CN109284775A - 门锁润滑度等级采集方法 - Google Patents
门锁润滑度等级采集方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109284775A CN109284775A CN201810960547.4A CN201810960547A CN109284775A CN 109284775 A CN109284775 A CN 109284775A CN 201810960547 A CN201810960547 A CN 201810960547A CN 109284775 A CN109284775 A CN 109284775A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- door lock
- equipment
- lubricity
- personnel
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/30—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
本发明涉及一种门锁润滑度等级采集方法,该方法包括使用一种门锁润滑度等级采集机构来采集门锁润滑度等级,所述门锁润滑度等级采集机构包括:润滑度采集设备,设置在住宅门锁内部,用于对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并输出所述现场润滑度等级;自动上油设备,设置在住宅门锁内部,与所述润滑度采集设备连接,用于接收所述现场润滑度等级,以在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;鉴权处理设备,用于对数据替换图像中的指纹图像块进行特征提取,以基于提取的特征对住宅门锁前方人员的身份进行鉴权,以确定所述住宅门锁前方人员是否为住宅家庭成员。
Description
技术领域
本发明涉及指纹分析领域,尤其涉及一种门锁润滑度等级采集方法。
背景技术
指纹扫描使用高度复杂的算法来识别和分析这些指纹,基本思想是测量指纹的相对位置,这与通过星星的相对位置来识别一部分开空的方法一样。如果两个指纹图像有三指纹末端和两个交叉以同样的尺度形成同样的形状,则很可以它们是同一个指纹图像。
发明内容
为了解决当前住宅门锁自动化水平不高的技术问题,本发明提供了一种门锁润滑度等级采集方法,对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作,避免基于指纹识别的住宅门锁开启失败的事故发生;更关键的是,基于图像中各个斑点区域的分布情况,选择对应的均值滤波窗口,并在以图像的像素点为中心的均值滤波窗口内,距离所述图像的像素点越近,权重系数越大,从而提高图像信号的滤波效果。
根据本发明的一方面,提供一种门锁润滑度等级采集方法,该方法包括使用一种门锁润滑度等级采集机构来采集门锁润滑度等级,所述门锁润滑度等级采集机构包括:润滑度采集设备,设置在住宅门锁内部,用于对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并输出所述现场润滑度等级;自动上油设备,设置在住宅门锁内部,与所述润滑度采集设备连接,用于接收所述现场润滑度等级,以在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;储油容器,设置在住宅门锁内部,与所述自动上油设备连接,用于储存用于润滑住宅门锁内的门锁开关设备的润滑油;现场数据获取设备,设置在住宅门锁上,用于接收住宅门锁前方人员按压手指输入的指纹图像数据,以获得对应的人员指纹图像,并输出所述人员指纹图像;参数提取设备,与所述现场数据获取设备连接,用于接收所述人员指纹图像,对所述人员指纹图像执行平滑度识别动作,以获得所述人员指纹图像对应的实时平滑度;参数处理设备,与所述参数提取设备连接,用于接收所述实时平滑度和所述人员指纹图像,并基于所述实时平滑度对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理,以获得相应的参数处理图像,并输出所述平滑操作图像;在所述参数处理设备中,所述实时平滑度越高,对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理的强度越小;径向半径采集设备,与所述参数处理设备连接,用于接收所述参数处理图像,对所述参数处理图像进行斑点识别,以获得所述参数处理图像中的各个斑点区域,测量每一个斑点区域的径向半径,将各个斑点区域的径向半径进行大小排序,以获取其中的最大径向半径;窗口定义设备,与所述径向半径采集设备连接,用于获取所述最大径向半径对应的斑点区域的形状,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口;信号替换设备,分别与所述径向半径采集设备和所述窗口定义设备连接,用于接收所述均值滤波窗口,对所述参数处理图像的像素点执行以下滤波处理操作:在所述参数处理图像中,获取以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内的各个像素点的各个像素值用作目标像素值,在以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内,距离所述参数处理图像的像素点越近,权重系数越大,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值,从而获得所述参数处理图像对应的数据替换图像;在所述信号替换设备中,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值包括:将每一个目标像素值与对应的权重系数相乘以获得所述目标像素值对应的乘积项,将各个目标像素值的各个乘积项相加,将相加结果除以各个目标像素值的各个权重系数之和以获得所述参数处理图像的像素点的替换像素值;鉴权处理设备,与所述信号替换设备连接,用于接收所述数据替换图像,对所述数据替换图像中的指纹图像块进行特征提取,以基于提取的特征对住宅门锁前方人员的身份进行鉴权,以确定所述住宅门锁前方人员是否为住宅家庭成员;其中,在所述鉴权处理设备中,当提取的特征与预存的各个住宅家庭成员的各个指纹特征的各个相似度都小于预设百分比时,确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,否则,确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中,还包括:
