CN108062816A - 一种驾驶员身份识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种驾驶员身份识别系统,包括掌纹采集装置、中央处理器、无线通讯装置、掌纹数据库、电子显示器和动力控制器,所述掌纹采集装置与所述中央处理器有线连接,用于采集驾驶员的初始掌纹图像;所述中央处理器与所述无线通讯装置有线连接,用于对初始掌纹图像进行处理、验证;所述无线通讯装置与所述掌纹数据库无线连接,用于掌纹图像的发送和接收;所述掌纹数据库中存储有事先录入的驾驶员标准掌纹图像;所述电子显示器与所述无线通讯装置有线连接;所述动力控制器与所述无线通讯装置有线连接。本发明可适用于驾校考试场合,杜绝替考舞弊情况的发生,或者适用于安全系数要求高的车辆中,避免车辆被盗或者儿童误开的情况。
Description
技术领域
本发明涉及生物特征身份验证识别技术领域,具体涉及一种驾驶员身份识别系统。
背景技术
目前在驾考中对于考生身份的验证主要还是依靠人工验证,这样给一些有心之人有了可钻的空子,在驾考中替考舞弊,不仅严重破坏驾考的秩序,造成了不公平现象,更严重的是可能在社会带来安全隐患。
在一般车辆或工程车辆中,对于驾驶员的身份验证往往有所忽略,通常在掌握了车辆钥匙后就能够对车辆进行操作,这使得车辆盗窃案件的发生不能杜绝,而且偶尔会发生儿童操作车辆导致交通事故的发生。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种驾驶员身份识别系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
一种驾驶员身份识别系统,包括掌纹采集装置、中央处理器、无线通讯装置、掌纹数据库、电子显示器和动力控制器,所述掌纹采集装置与所述中央处理器有线连接,用于采集驾驶员的初始掌纹图像;所述中央处理器与所述无线通讯装置有线连接,用于对初始掌纹图像进行处理、验证;所述无线通讯装置与所述掌纹数据库无线连接,用于掌纹图像的发送和接收;所述掌纹数据库中存储有事先录入的驾驶员标准掌纹图像;所述电子显示器与所述无线通讯装置有线连接;所述动力控制器与所述无线通讯装置有线连接。
本发明的有益效果为:本发明可适用于驾校考试场合,杜绝替考舞弊情况的发生,或者适用于安全系数要求高的车辆中,避免车辆被盗或者儿童误开的情况。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的框架结构图;
图2是本发明的中央处理器的框架结构图。
附图标记:
掌纹采集装置1、中央处理器2、无线通讯装置3、掌纹数据库4、电子显示器5、动力控制器6、掌纹旋转单元201、掌纹特征提取单元202和掌纹识别判断单元203。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例的一种驾驶员身份识别系统,包括掌纹采集装置、中央处理器、无线通讯装置、掌纹数据库、电子显示器和动力控制器,所述掌纹采集装置与所述中央处理器有线连接,用于采集驾驶员的初始掌纹图像;所述中央处理器与所述无线通讯装置有线连接,用于对初始掌纹图像进行处理、验证;所述无线通讯装置与所述掌纹数据库无线连接,用于掌纹图像的发送和接收;所述掌纹数据库中存储有事先录入的驾驶员标准掌纹图像;所述电子显示器与所述无线通讯装置有线连接;所述动力控制器与所述无线通讯装置有线连接。
优选地,所述掌纹采集装置为掌纹掌静脉采集仪,装设在车辆方向盘上。
优选地,所述无线通信装置为车载网关,能够收发WIFI或4G信号的无线收发器。
本发明上述实施例,可适用于驾校考试场合,杜绝替考舞弊情况的发生,或者适用于安全系数要求高的车辆中,避免车辆被盗或者儿童误开的情况。
优选地,参见图2,所述中央处理器包括掌纹旋转单元、掌纹特征提取单元和掌纹识别判断单元;
所述掌纹旋转单元将驾驶员的初始掌纹图像,进行判断并进行方向旋转,在此过程中,主要是针对驾驶员的初始掌纹图像脊线进行特征提取分析,本发明利用基于梯度的方法来提取掌纹图像脊方向特征值,其中自定义梯度公式为:
其中,K(p,q)表示初始掌纹图像在点(p,q)的脊方向特征值,0≤K(p,q)≤180°,ξ表示角度修正系数,和分别是初始掌纹图像沿着i和u方向上的梯度变换,a表示p轴方向的半径伸缩长度,b表示q轴方向的半径伸缩长度;
得到初始掌纹图像的脊方向特征后,以事先录入的驾驶员标准掌纹图像的脊方向特征为基准对初始掌纹图像的方向进行调整,使得初始掌纹图像的脊线与标准掌纹图像最大程度地能够同向。
本发明上述实施例,采用基于梯度的方法对驾驶员的掌纹图像的脊方向特征进行提取,提高了脊方向特征提取的灵活性,在不同的驾驶员采用不同握法对方向盘进行手握时,能够快速地对其掌纹进行脊方向特征提取,并完成掌纹图像方向的旋转,在完成驾驶员的掌纹图像旋转后再进行后续的验证能够保证验证识别的准确性。
