CN109493470A - 一种基于区块链的智能门禁系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于区块链的智能门禁系统，该系统包括：人脸采集装置采集开门人的人脸图像，并将采集的人脸图像发送至处理器；处理器对采集的人脸图像进行处理，并将得到的人脸图像的特征值和区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有开门权限；控制器根据处理器的判断结果，向电磁锁和报警器发出相应的控制指令。与现有技术相比，利用区块链数据库对有门禁权限的用户人脸图像特征值进行存储，避免了一个节点挂掉或者被攻击而导致的整个系统失效的风险，提升了门禁系统的安全等级。

Description

一种基于区块链的智能门禁系统
技术领域
本发明涉及安防系统技术领域，具体涉及一种基于区块链的智能门禁系统。
背景技术
随着当今社会科技的不断进步，人们正感受着高科技带来的方便和益处，同时，人们对于高科技服务与生活的要求也越来越高。但是随着科技的发展，也带来了许多不安全的方面，例如，运用高科技手段进行盗窃、抢劫和间谍等犯罪行为与日俱增。
怎样才能使人们的安全防范措施跟得上科技的发展，并且更有效的阻止这些犯罪行为的侵犯行为成为人们亟待解决的问题。仅仅依靠普通的门锁、防盗门或者固定的存储介质已经不能满足人们对安全性能的要求。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于区块链的智能门禁系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于区块链的智能门禁系统，该智能门禁系统包括：人脸采集装置、处理器、区块链数据库、控制器、电磁锁和报警器。
人脸采集装置，用于采集开门人的人脸图像，并将采集的人脸图像发送至处理器；处理器，用于对采集的人脸图像进行处理，并将得到的人脸图像的特征值和区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有开门权限；控制器，用于根据处理器的判断结果，向电磁锁和报警器发出相应的控制指令，若判断结果显示开门人具有门禁权限，控制器控制电磁锁开启，若判断结果显示开门人不具有门禁权限，控制器向报警器发出报警指令，报警器进行报警。
本发明的有益效果为：与现有技术相比，利用区块链数据库对有门禁权限的用户人脸图像特征值进行存储，避免了一个节点挂掉或者被攻击而导致整个系统失效的风险，提升了门禁系统的安全等级。
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是本发明的结构示意图；
图2是处理器2的框架结构图。
附图标记：人脸采集装置1；处理器2；区块链数据库3；控制器4；电磁锁5；报警器6；平滑模块21；增强模块22；特征提取模块23；特征识别模块24。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，一种基于区块链的智能门禁系统，该智能门禁系统包括：人脸采集装置1、处理器2、区块链数据库3、控制器4、电磁锁5和报警器6。
人脸采集装置1，用于采集开门人的人脸图像，并将采集的人脸图像发送至处理器2；处理器2，用于对采集的人脸图像进行处理，并将得到的人脸图像的特征值和区块链数据库3中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有开门权限；控制器4，用于根据处理器2的判断结果，向电磁锁5和报警器6发出相应的控制指令，若判断结果显示开门人具有门禁权限，控制器4控制电磁锁5开启，若判断结果显示开门人不具有门禁权限，控制器4向报警器6发出报警指令，报警器6进行报警。
有益效果：与现有技术相比，利用区块链数据库对有门禁权限的用户人脸图像特征值进行存储，避免了一个节点挂掉或者被攻击而导致整个系统失效的风险，提升了门禁系统的安全等级。
优选地，区块链数据库3由多个区块链节点组成，区块链节点用于存储有门禁权限的用户人脸图像特征值。
优选地，控制器4为单片机。
优选地，报警器6为蜂鸣报警器。
优选地，如图2所示，处理器2包括平滑模块21、增强模块22、特征提取模块23和特征识别模块24。平滑模块21，用于对采集的人脸图像进行平滑处理，去除人脸图像中的随机噪声；增强模块22，用于对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理；特征提取模块23，用于从增强处理后的人脸图像中提取人脸图像特征值；特征识别模块24，用于将提取得到的人脸图像特征值和区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有门禁权限，并输出判断结果至控制器。
优选地，所述对采集的人脸图像进行平滑处理，去除人脸图像中的随机噪声，具体为：
(1)将采集的人脸图像进行灰度化处理；
(2)利用小波变换对灰度化后的人脸图像进行B层小波分解，得到一组小波系数；