门锁开关设备,与所述鉴权处理设备连接,用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员,自动打开住宅门锁。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述信号替换设备包括滤波窗口接收单元、距离检测单元、权重系数确定单元和滤波执行单元。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述距离检测单元分别与所述滤波窗口接收单元和所述权重系数确定单元连接。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述权重系数确定单元分别与所述距离检测单元和所述滤波执行单元连接。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的形状与所述最大径向半径对应的斑点区域的形状相匹配。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的径向半径与所述最大径向半径相匹配。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述门锁开关设备还用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,自动关闭住宅门锁。
更具体地,在所述门锁润滑度等级采集机构中:
所述自动上油设备还用于在所述现场润滑度等级等于最高润滑度等级时,停止对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;其中,在所述自动上油设备中,所述最高润滑度等级大于所述最低润滑度等级。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的门锁润滑度等级采集机构所应用的住宅门锁的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的实施方案进行详细说明。
指纹扫描有两项基本工作:一是需要获得手指的图像,二是需要确定该图像中的指纹是否与前扫描图像中的指纹相吻合。
获得一个人的指纹图像有多种方法,最常用的方法是光学扫描和电容扫描,两种扫描方法以完全不同的方式工作,但都会得到同一种图像。
光学扫描的核心部件是电荷耦合设备(CCD),这与数码相机和摄像机中使用的光传感器系统是相同的。CCD只不过是一组光敏二极管,这种器件在光子的作用下可以产生电信号。每个光敏器件记录一个像素,即一个代表射中该点的光束的微小圆点。明暗像共同构成了扫描场景的图像。
通常,在指纹扫描系统中有一个模数转换器,用来处理模拟电子信号以产生该图像的数字表现形式。
为了克服上述不足,本发明搭建一种门锁润滑度等级采集方法,该方法包括使用一种门锁润滑度等级采集机构来采集门锁润滑度等级。所述门锁润滑度等级采集机构能够有效解决相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的门锁润滑度等级采集机构所应用的住宅门锁的结构示意图。其中,1为门锁外部连接件,2为门把手。
根据本发明实施方案示出的门锁润滑度等级采集机构包括:
润滑度采集设备,设置在住宅门锁内部,用于对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并输出所述现场润滑度等级;
自动上油设备,设置在住宅门锁内部,与所述润滑度采集设备连接,用于接收所述现场润滑度等级,以在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;
储油容器,设置在住宅门锁内部,与所述自动上油设备连接,用于储存用于润滑住宅门锁内的门锁开关设备的润滑油;
现场数据获取设备,设置在住宅门锁上,用于接收住宅门锁前方人员按压手指输入的指纹图像数据,以获得对应的人员指纹图像,并输出所述人员指纹图像;
参数提取设备,与所述现场数据获取设备连接,用于接收所述人员指纹图像,对所述人员指纹图像执行平滑度识别动作,以获得所述人员指纹图像对应的实时平滑度;
参数处理设备,与所述参数提取设备连接,用于接收所述实时平滑度和所述人员指纹图像,并基于所述实时平滑度对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理,以获得相应的参数处理图像,并输出所述平滑操作图像;在所述参数处理设备中,所述实时平滑度越高,对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理的强度越小;
径向半径采集设备,与所述参数处理设备连接,用于接收所述参数处理图像,对所述参数处理图像进行斑点识别,以获得所述参数处理图像中的各个斑点区域,测量每一个斑点区域的径向半径,将各个斑点区域的径向半径进行大小排序,以获取其中的最大径向半径;
窗口定义设备,与所述径向半径采集设备连接,用于获取所述最大径向半径对应的斑点区域的形状,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口;