优选地,所述掌纹特征提取单元完成旋转后的初始掌纹图像使用滤波器进行增强预处理以及二值化处理,首先使用自定义滤波函数对驾驶员的初始掌纹图像进行去噪处理:
其中,表示自定义滤波函数,pψ=p cosψ+q sinψ,qψ=-p cosψ+q sinψ,p和q表示两个不同的轴方向,λ是单位长度的弧度频率,ψ表示滤波器方向,λ和ψ分别设置为当前位置出的脊频率和脊方向,α和β分别表示滤波器沿p和q轴方向上的椭圆偏差,ω表示时间系数,X为初始掌纹图像,为增强预处理后得到的预处理掌纹图像,为卷积运算;
然后对去噪后的掌纹图像进行二值化处理:
其中,X*为二值化后的驾驶员掌纹图像。
本发明上述实施例,对方向调整后的驾驶员原始掌纹图像进行滤波,降低原始掌纹图像的噪声,使得掌纹图像的特征得到增强,得到质量级大大提高的掌纹图像,提高掌纹图像的清晰度以及后续验证时的准确度,从而使得本发明能够适用性和准确度都得到提高。
优选地,所述掌纹识别判断单元用于对二值化后的驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像进行特征对比,计算两图像特征相似程度,其中使用的自定义的匹配程度函数为:
其中,δ为驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像的匹配程度,S1、S2分别表示驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像的细节特征点数目;
当δ≥B时,所述动力控制器打开;当δ<B时,所述动力控制器关闭,所述电子显示器提示“请重新验证”字样。
本发明上述实施例,利用自定义的匹配程度函数对实时获得驾驶员的掌纹图像与事先录入的驾驶员的标准掌纹图像进行分析评价,提高了本发明灵活性,使得本发明可应用于不同要求的车辆中,同时与无线通讯装置连接的电子显示器和动力控制器也使得本发明更加地智能化和人性化,使人们的接受程度大大提高。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.一种驾驶员身份识别系统,其特征是,包括掌纹采集装置、中央处理器、无线通讯装置、掌纹数据库、电子显示器和动力控制器,所述掌纹采集装置与所述中央处理器有线连接,用于采集驾驶员的初始掌纹图像;所述中央处理器与所述无线通讯装置有线连接,用于对初始掌纹图像进行处理、验证;所述无线通讯装置与所述掌纹数据库无线连接,用于掌纹图像的发送和接收;所述掌纹数据库中存储有事先录入的驾驶员标准掌纹图像;所述电子显示器与所述无线通讯装置有线连接;所述动力控制器与所述无线通讯装置有线连接。
2.根据权利要求1所述的一种驾驶员身份识别系统,其特征是,所述掌纹采集装置为掌纹掌静脉采集仪,装设在车辆方向盘上。
3.根据权利要求2所述的一种驾驶员身份识别系统,其特征是,所述无线通信装置为车载网关,能够收发WIFI或4G信号的无线收发器。
4.根据权利要求3所述的一种驾驶员身份识别系统,其特征是,所述中央处理器包括掌纹旋转单元、掌纹特征提取单元和掌纹识别判断单元;
所述掌纹旋转单元将驾驶员的初始掌纹图像,进行判断并进行方向旋转,在此过程中,主要是针对驾驶员的初始掌纹图像脊线进行特征提取分析,本发明利用基于梯度的方法来提取掌纹图像脊方向特征值,其中自定义梯度公式为:
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其中,K(p,q)表示初始掌纹图像在点(p,q)的脊方向特征值,0≤K(p,q)≤180°,ξ表示角度修正系数,和分别是初始掌纹图像沿着i和u方向上的梯度变换,a表示p轴方向的半径伸缩长度,b表示q轴方向的半径伸缩长度;
得到初始掌纹图像的脊方向特征后,以事先录入的驾驶员标准掌纹图像的脊方向特征为基准对初始掌纹图像的方向进行调整,使得初始掌纹图像的脊线与标准掌纹图像最大程度地能够同向。
5.根据权利要求4所述的一种驾驶员身份识别系统,其特征是,所述掌纹特征提取单元完成旋转后的初始掌纹图像使用滤波器进行增强预处理以及二值化处理,首先使用自定义滤波函数对驾驶员的初始掌纹图像进行去噪处理:
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其中,表示自定义滤波函数,pψ=pcosψ+qsinψ,qψ=-pcosψ+qsinψ,p和q表示两个不同的轴方向,λ是单位长度的弧度频率,ψ表示滤波器方向,λ和ψ分别设置为当前位置出的脊频率和脊方向,α和β分别表示滤波器沿p和q轴方向上的椭圆偏差,ω表示时间系数,X为初始掌纹图像,为增强预处理后得到的预处理掌纹图像,为卷积运算;
然后对去噪后的掌纹图像进行二值化处理:
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其中,X*为二值化后的驾驶员掌纹图像。
