[發明專利]一種基于增量學習的電梯智能指紋識別系統

在審

• 申請號: 202110254032.4
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112966610A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 莫曉暉;應明峰;張漪
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

一種基于增量學習的電梯智能指紋識別系統，該方法包括以下步驟：步驟1，搭建電梯智能指紋識別系統硬件；步驟2，訓練基于增量學習的指紋識別模型；步驟3，設計基于指紋識別結果的電梯控制指令；步驟4，增量學習通過新出現的數據調整網絡參數；步驟5，獲得具有魯棒性的電梯智能指紋識別系統，并進行實際應用。本發明通過增量學習網絡解決了指紋識別和在線網絡參數調整的問題，并根據指紋識別結果通過ARM控制器發送電梯控制指令，提高了電梯的安全管理。

技術領域

本發明涉及電梯控制領域，特別是涉及一種基于增量學習的電梯智能指紋識別系統。

背景技術

當下是科技飛速發展的時代，人們對與安全的級別要求也越來越高，傳統電梯安保系統已經不能滿足廣大用戶的需求。指紋識別具有唯一性和穩定性等特點，具有較高的安全性和使用的便捷性等優點，在廣大身份認證領域都有著普遍的應用。本發明設計了一種基于增量學習的電梯智能識別系統。該電梯智能識別系統由ARM處理器、指紋采集模塊、上位機等硬件模塊組成。系統指紋模塊通過通信將采集到的指紋發送至上位機，上位機通過增量學習算法識別指紋，在識別結果基礎上執行電梯控制指令。同時通過增量學習不斷地從新樣本中學習新的知識，擴充指紋識別樣本，實時更新系統模型，提高指紋識別精度。

發明內容

為解決上述問題，本發明提出了一種基于增量學習的電梯智能指紋識別系統。通過增量學習網絡解決了指紋識別和在線網絡參數調整的問題，并根據指紋識別結果通過ARM控制器發送電梯控制指令，提高了電梯的安全管理。為達此目的，本發明提供一種基于增量學習的電梯智能指紋識別系統，具體步驟如下，其特征在于：

步驟1，搭建電梯智能指紋識別系統硬件：該硬件系統由ARM處理器、指紋采集模塊、采集板卡、通訊模塊、存儲模塊和PC上位機等硬件組成；

步驟2，訓練基于增量學習的指紋識別模型：構建增量學習指紋分類網絡，提取指紋數據EMD特征，將采集的指紋樣本用于訓練增量學習網絡；

步驟3，設計基于指紋識別結果的電梯控制指令：指紋識別系統通過增量學習算法實時計算出指紋數據的分類結果，并將結果發送至ARM控制器中，選擇電梯控制輸出指令；

步驟4，增量學習通過新出現的數據調整網絡參數：在電梯指紋智能識別系統數據的不斷采集下，增量學習根據所采集的數據，對算法模型和參數進行不斷調整；

步驟5，獲得具有魯棒性的電梯智能指紋識別系統，并進行實際應用。

進一步，步驟1中搭建電梯智能指紋識別系統硬件的過程可以表示為：

電梯智能指紋識別系統硬件系統包括：ARM處理器、指紋采集模塊、采集板卡、通訊模塊、存儲模塊和PC上位機等；ARM處理器用于電梯控制，輸出電梯控制指令，PC上位機通過采集卡和指紋采集模塊采集指紋數據，PC上位機通過增量學習算法獲得指紋分類結果，并將分類結果通過通訊模塊發送至ARM處理器中。

進一步，步驟2中訓練基于增量學習的指紋識別模型的過程可以表示如下：

首先提取指紋數據的EMD特征向量，指紋數據信號EMD特征提取如下：

步驟2.1，確定指紋數據信號x(t)所有的局部極大值和極小值點；

步驟2.2，分別將所有局部極大值點和極小值點連成包絡曲線e_max(t)、e_min(t)，并計算上下包絡曲線的均值曲線：

同時從信號中減去均值曲線，可得到IMF分量imf₁(t)：

imf_i(t)＝x_i(t)-m_i(t) (2)

式中：