CN105809787A - 基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法 - Google Patents

基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法，所述手势开锁装置包括MCU模块，所述MCU模块的电源端和电压转换模块相连，所述MCU模块的网络端和WiFi模块相连接收网络密码，其中，所述MCU模块的输入端和手势识别模块相连接收现场开锁手势信号，所述MCU模块的输出端和开锁驱动电路相连控制门禁开闭。本发明提供的基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法，通过组合使用网路密码锁和现场手势信号，既能满足远程授权开锁的便捷性，又能大大提高开锁装置的安全性和可靠性，使用者通过网络申请或者主人授权方式可以使访客轻松进入房间，从而避免了取钥匙和等待的烦恼。

Description

基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法
技术领域
本发明涉及一种门禁开锁装置及其控制方法，尤其涉及一种基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法。
背景技术
随着互联网应用和智能家居的不断发展，采用网络密码进行开锁获得了广泛应用。WiFi密码锁是利用WiFi模块连接至公网服务器，手机端通过绑定或者网络获取权限后即可与锁获得通信，每次开锁的密码都不相同，即便开锁密码被截获也不怕。利用网络开锁缺陷如下：1、网络的不稳定性和网络延迟问题，一旦网络不通就会出现打不开的问题。2、由于网络传输，手机端在任何连入互联网的地方就能开锁，使用者可能会不在锁的附近时误操作打开锁。此外，WiFi密码锁还具有暴露在网络下的不安全性。因此，有必要对现有的WiFi密码锁装置及开锁方法进行改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法，既能满足远程授权开锁的便捷性，又能大大提高开锁装置的安全性和可靠性，使用者通过网络申请或者主人授权方式可以使访客轻松进入房间，从而避免了取钥匙和等待的烦恼。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于WiFi的手势开锁装置，包括MCU模块，所述MCU模块的电源端和电压转换模块相连，所述MCU模块的网络端和WiFi模块相连接收网络密码，其中，所述MCU模块的输入端和手势识别模块相连接收现场开锁手势信号，所述MCU模块的输出端和开锁驱动电路相连控制门禁开闭。
上述的基于WiFi的手势开锁装置，其中，所述手势识别模块由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连。
本发明为解决上述技术问题还提供一种基于WiFi的手势开锁控制方法，采用上述的基于WiFi的手势开锁装置，包括如下步骤：a)将所述手势开锁装置和网络服务器相连，并在网络服务器上设置网络开锁密码；b)利用移动终端向所述网络服务器发送网络开锁请求；c)所述网络服务器对移动终端进行鉴权认证，若通过认证则向对应的手势开锁装置发送网络开锁密码；d)所述手势开锁装置定时检测现场开锁手势信号，如果在预设时间内同时获取正确的网络开锁密码和开锁手势信号，则执行开锁动作。
上述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其中，所述网络服务器采用滚码方式生成动态的网络密码，计算密钥按一定周期更换；当网络服务器向对应的手势开锁装置发开锁密码后，回复开锁确认信号给所述移动终端。
上述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其中，所述手势识别模块由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连，所述步骤d)通过内置红外发射管接收反射回来的红外线后计算出障碍物的运动轨迹图像，并通过提取手势HOG特征获取现场开锁手势信号。
上述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其中，所述步骤d)采用如下步骤获取现场开锁手势信号：d1)将运动轨迹图像分为由若干个区间组成的连通图，每个区间包括多个小的细胞单元；d2)使用一维离散微分模板同时在水平和垂直两个方向上计算每个细胞单元的梯度；d3)以细胞单元中的每个像素点为直方图通道进行加权投票，其权值根据像素点的梯度幅值进行高斯加权计算而来，从而为每个细胞单元构建梯度方向直方图；d4)对每个区间内的细胞单元的梯度进行归一化处理获得最终的梯度方向向量，进而得出现场手势信号。
上述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其中，所述手势开锁装置的WiFi模块定期向所述网络服务器发送心跳包检测网络连接状态，所述手势开锁装置获取正确的开锁手势信号后，如果等待网络密码超时且当前网络连接状态存在故障，则执行开锁动作。
上述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其中，所述移动终端为手机终端或PAD终端。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的基于WiFi的手势开锁装置及其控制方法，通过组合使用网路密码锁和现场手势信号，既能满足远程授权开锁的便捷性，又能大大提高开锁装置的安全性和可靠性，使用者通过网络申请或者主人授权方式可以使访客轻松进入房间，从而避免了取钥匙和等待的烦恼。