6.根据权利要求4所述的一种驾驶员身份识别系统,其特征是,所述掌纹识别判断单元用于对二值化后的驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像进行特征对比,计算两图像特征相似程度,其中使用的自定义的匹配程度函数为:
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其中,δ为驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像的匹配程度,S1、S2分别表示驾驶员掌纹图像与驾驶员标准掌纹图像的细节特征点数目。
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ID=62141376
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1818927A (zh) * | 2006-03-23 | 2006-08-16 | 北京中控科技发展有限公司 | 指纹识别方法与系统 |
US20090245648A1 (en) * | 2008-03-25 | 2009-10-01 | Masanori Hara | Ridge direction extracting device, ridge direction extracting program, and ridge direction extracting method |
CN105719360A (zh) * | 2016-01-19 | 2016-06-29 | 华中科技大学 | 一种基于指纹识别的驾驶行为智能监测系统及方法 |
CN205396018U (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 河南职业技术学院 | 一种汽车防盗系统 |
CN106042921A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 吕栋雷 | 一种驾驶资格确认系统 |
CN205910707U (zh) * | 2016-06-21 | 2017-01-25 | 西安兆格电子信息技术有限公司 | 一种基于指纹掌纹识别的驾驶员身份识别系统 |
CN106407907A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 北京京航计算通讯研究所 | 基于投影算子与小波变换的掌纹识别系统 |
-
2018
- 2018-01-10 CN CN201810023964.6A patent/CN108062816B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1818927A (zh) * | 2006-03-23 | 2006-08-16 | 北京中控科技发展有限公司 | 指纹识别方法与系统 |
US20090245648A1 (en) * | 2008-03-25 | 2009-10-01 | Masanori Hara | Ridge direction extracting device, ridge direction extracting program, and ridge direction extracting method |
CN105719360A (zh) * | 2016-01-19 | 2016-06-29 | 华中科技大学 | 一种基于指纹识别的驾驶行为智能监测系统及方法 |
CN205396018U (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 河南职业技术学院 | 一种汽车防盗系统 |
CN106042921A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 吕栋雷 | 一种驾驶资格确认系统 |
CN205910707U (zh) * | 2016-06-21 | 2017-01-25 | 西安兆格电子信息技术有限公司 | 一种基于指纹掌纹识别的驾驶员身份识别系统 |
CN106407907A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 北京京航计算通讯研究所 | 基于投影算子与小波变换的掌纹识别系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
付玉虎: "指纹图像预处理与伪特征点删除算法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108062816B (zh) | 2020-05-29 |
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