(3)利用阈值处理函数分别对各个分解层的小波系数进行阈值处理，其中，第b层小波系数的阈值处理函数为：
式中，y′a，b为去噪后的第b层的第a个小波系数，ya，b为去噪前的第b层的第a个小波系数，T1，b为设定的第b层小波系数的阈值下限值，T2，b为设定的第b层小波系数的阈值上限值，且T2，b＝ζT1，b，ζ为一比例系数，其满足0＜ζ＜1，a为形状系数，μ为一常数因子，sgn(f)为符号函数，当f为正数时，取1，为负数时，取-1；
(4)利用小波变换对去噪后的小波系数进行重构，得到去噪后的人脸图像。
有益效果：利用阈值处理函数分别对不同分解层的小波系数进行阈值处理，该阈值处理算法能够根据分解层次的不同而自适应去除人脸图像中的随机噪声；在阈值处理函数中，a为形状系数，该系数用于控制T1，b＜|ya，b|≤T2，b和|ya，b|≥T2，b区间内的函数的形状，即控制衰减程度；根据T1，b、T2，b与ya，b的绝对值的大小关系，选择不同的去噪方式实现去噪，该算法能够有效地去除人脸图像中的随机噪声，保留人脸图像中的有效信息，同时该阈值处理函数在T1，b和T2，b处连续，能够有效避免去噪后的人脸图像产生的附加震荡，在阈值附近，该阈值处理函数有较好的平滑过渡带，这样使得到的去噪后的人脸图像更接近于真实图像，有利于后续对开门人身份的准确识别，提高了该门禁系统的安全性。
在一个实施例中，采用阈值的方法对人脸图像进行去噪处理，可以通过实际情况选择一个固定的阈值上限值和一个阈值下限值来实现对人脸图像的去噪操作。
在一个更优的实施方式中，通过求解各个分解层的阈值上限值，进而实现对人脸图像的去噪过程。其中，第b层小波系数的阈值上限值T2，b可利用下式计算得到：
式中，T2，b为第b层小波系数的阈值上限值，Ca，b为第b层小波系数的第a个小波系数，Ab为第b层小波系数的个数，middle(ψ)表示取中间值，即从排序好的小波系数中选取中间值；θ1、θ2为权重系数，其满足θ1+θ2＝1。
有益效果：在求解各个分解层的阈值上限值时，通过求取所有小波系数的middle值以及第b层小波系数的平均值，进而求解第b层小波系数的阈值上限值，该算法能够根据各个分解层的情况自适应的确定每一层小波系数的阈值上限值和阈值下限值，进而选择不同的阈值上限值和阈值下限值以实现去噪，该算法避免了设定固定阈值带来的噪声小波系数被保留下来，而使得去噪后的人脸图像中依然存在大量噪声，同时也避免了将有用的小波系数当成噪声信息，而使得去噪后的目标太过平滑，损失了细节信息；而选择不同阈值进行去噪也提高了去噪的准确度。
在一个可选的实施方式中，所述对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理，具体为：
(1)利用自定义的隶属度函数将去噪后的人脸图像从空间域变换到模糊域，并计算去噪后的人脸图像中所有像素点的隶属度值，其中，自定义的隶属度函数为：
式中，fxy是去噪后的人脸图像中坐标(x，y)处的像素点的灰度值，μxy是坐标(x，y)处的像素点的隶属度值，fT为预设的阈值，L为去噪后的人脸图像中的最大灰度值；
(2)在模糊域中，可通过非线性变换对得到的各个像素点的隶属度值进行修正，得到各个像素点修正后的隶属度值，其中，自定义的非线性变换公式为：
式中，μ′xy为坐标(x，y)处的像素点修正后的隶属度值，μxy为坐标(x，y)处的像素点的隶属度值，μT为fT对应的隶属度值，μT可由步骤(1)的隶属度函数计算得到；
(3)把修正后的像素点的隶属度值转换为相应像素点的灰度值，得到模糊增强后的人脸图像，其中，把坐标(x，y)处的像素点的修正后的隶属度值μ′xy转换为其灰度值f′xy的算式为：
式中，f′xy是经逆变换后的坐标(x，y)处的像素点的灰度值；
遍历模糊域中所有像素点，所有像素点经逆变换后构成的集合即为增强后的人脸图像。
有益效果：利用自定义的隶属度函数将去噪后的人脸图像从空间域变换到模糊域，使之在模糊域中，各个像素点灰度值映射在[0，1]区间；通过设定一阈值fT，将去噪后的人脸图像分为灰度级较高的区域和灰度级较低的区域，并分别在这两个区域内用不同的隶属度函数求解区域内像素点的隶属度值，这样做可以削弱灰度级较低的部分，使相应的像素点的灰度级更低，同时增强灰度级较高的部分，使相应的像素点的灰度级更高，以此来达到图像增强的目的；通过在模糊域中完成对去噪后的人脸图像的增强处理，使得去噪后的人脸图像得到有效增强，使得整个增强后的人脸图像变亮的同时，能够更好的保留人脸图像中的细节特征，有利于后续对人脸图像的特征提取和识别。
优选地，所述将处理得到的人脸图像的特征值和所述区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有门禁权限，具体为：当处理得到的人脸图像的特征值X和所述区块链数据库3中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值XS满足则开门人具有门禁权限，否则，开门人不具有门禁权限，其中，为自定义的相似度因子。
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)