信号替换设备,分别与所述径向半径采集设备和所述窗口定义设备连接,用于接收所述均值滤波窗口,对所述参数处理图像的像素点执行以下滤波处理操作:在所述参数处理图像中,获取以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内的各个像素点的各个像素值用作目标像素值,在以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内,距离所述参数处理图像的像素点越近,权重系数越大,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值,从而获得所述参数处理图像对应的数据替换图像;在所述信号替换设备中,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值包括:将每一个目标像素值与对应的权重系数相乘以获得所述目标像素值对应的乘积项,将各个目标像素值的各个乘积项相加,将相加结果除以各个目标像素值的各个权重系数之和以获得所述参数处理图像的像素点的替换像素值;
鉴权处理设备,与所述信号替换设备连接,用于接收所述数据替换图像,对所述数据替换图像中的指纹图像块进行特征提取,以基于提取的特征对住宅门锁前方人员的身份进行鉴权,以确定所述住宅门锁前方人员是否为住宅家庭成员;
其中,在所述鉴权处理设备中,当提取的特征与预存的各个住宅家庭成员的各个指纹特征的各个相似度都小于预设百分比时,确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,否则,确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员。
接着,继续对本发明的门锁润滑度等级采集机构的具体结构进行进一步的说明。
在所述门锁润滑度等级采集机构中,还包括:
门锁开关设备,与所述鉴权处理设备连接,用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员,自动打开住宅门锁。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述信号替换设备包括滤波窗口接收单元、距离检测单元、权重系数确定单元和滤波执行单元。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述距离检测单元分别与所述滤波窗口接收单元和所述权重系数确定单元连接。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述权重系数确定单元分别与所述距离检测单元和所述滤波执行单元连接。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的形状与所述最大径向半径对应的斑点区域的形状相匹配。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的径向半径与所述最大径向半径相匹配。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述门锁开关设备还用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,自动关闭住宅门锁。
在所述门锁润滑度等级采集机构中:
所述自动上油设备还用于在所述现场润滑度等级等于最高润滑度等级时,停止对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;
其中,在所述自动上油设备中,所述最高润滑度等级大于所述最低润滑度等级。
另外,在所述门锁润滑度等级采集机构中:所述鉴权处理设备由通用阵列逻辑器件GAL来实现。通用阵列逻辑器件GAL(Generic Array Logicwww.husoon.com)器件是1985年LATTICE公司最先发明的可电擦除、可编程、可设置加密位的PLD。具有代表性的GAL芯片有GAL16V8、GAL20,这两种GAL几乎能够仿真所有类型的PAL器件。实际应用中,GAL器件对PAL器件仿真具有100%的兼容性,所以GAL几乎可以全代替PAL器件,并可取代大部分SSI、MSI数字集成电路,因而获得广泛应用。GAL和PAL的最大差别在于GAL的输出结构可由用户定义,是一种可编程的输出结构。GAL的两种基本型号GAL16V8(20引脚)GAL20V8(24引脚)可代替树十种PAL器件,因而称为痛用可编程电路。而PAL的输出是由厂家定义好的,芯片选定后就固定了,用户无法改变。
采用本发明的门锁润滑度等级采集机构,针对现有技术中住宅门锁自动化控制能力不足的技术问题,通过对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作,避免基于指纹识别的住宅门锁开启失败的事故发生;更关键的是,基于图像中各个斑点区域的分布情况,选择对应的均值滤波窗口,并在以图像的像素点为中心的均值滤波窗口内,距离所述图像的像素点越近,权重系数越大,提高图像信号的滤波效果,从而解决了上述技术问题。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (9)
1.一种门锁润滑度等级采集方法,该方法包括使用一种门锁润滑度等级采集机构来采集门锁润滑度等级,其特征在于,所述门锁润滑度等级采集机构包括:
润滑度采集设备,设置在住宅门锁内部,用于对住宅门锁内的门锁开关设备进行润滑度采集,以获得对应的现场润滑度等级,并输出所述现场润滑度等级;
自动上油设备,设置在住宅门锁内部,与所述润滑度采集设备连接,用于接收所述现场润滑度等级,以在所述现场润滑度等级低于最低润滑度等级时,启动对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;
