CN109166207A - 一种智能云门禁设备的控制方法 - Google Patents

一种智能云门禁设备的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种智能云门禁设备的控制方法，步骤S1，获取语音输入信息，识别所述语音输入信息，并判断当前用户为业主或访客；若为业主，则执行步骤S2，若为访客，则执行步骤S3；步骤S2，根据获取的图像判断是否开门；步骤S3，业主判断是否同意本次访问。本发明同时进行语音识别和图像识别，安全性高，满足用户的多样化需求。

Description

一种智能云门禁设备的控制方法
技术领域
本发明涉及门禁系统领域，尤其涉及一种智能云门禁设备的控制方法。
背景技术
门禁系统又称出入管理控制系统(ACCESS CONTROL SYSTEM)，是一种管理人员进出的智能化管理系统。在数字技术网络技术飞速发展的今天，门禁技术得到了迅猛的发展，门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理，它已经逐渐发展成为一套完整的出入管理系统。而随着智能手机、平板电脑等便携式设备的使用率提高以及近距离无线通信技术的兴起，门禁系统除了安全，还需要能够利用门禁系统完成多种应用。现有的开门设备存在开门方式单一、操作繁琐以及安全性低的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明公开一种智能云门禁设备的控制方法，同时进行语音识别和图像识别，安全性高，满足用户的多样化需求。
本发明采用以下技术方案：
一种智能云门禁设备的控制方法，其中，包括以下步骤：
步骤S1，获取语音输入信息，识别所述语音输入信息，并判断当前用户为业主或访客；若为业主，则执行步骤S2，若为访客，则执行步骤S3；
步骤S2，根据获取的图像判断是否开门；包括：
获取当前用户的头部图像；对获取的头部图像并进行二值化处理，将背景与目标分割开，去除背景，得到目标像素点的集合；目标像素点包括头部外轮廓、人眼、鼻子及嘴巴的像素点；逐一确定集合中的目标像素点是否为噪声点，若是，则去除该目标像素点；若否，则保留该目标像素点；根据去噪声点后的目标像素点集合与云门禁设备存储的目标像素点集合进行匹配，若匹配，则当前用户有权限进入，云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不能匹配，则云门禁设备发送指令，重新采集；若连续三次不能匹配，则发出警告信息。
步骤S3，业主判断是否同意本次访问；包括：
获取语音输入信息，得到当前用户及所访问业主的ID信息；获取当前用户的头部图像，并将所述头部图像发送给业主手机终端中，由业主发送指令是否同意本次访问；若同意访问，则云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不同意访问，则云门禁设备发出语音提示，拒绝本次访问。
优选的，云门禁设备包括外部供电与接口模块、逻辑控制模块、音频功放单元、语音采集单元、超声波测距模块、NB-IOT模块、蓝牙模块、RFID刷卡单元、显示屏模块和电源管理模块；所述外部供电与接口模块分别连接逻辑控制模块和电源管理模块；所述逻辑控制模块包括MCU单元、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，所述MCU单元分别连接电源管理模块、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，所述AI语音识别单元分别与所述音频功放单元和语音采集单元连接；所述超声波测距模块连接GPIO接口；所述NB-IOT模块和蓝牙模块均与所述串行接口连接，所述RFID刷卡单元和显示屏模块均连接至SPI总线模块；所述电源管理模块为各个模块供电。
优选的，所述MCU单元采用i.MX6UL芯片。
优选的，还包括状态指示灯单元，所述状态指示灯单元通过GPIO接口与所述MCU单元连接。
优选的，还包括摄像头模块，所述摄像头模块通过SPI总线模块与MCU单元连接。
优选的，所述超声波测距模块采用LM1812超声波测距芯片。
优选的，所述外部供电与接口模块包括电源接口、RS485接口、光耦隔离输入接口和继电器控制接口。
优选的，所述确定集合中的目标像素点是否为噪声点包括：
比较当前的目标像素点的灰度值与相邻目标像素点灰度值之间相差的绝对值，若大于预设值，则当前的目标像素点为噪声点。
本发明的有益效果为：
本发明应用于楼幢云门禁设备的智能控制，云门禁设备同时进行语音识别和图像识别，其安全性更高；并且还可通过语音识别进行当前用户的区分，根据当前用户的不同身份，采用不同的验证方法，比单一的图像识别更加高效。
附图说明
图1是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的流程图。
图2是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的结构框图。
图3是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的状态指示灯模块的电路原理图。