附图说明
图1为本发明基于WiFi的手势开锁装置结构及组网架构示意图；
图2为本发明基于WiFi的手势开锁流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
图1为本发明基于WiFi的手势开锁系统结构及组网架构示意图。
请参见图1，本发明提供的基于WiFi的手势开锁装置，包括MCU模块1，所述MCU模块1的电源端和电压转换模块2相连，所述MCU模块1的网络端和WiFi模块相连3接收网络密码，其中，所述MCU模块1的输入端和手势识别模块4相连接收现场开锁手势信号，所述MCU模块1的输出端和开锁驱动电路5相连控制门禁开闭。所述手势识别模块4由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连。
本发明加入了手势识别技术，利用现场手势信号弥补了网络的不安全性；就是要开锁必须面对面，从而使得安全性大大提高。
图2为本发明基于WiFi的手势开锁流程示意图。
请继续参见图2，本发明提供的基于WiFi的手势开锁系统，开锁控制步骤如下：
a)将所述手势开锁装置和网络服务器6相连，并在网络服务器6上设置网络开锁密码；
b)利用移动终端7向所述网络服务器6发送网络开锁请求；所述移动终端7为手机终端或PAD终端；
c)所述网络服务器对移动终端进行鉴权认证，若通过认证则向对应的手势开锁装置发送网络开锁密码；
d)所述手势开锁装置定时检测现场开锁手势信号，如果在预设时间内同时获取正确的网络开锁密码和开锁手势信号，则执行开锁动作。
本发明提供的基于WiFi的手势开锁控制方法，所述手势识别模块由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连，所述步骤d)通过内置红外发射管接收反射回来的红外线后计算出障碍物的运动轨迹图像，并通过提取手势HOG(HistogramofOrientedGradient)特征获取现场开锁手势信号。本发明通过内置红外发射管发射肉眼无法感知的红外线，红外线遇到障碍物后会将红外线反射回来，通过红外线接收管接收后采用特定的算法计算出障碍物的运动轨迹，从而知获取简单的2维手势类型。
手势识别作为人机交互中对使用者限制最小的一种方式，正越来越受到研究人员们的热衷。但由于手势识别应用的场景较为丰富，场景的变化对于计算机视觉捕获图像有较大的影响，这直接影响到手势识别的结果。基于计算机视觉的手势识别技术出现了多种变通的方法，如要求使用者带上特定颜色的手套，或者要求将使用时的背景设定为某种固定的颜色，或者要求环境光照度在某个限定值范围之内等。而这些要求都对使用者进行了限制，不利于实际应用。为克服上述限制，本发明在手势特征提取时采用对光照和旋转等不敏感的方法。本发明不用摄像头不用图像识别，即便在无灯光照明的情况下也能很好的识别。本发明只是使用简单的红外发射接收装置就能简单地算出手势运动轨迹大大减小了设备体积和识别速度。具体步骤如下：
d1)将运动轨迹图像分为由若干个区间组成的连通图，每个区间包括多个小的细胞单元；
d2)使用一维离散微分模板同时在水平和垂直两个方向上计算每个细胞单元的梯度；
d3)以细胞单元中的每个像素点为直方图通道进行加权投票，其权值根据像素点的梯度幅值进行高斯加权计算而来，从而为每个细胞单元构建梯度方向直方图；
d4)对每个区间内的细胞单元的梯度进行归一化处理获得最终的梯度方向向量，进而得出现场手势信号。例如L2范数为因子进行如下归一化处理：
f＝1V2+e2(2)
为使特征向量的维数适合机器学习与识别，图像大小选取为24×24，cDim为1，bSize为16×16，cSize为8×8，bStep为8。依式(2)可以计算出，每个手势图像的特征向量维数为16维。由于手势图片的大小可能不同，因而在前期预处理过程中，将提取的手势按其大小与规定大小(24×24)的比值进行缩放，其结果虽不能确保缩放后的图像大小为24×24，但能够保证最终的特征向量数为16维；根据特征值得出手势的摇动，完成整个检测试验。
梯度方向直方图依据一副图像的形状、外观等特征能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述的原理，能够适应光照变化和目标旋转。与其他的图像几何特征不同，HOG不从图像的整体上去考察其特征，而是将图像细分为多个小的细胞单元(称为cell)，然后计算所有细胞单元中各像素点的梯度或边缘的方向直方图。为提高性能，将若干个细胞单元组成一个区间(称为block)，图像变为由若干个区间组成的连通图，然后在这些区间内对各细胞单元的梯度进行归一化，取得最终的梯度方向向量。
图像的梯度方向向量数由图像大小、cell大小、每个cell所取梯度维数等因素所决定。其计算方法为
DimNum＝cDim*(bSize/cSize)*2*(w-bSize+bStep)*(h-bsize+bStep)*bStep*2(1)
其中，cDim表示cell维数，bSize表示block大小，cSize表示cell大小，bStep表示block移动步长，w与h分别表示图像宽与高。当cSize为88，cDim为9，bSize为1616，bStep为8，w与h分别为128和64时，由式(1)可计算出HOG的维数为3780，对于机器学习与识别来说，计算量都太大。因此可以在应用中根据实际情况调整图片尺寸、cell维数等参数，以降低特征向量维数。