1.一种基于区块链的智能门禁系统，其特征在于，包括：人脸采集装置、处理器、区块链数据库、控制器、电磁锁和报警器；
所述人脸采集装置，用于采集开门人的人脸图像，并将采集的人脸图像发送至所述处理器；
所述处理器，用于对采集的人脸图像进行处理，并将处理得到的人脸图像的特征值和所述区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有门禁权限；
所述控制器，用于根据所述处理器的判断结果，向所述电磁锁和报警器发出相应的控制指令，若判断结果显示开门人具有门禁权限，所述控制器控制所述电磁锁开启，若判断结果显示开门人不具有门禁权限，所述控制器向所述报警器发出报警指令，所述报警器进行报警。
2.根据权利要求1所述的智能门禁系统，其特征在于，所述区块链数据库由多个区块链节点组成，所述区块链节点用于存储有门禁权限的用户人脸图像特征值。
3.根据权利要求1所述的智能门禁系统，其特征在于，所述控制器为单片机。
4.根据权利要求1所述的智能门禁系统，其特征在于，所述报警器为蜂鸣报警器。
5.根据权利要求1所述的智能门禁系统，其特征在于，所述处理器包括平滑模块、增强模块、特征提取模块和特征识别模块；
所述平滑模块，用于对采集的人脸图像进行平滑处理，去除所述人脸图像中的随机噪声；
所述增强模块，用于对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理；
所述特征提取模块，用于从增强处理后的人脸图像中提取人脸图像特征值；
所述特征识别模块，用于将提取得到的人脸图像特征值和所述区块链数据库中预存储的有门禁权限的用户人脸图像特征值进行匹配，判断开门人是否具有门禁权限，并输出判断结果至所述控制器。
6.根据权利要求5所述的智能门禁系统，其特征在于，所述对采集的人脸图像进行平滑处理，去除所述人脸图像中的随机噪声，具体为：
(1)将采集的人脸图像进行灰度化处理；
(2)利用小波变换对灰度化后的人脸图像进行B层小波分解，得到一组小波系数；
(3)利用阈值处理函数分别对各个分解层的小波系数进行阈值处理，其中，第b层小波系数的阈值处理函数为：
式中，y′a,b为去噪后的第b层的第a个小波系数，ya,b为去噪前的第b层的第a个小波系数，T1,b为设定的第b层小波系数的阈值下限值，T2,b为设定的第b层小波系数的阈值上限值，且T2,b＝ζT1,b，ζ为一比例系数，其满足0＜ζ＜1，a为形状系数，μ为一常数因子，sgn(f)为符号函数，当f为正数时，取1，为负数时，取-1；
(4)利用小波变换对去噪后的小波系数进行重构，得到去噪后的人脸图像。
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Address before: Room 312, Comprehensive Building, Science and Technology Innovation Park, Liangshan Economic Development Zone, Jining City, Shandong Province, 272600

Patentee before: Liangshan Economic Development Investment Group Co.,Ltd.

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Denomination of invention: A blockchain based intelligent access control system

Granted publication date: 20210803

Pledgee: Zaozhuang Bank Co.,Ltd. Jining Liangshan Branch

Pledgor: Liangshan Xingyuan Trading Co.,Ltd.

Registration number: Y2024980003858

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