图4是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的显示屏模块的电路原理图。
图5是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的超声波测距模块的电路原理图。
图6是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的逻辑控制模块的电路原理图。
图7是本发明一种智能云门禁设备的控制方法的光耦隔离输入接口电路的电路原理图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供一种智能云门禁设备的控制方法，包括以下步骤：
步骤S1，获取语音输入信息，识别所述语音输入信息，并判断当前用户为业主或访客；若为业主，则执行步骤S2，若为访客，则执行步骤S3；
步骤S2，根据获取的图像判断是否开门；包括：
获取当前用户的头部图像；对获取的头部图像并进行二值化处理，将背景与目标分割开，去除背景，得到目标像素点的集合；目标像素点包括头部外轮廓、人眼、鼻子及嘴巴的像素点；逐一确定集合中的目标像素点是否为噪声点，若是，则去除该目标像素点；若否，则保留该目标像素点；根据去噪声点后的目标像素点集合与云门禁设备存储的目标像素点集合进行匹配，若匹配，则当前用户有权限进入，云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不能匹配，则云门禁设备发送指令，重新采集；若连续三次不能匹配，则发出警告信息。
步骤S3，业主判断是否同意本次访问；包括：
获取语音输入信息，得到当前用户及所访问业主的ID信息；获取当前用户的头部图像，并将所述头部图像发送给业主手机终端中，由业主发送指令是否同意本次访问；若同意访问，则云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不同意访问，则云门禁设备发出语音提示，拒绝本次访问。
本发明对获取的当前用户的头部图像并进行处理，图像识别精度高，能够实现在云端对门禁设备进行集中控制；且云门禁设备同时进行语音识别和图像识别，其安全性更高；另外还可通过语音识别进行当前用户的区分，根据当前用户的不同身份，采用不同的验证方法，比单一的图像识别更加高效、安全系数高。
在一个实施例中，所述确定集合中的目标像素点是否为噪声点包括：比较当前的目标像素点的灰度值与相邻目标像素点灰度值之间相差的绝对值，若大于预设值，则当前的目标像素点为噪声点。
如图2所示，云门禁设备包括外部供电与接口模块、逻辑控制模块、音频功放单元、摄像头模块、语音采集单元、超声波测距模块、NB-IOT模块、蓝牙模块、RFID刷卡单元、显示屏模块和电源管理模块。逻辑控制模块包括MCU单元、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，MCU单元分别连接电源管理模块、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，AI语音识别单元分别与音频功放单元和语音采集单元连接。外部供电与接口模块分别连接逻辑控制模块和电源管理模块，外部供电与接口模块包括电源接口、RS485接口、光耦隔离输入接口和继电器控制接口。超声波测距模块连接GPIO接口；NB-IOT模块和蓝牙模块均与所述串行接口连接，所述摄像头模块、RFID刷卡单元和显示屏模块均连接至SPI总线模块；电源管理模块为各个模块供电。
在一些对安全系数要求不太高的场合，本发明的云门禁设备还可以包括RFID刷卡开门、蓝牙扣无障碍开门等多种开门方式，满足了不同使用场景下的开门要求。同时增加了NB-IOT模块，实现了串口与网络的双向通信，低成本低功耗，且能实现强链接和高覆盖的功能；在没有wifi覆盖的场合，可通过NB-Iot模块接入互联网，完成与云端的数据交互和状态汇报。同时，本发明的语音识别功能，也可对使用者输入的语音指令进行识别后，发送控制外部设备的控制指令，达到语音操作其他设备的目的，同时也方便客户的使用及多样化的需求。另外，集成了超声波测距模块及蓝牙技术，实现了使用者身份的确认及使用者位置的精确定位。
在一个实施例中，如图3所示，本发明还包括状态指示灯单元，状态指示灯单元通过GPIO接口与MCU单元连接。状态指示灯模块用于指示设备的状态信息，如提示：等待配对、ID验证、验证失败和设备故障等信息，状态指示灯采用带IC控制的RGB，通过控制输入引脚的高低电平，可以显示65535种颜色。
蓝牙模块为设备提供蓝牙功能，通过232串口模块与MCU进行信息通信，提供蓝牙信号扫描和配对等功能。RFID刷卡模块通过SPI总线模块与MCU单元进行信息通信，同时MCU单元通过SPI总线为RFID刷卡模块提供控制信号。摄像头模块通过SPI总线模块与MCU单元进行信息通信，将采集到的图像信息通过SPI总线发送MCU单元。
如图4所示，显示屏模块通过SPI总线模块与MCU单元进行信息通信，显示屏主要的功能是显示一些提示信息和用于显示扫描二维码开门的二维码，使用者使用手机扫描显示屏模块生成的二维码，通过云端处理和识别后可以生成开门信号。
如图5所示，超声波测距模块采用LM1812超声波测距芯片，与MCU单元通过GPIO接口模块进行信号传递。超声波测距模块的供电由电源管理模块提供，超声波测距模块通过引出脚与MCU单元的GPIO接口连接，MCU单元通过GPIO接口的电平变化来实现对定位信号的获取，超声波测距模块辅助蓝牙实现精确定位。
如图6所示，MCU单元为主控芯片，分别为无线通信模块、GPIO接口、232串口模块和SPI总线模块提供控制逻辑，MCU单元采用NXP的基于Cortex-A7架构的i.MX6UL芯片，主频高达528MHz。无线通信模块为WIFI模块，方便系统接入互联网；GPIO接口、232串口模块和SPI总线模块为集成扩展板提供接口支持。AI语音识别模单元采用基于科大讯飞的语音识别模组，通过音频功放单元和语音采集单元，可完成语音的采集和播放，完成人与系统的语音交互，语音采集单元采用双麦降噪的方式，降低环境噪声对声音识别的影响。AI语音识别可实现通过判断语音信息来对人员的身份和指令信息进行判断，当确定讲话的人是已被录入的人员时，识别此人的语音信息来判断其需要执行的操作，控制相应的外部设备执行相应的动作。
外部供电与接口模块为设备与外部其他设备提供接口，包括电源接口、RS485接口、光耦隔离输入接口和继电器控制接口,光耦隔离输入接口电路如图7所示，光耦隔离输入接口可与闸机的红外对射模块进行集成。对外接口模块的控制信号由MCU单元来进行提供。本发明还具备韦根接口，可与具备韦根接口的刷卡、人闸和门禁系统进行韦根通信，进一步拓展了使用场景。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1，获取语音输入信息，识别所述语音输入信息，并判断当前用户为业主或访客；若为业主，则执行步骤S2，若为访客，则执行步骤S3；
步骤S2，根据获取的图像判断是否开门；包括：
获取当前用户的头部图像；对获取的头部图像并进行二值化处理，将背景与目标分割开，去除背景，得到目标像素点的集合；目标像素点包括头部外轮廓、人眼、鼻子及嘴巴的像素点；逐一确定集合中的目标像素点是否为噪声点，若是，则去除该目标像素点；若否，则保留该目标像素点；根据去噪声点后的目标像素点集合与云门禁设备存储的目标像素点集合进行匹配，若匹配，则当前用户有权限进入，云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不能匹配，则云门禁设备发送指令，重新采集；若连续三次不能匹配，则发出警告信息；
步骤S3，业主判断是否同意本次访问；包括：
获取语音输入信息，得到当前用户及所访问业主的ID信息；获取当前用户的头部图像，并将所述头部图像发送给业主手机终端中，由业主发送指令是否同意本次访问；若同意访问，则云门禁设备发送指令，打开大门，并记录开门时间及用户ID；若不同意访问，则云门禁设备发出语音提示，拒绝本次访问。
2.根据权利要求1所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：所述云门禁设备包括外部供电与接口模块、逻辑控制模块、音频功放单元、语音采集单元、超声波测距模块、NB-IOT模块、蓝牙模块、RFID刷卡单元、显示屏模块和电源管理模块；所述外部供电与接口模块分别连接逻辑控制模块和电源管理模块；所述逻辑控制模块包括MCU单元、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，所述MCU单元分别连接电源管理模块、AI语音识别单元、无线通信模块、GPIO接口、串行接口和SPI总线模块，所述AI语音识别单元分别与所述音频功放单元和语音采集单元连接；所述超声波测距模块连接GPIO接口；所述NB-IOT模块和蓝牙模块均与所述串行接口连接，所述RFID刷卡单元和显示屏模块均连接至SPI总线模块；所述电源管理模块为各个模块供电。
3.根据权利要求2所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：所述MCU单元采用i.MX6UL芯片。
4.根据权利要求2所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：还包括状态指示灯单元，所述状态指示灯单元通过GPIO接口与所述MCU单元连接。
5.根据权利要求2所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：还包括摄像头模块，所述摄像头模块通过SPI总线模块与MCU单元连接。
6.根据权利要求2所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：所述超声波测距模块采用LM1812超声波测距芯片。
7.根据权利要求2所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：所述外部供电与接口模块包括电源接口、RS485接口、光耦隔离输入接口和继电器控制接口。
8.根据权利要求1所述的一种智能云门禁设备的控制方法，其特征在于：所述确定集合中的目标像素点是否为噪声点包括：
比较当前的目标像素点的灰度值与相邻目标像素点灰度值之间相差的绝对值，若大于预设值，则当前的目标像素点为噪声点。
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