储油容器,设置在住宅门锁内部,与所述自动上油设备连接,用于储存用于润滑住宅门锁内的门锁开关设备的润滑油;
现场数据获取设备,设置在住宅门锁上,用于接收住宅门锁前方人员按压手指输入的指纹图像数据,以获得对应的人员指纹图像,并输出所述人员指纹图像;
参数提取设备,与所述现场数据获取设备连接,用于接收所述人员指纹图像,对所述人员指纹图像执行平滑度识别动作,以获得所述人员指纹图像对应的实时平滑度;
参数处理设备,与所述参数提取设备连接,用于接收所述实时平滑度和所述人员指纹图像,并基于所述实时平滑度对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理,以获得相应的参数处理图像,并输出所述平滑操作图像;在所述参数处理设备中,所述实时平滑度越高,对所述人员指纹图像进行相应的图像平滑处理的强度越小;
径向半径采集设备,与所述参数处理设备连接,用于接收所述参数处理图像,对所述参数处理图像进行斑点识别,以获得所述参数处理图像中的各个斑点区域,测量每一个斑点区域的径向半径,将各个斑点区域的径向半径进行大小排序,以获取其中的最大径向半径;
窗口定义设备,与所述径向半径采集设备连接,用于获取所述最大径向半径对应的斑点区域的形状,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口;
信号替换设备,分别与所述径向半径采集设备和所述窗口定义设备连接,用于接收所述均值滤波窗口,对所述参数处理图像的像素点执行以下滤波处理操作:在所述参数处理图像中,获取以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内的各个像素点的各个像素值用作目标像素值,在以所述参数处理图像的像素点为中心的均值滤波窗口内,距离所述参数处理图像的像素点越近,权重系数越大,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值,从而获得所述参数处理图像对应的数据替换图像;在所述信号替换设备中,基于各个目标像素值以及分别对应的权重系数确定所述参数处理图像的像素点的替换像素值以替换所述参数处理图像的像素点的原始像素值包括:将每一个目标像素值与对应的权重系数相乘以获得所述目标像素值对应的乘积项,将各个目标像素值的各个乘积项相加,将相加结果除以各个目标像素值的各个权重系数之和以获得所述参数处理图像的像素点的替换像素值;
鉴权处理设备,与所述信号替换设备连接,用于接收所述数据替换图像,对所述数据替换图像中的指纹图像块进行特征提取,以基于提取的特征对住宅门锁前方人员的身份进行鉴权,以确定所述住宅门锁前方人员是否为住宅家庭成员;
其中,在所述鉴权处理设备中,当提取的特征与预存的各个住宅家庭成员的各个指纹特征的各个相似度都小于预设百分比时,确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,否则,确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
门锁开关设备,与所述鉴权处理设备连接,用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为住宅家庭成员,自动打开住宅门锁。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于:
所述信号替换设备包括滤波窗口接收单元、距离检测单元、权重系数确定单元和滤波执行单元。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:
所述距离检测单元分别与所述滤波窗口接收单元和所述权重系数确定单元连接。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于:
所述权重系数确定单元分别与所述距离检测单元和所述滤波执行单元连接。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于:
在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的形状与所述最大径向半径对应的斑点区域的形状相匹配。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于:
在所述窗口定义设备中,基于所述最大径向半径对应的斑点区域的形状确定相应的均值滤波窗口包括:相应的均值滤波窗口的径向半径与所述最大径向半径相匹配。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于:
所述门锁开关设备还用于在所述鉴权处理设备确定所述住宅门锁前方人员为非住宅家庭成员,自动关闭住宅门锁。
9.如权利要求1-8任一所述的方法,其特征在于:
所述自动上油设备还用于在所述现场润滑度等级等于最高润滑度等级时,停止对住宅门锁内的门锁开关设备的上油动作;
其中,在所述自动上油设备中,所述最高润滑度等级大于所述最低润滑度等级。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810960547.4A CN109284775A (zh) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 门锁润滑度等级采集方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810960547.4A CN109284775A (zh) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 门锁润滑度等级采集方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109284775A true CN109284775A (zh) | 2019-01-29 |
