | 安徽省徽騰智能交通科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;B66B29/00;G01V5/00;G01N23/10 |
| 代理公司: | 廣州高炬知識產權代理有限公司 44376 | 代理人: | 洪美 |
| 地址: | 234000 安徽省宿*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 圖像 識別 方法 及其 裝置 | ||
1.一種人臉圖像識別裝置,包括扶梯(1)、調節桿(2)和安檢機(3);其特征在于:所述扶梯(1)包括支撐架(11)、扶手擋板(12)、階梯帶(13)和動力轉軸(23);所述支撐架(11)的為框式支撐結構設計,且支撐架(11)的上端面共同組成傾斜的結構面;所述支撐架(11)的最高點位置轉動連接有動力轉軸(23);所述動力轉軸(23)的外弧面固連有第一轉動盤;所述第一轉動盤的表面轉動連接有階梯帶(13);所述階梯帶(13)由多個階梯單元組成;所述支撐架(11)的上端面于階梯帶(13)的左右兩側位置均固連有扶手擋板(12);兩個所述扶手擋板(12)相背一側側面靠近支撐架(11)最低點位置均對應固連有第一固定塊;所述第一固定塊的上表面共同固連有同一個第一固定架(14);所述第一固定架(14)的端面靠近第一固定架(14)的上表面位置開設有安裝槽;所述安裝槽的內部轉動連接有調節轉軸;所述調節轉軸的外弧面固連有第一攝像頭(15);任意一個所述扶手擋板(12)背離于階梯帶(13)一側側面設有調節桿(2);所述調節桿(2)的外表面上下滑動連接有滑塊(21);所述滑塊(21)相對于階梯帶(13)一側側面位置固連有第二攝像頭(22)。
2.根據權利要求1所述的一種人臉圖像識別裝置,其特征在于:兩個所述扶手擋板(12)相背一側側面靠近支撐架(11)最高點位置均對應固連有第二固定塊;所述第二固定塊的上表面共同固連有同一個第二固定架(16);所述第二固定架(16)的內部相對的兩個側面位置均固連有感應器(17)。
3.根據權利要求1所述的一種人臉圖像識別裝置,其特征在于:所述扶梯(1)的數量為二,且左右并列設置,其中一個扶梯(1)用于載人,另一個扶梯(1)用于載物,載物的扶梯(1)其內部階梯帶(13)更為摩擦平面帶,以適用于載物需要;帶有平面帶的所述扶梯(1)上方于扶梯(1)的中部位置設有安檢機(3)。
4.根據權利要求1所述的一種人臉圖像識別裝置,其特征在于:所述動力轉軸(23)的外弧面靠近第一轉動盤位置同時固連有第二轉動盤;所述支撐架(11)的內部低于動力轉軸(23)位置轉動連接有傳動軸(24);所述傳動軸(24)的外弧面分別固連有第一傳動盤和第二傳動盤;所述支撐架(11)的內部低于傳動軸(24)位置轉動連接有從動軸(25);所述從動軸(25)的外弧面固連有從動盤;所述第二轉動盤和第一傳動盤之間共同連有同一個傳動帶(26);所述第二傳動盤和從動盤之間共同連有同一個傳動鏈(27);所述支撐架(11)靠近傳動鏈(27)一側側面固連有安裝板;所述安裝板的側面開設有第一導向槽;所述第一導向槽的內部左右滑動連接調節桿(2);所述調節桿(2)于傳動鏈(27)位置開設有導向孔,且傳動鏈(27)穿連于導向孔的內部;所述導向孔的內部設有伸縮頂桿,且伸縮頂桿對調節桿(2)與傳動鏈(27)之間進行斷連。
5.根據權利要求4所述的一種人臉圖像識別裝置,其特征在于:所述扶手擋板(12)于調節桿(2)位置開設有導孔;所述階梯單元于導孔一側側面位置均固連有反射器(28),所述調節桿(2)的外表面于導孔位置固連有接收器;所述階梯單元的上表面均固連有壓力感應器(17)。
6.根據權利要求1所述的一種人臉圖像識別裝置,其特征在于:所述扶手擋板(12)于調節桿(2)一側側面靠近扶梯(1)的最低點位置固連有警示器(31);所述警示器(31)附近位置設有顯示屏(32)。
7.一種人臉圖像識別方法,其特征在于,該方法適用于權利要求1-6中任意一項所述的人臉圖像識別裝置,包括以下步驟:
S1:獲取高分辨率人臉圖像,該人臉圖像基于個人身份信息圖像采集,與人臉圖像識別裝置得到對應的低分辨率人臉圖像生成訓練集;
S2:建立人臉識別網絡,構建一個生成對抗網絡,并嵌入所述人臉識別網絡中,實現超分辨;
S3:對所述訓練集進行預處理,利用預處理后的訓練集訓練所述人臉識別網絡,優化參數,得到能夠對低分辨率圖像準確識別的深度神經網絡模型;
S4:將低分辨率人臉圖像輸入步驟S3得到的所述深度神經網絡模型進行分類,得到識別結果。
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