手势特征是分类器区分不同手势的重要标准。手势特征不仅须要能够充分地描述手势，而且由于不同人的手形、手势动作之间都有差异，选择合适的特征来描述手势变得尤为重要。在基于计算机视觉的手势识别方法中，手势特征是指包含了手势的图像的特征。一般图像特征分为几何特征、灰度统计特征、变换系数与代数特征四类。几何特征由于其稳定系数较高，因而应用范围较广。
在几何特征中，存在较多的特征方法能够适应目标小范围的旋转和平移，称为图像的几何不变距，如归一化转动惯量(normalizedmomentofinertia，NMI)，Hu不变矩，而对于光照变化的适应，目前的方法一般需要在前期处理过程中将光照因素过滤掉，如通过色彩空间变换，通过实验得到的阈值提取出肤色区域并转化为二值图，再进行特征提取，其过程较为复杂。而HOG既拥有几何不变矩的特性，又能够直接适应光照的变化，适合应用于手势识别中。它既能够对单通道图像进行特征提取，也能够对多通道图像中的各通道分别进行特征提取，较为灵活。
本发明提供的基于WiFi的手势开锁控制方法，所述网络服务器6采用滚码方式生成动态的网络密码和开锁手势信号，计算密钥按一定周期更换；当网络服务器6向对应的手势开锁装置发开锁密码后，回复开锁确认信号给所述手机终端，以便用户及时了解当前开锁状态。数据传输采用RS校验算法能自动纠正百分之二十的误码。加密算法采用轮播机制，手机每次接受到手机端的明文密钥，通过运算生成特定的密码，WiFi锁接受服务器生成好的密码，两次密钥验证通过，实现WiFi开锁，并且手势开锁的密钥区别于WiFi开始密钥，每次开完锁的时候，系统自动分配下一次开锁指令，并且同步到手势开锁装置。
为了解决掉线问题，所述手势开锁装置的WiFi模块定期向所述网络服务器6发送心跳包检测网络连接状态，比如WiFi模块3采用心跳包每隔5秒检测一次在线状态，如若掉线会自动判断错误所在环节并采用不同的机制重新连接。在联网状态在接收手势信号和网络命令的时候不论哪个信号先到都会等待另一个信号，等待时间目前设定是1分钟(时间根据需要可以调整大小)，超时丢弃；两个命令都达到条件发送脉冲给电控锁。考虑到使用的便捷性，当手势开锁装置获取正确的开锁手势信号后，如果等待网络密码超时且当前网络连接状态存在故障，则执行开锁动作。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (8)

1.一种基于WiFi的手势开锁装置，包括MCU模块，所述MCU模块的电源端和电压转换模块相连，所述MCU模块的网络端和WiFi模块相连接收网络密码，其特征在于，所述MCU模块的输入端和手势识别模块相连接收现场开锁手势信号，所述MCU模块的输出端和开锁驱动电路相连控制门禁开闭。
2.如权利要求1所述的基于WiFi的手势开锁装置，其特征在于，所述手势识别模块由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连。
3.一种基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，采用如权利要求1所述的基于WiFi的手势开锁装置，包括如下步骤：
a)将所述手势开锁装置和网络服务器相连，并在网络服务器上设置网络开锁密码；
b)利用移动终端向所述网络服务器发送网络开锁请求；
c)所述网络服务器对移动终端进行鉴权认证，若通过认证则向对应的手势开锁装置发送网络开锁密码；
d)所述手势开锁装置定时检测现场开锁手势信号，如果在预设时间内同时获取正确的网络开锁密码和开锁手势信号，则执行开锁动作。
4.如权利要求3所述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，所述网络服务器采用滚码方式生成动态的网络密码，计算密钥按一定周期更换；当网络服务器向对应的手势开锁装置发开锁密码后，回复开锁确认信号给所述移动终端。
5.如权利要求3所述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，所述手势识别模块由内置红外发射管组成，所述内置红外发射管和MCU模块相连，所述步骤d)通过内置红外发射管接收反射回来的红外线后计算出障碍物的运动轨迹图像，并通过提取手势HOG特征获取现场开锁手势信号。
6.如权利要求5所述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，所述步骤d)采用如下步骤获取现场开锁手势信号：
d1)将运动轨迹图像分为由若干个区间组成的连通图，每个区间包括多个小的细胞单元；
d2)使用一维离散微分模板同时在水平和垂直两个方向上计算每个细胞单元的梯度；
d3)以细胞单元中的每个像素点为直方图通道进行加权投票，其权值根据像素点的梯度幅值进行高斯加权计算而来，从而为每个细胞单元构建梯度方向直方图；
d4)对每个区间内的细胞单元的梯度进行归一化处理获得最终的梯度方向向量，进而得出现场手势信号。
7.如权利要求3所述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，所述手势开锁装置的WiFi模块定期向所述网络服务器发送心跳包检测网络连接状态，所述手势开锁装置获取正确的开锁手势信号后，如果等待网络密码超时且当前网络连接状态存在故障，则执行开锁动作。
8.如权利要求3所述的基于WiFi的手势开锁控制方法，其特征在于，所述移动终端为手机终端或PAD终端。
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