Family
ID=65183341
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810960547.4A Pending CN109284775A (zh) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 门锁润滑度等级采集方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109284775A (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007524906A (ja) * | 2003-06-21 | 2007-08-30 | アプリリス,インコーポレイテッド | 生体認証用画像を処理する方法および装置 |
CN203532534U (zh) * | 2013-07-22 | 2014-04-09 | 慈溪市由由轴承有限公司 | 智能润滑轴承 |
CN205100688U (zh) * | 2015-11-19 | 2016-03-23 | 四川乐创智享科技有限公司 | 一种具有告警功能的安全房门锁具 |
CN105931324A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-09-07 | 时建华 | 通过指纹进行识别的门锁 |
-
2018
- 2018-08-22 CN CN201810960547.4A patent/CN109284775A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007524906A (ja) * | 2003-06-21 | 2007-08-30 | アプリリス,インコーポレイテッド | 生体認証用画像を処理する方法および装置 |
CN203532534U (zh) * | 2013-07-22 | 2014-04-09 | 慈溪市由由轴承有限公司 | 智能润滑轴承 |
CN205100688U (zh) * | 2015-11-19 | 2016-03-23 | 四川乐创智享科技有限公司 | 一种具有告警功能的安全房门锁具 |
CN105931324A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-09-07 | 时建华 | 通过指纹进行识别的门锁 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3586431B2 (ja) | 個人認証方法および装置 | |
KR101343901B1 (ko) | 디지털 이미지에서의 눈 검출을 위한 방법 및 장치 | |
Sun et al. | Improving iris recognition accuracy via cascaded classifiers | |
US8311290B2 (en) | Method for identifying a person and acquisition device | |
CN104680128B (zh) | 一种基于四维分析的生物特征识别方法和系统 | |
CN107330857B (zh) | 一种红外图像中暗弱点目标检测方法 | |
CN102177524A (zh) | 使用先进图像识别的基于图像的库存控制系统 | |
CN106934377B (zh) | 一种改进的人脸检测系统 | |
CN107256395A (zh) | 掌静脉提取方法及装置 | |
Wang et al. | Fit-sphere unwrapping and performance analysis of 3D fingerprints | |
CN102598058A (zh) | 用于检测脸部变化的系统以及使用脸部变化检测的智能系统 | |
CN105049710A (zh) | 一种大视角摄像头控制方法及用户终端 | |
CN103986882A (zh) | 一种实时监控系统中的图像分级﹑传输和处理的方法 | |
CN108932498A (zh) | 办公场所指纹识别鉴权机构 | |
CN109284775A (zh) | 门锁润滑度等级采集方法 | |
CN1144152C (zh) | 基于虹膜识别的身份鉴定方法 | |
CN102542304B (zh) | 识别wap手机色情图像的区域分割肤色算法 | |
CN110189350A (zh) | 一种瞳孔边缘的确定方法、装置及存储介质 | |
CN109118240A (zh) | 地铁现场缴费方法 | |
CN108830238A (zh) | 唇膏颜色自适应选择系统 | |
CN110857602A (zh) | 门锁润滑度等级采集机构 | |
Winarno et al. | Edge detection and grey level co-occurrence matrix (glcm) algorithms for fingerprint identification | |
Singla et al. | Challenges at different stages of an iris based biometric system. | |
Ukai et al. | Facial skin blood perfusion change based liveness detection using video images | |
CN110908289A (zh) | 智能家居的控制方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190129 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |