CN109671189A - 一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，包括前端识别模块、信息定位模块、数据分模块、智能决策和输出控制模块。前端识别模块包括生物识别智能相机和车辆识别智能像机。信息定位模块包括人员信息定位和车辆信息定位功能，数据分析模块基于大数据的人工智能分析，通过定位模块获取到的车辆信息和人员信息及相关进出记录信息分析出智能出入关系信息。智能决策模块通过对智能出入关系信息进行智能概率决策，得出对各种放行决策的概率评估。本发明在识别车辆的同时也识别车上驾乘人员的人脸信息，通过人工智能分析系统挖掘车辆、人员的关联信息来自动判定车辆是否能够进出场，大大提升了进出体验和通行效率，减少人工管理工作。

Description

一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统
技术领域
本发明属于安防监控、人工智能、出入口控制、门禁技术领域，具体涉及一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统。
背景技术
出入口管理系统已广泛应用于商业楼宇、工业园区及住宅社区。在商业楼宇领域，以出入口管理系统为基础衍生出智能楼宇管理综合平台；在工业园区领域，以出入口管理系统为基础衍生出综合安防管理平台；在住宅社区领域，以出入口管理系统为基础衍生出智能社区物业管理系统。
自动化出入口管理系统的基本流程是：从识读设备获取输入信号后，控制器(由相关软件实行管理控制)根据预先设置的出入权限等有关信息与输入信息进行比对判断，当符合要求后，记录该次出入的信息(如卡号、地点、时间、出还是入等)，并向执行机构输出信号，使其执行开锁和闭锁工作，并将开门和关门状态反馈到控制器，就此完成了一次操作。
当前，主流的出入口管理系统对人流和车流通常实现分开管理，数据独立使用，独立决策，其不足是没有进一步通过深度挖掘数据之间的关联，提供一些更便捷实用功能给用户，管控主体非常依赖于安保人员。对人流进出的管控，目前主要是以刷卡方式为主，不方便。对于车流进出的管控主要靠摄像机的车牌识别功能，和原来的发卡方式相比，车牌识别方式虽然有了不少的提升，但传统的人脸和车辆信息结合的卡口系统，只是简单地将车牌号码和人脸特征进行机械绑定。车辆进出时，通过摄像机扫描同时采集车牌信息和人脸数据，经数据库匹配一致后自动放行；反之则拒绝通过。该传统方式虽然简单方便，但是无法满足各种复杂情况下的自动识别：比如无牌车辆进出、套牌车辆进出、业主临时更换车辆后进出、被盗车辆进出等，传统车牌识别方式不能提供很好的辨识和处理。
综上，当前主流出入口管理系统存在上述问题的主要原因在于：
1，数据挖掘不够充分，需要人流数据和车流数据结合起来分析，联合决策；
2，业务模式过于简单，需要结合大数据、充分发挥平台和历史数据的功能；
3，决策主体过于依赖于安保人员和固定操作模式，需要引入人工智能和机器学习。
在出入口控制应用系统中，通过引入人工智能技术，可以充分挖掘历史数据和决策结果的积累，采用机器学习的方法可以减少人工干预的投入。人员车辆的每一次进出行为，都是人工智能主体的一次学习过程。伴随着进出次数的不断积累，车辆进出时的识别成功率将持续上升，最终达到完全取代人工的效果。
人工智能分析和决策模块的基础算法是贝叶斯方程即：
根据不确定性信息作出推理和决策，需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理，据此模拟主观概率估计的认知决策过程与规律。假设B1，B2，…，Bn表示车辆及随车人员的各种可能性，理论上讲，B1，B2，…，Bn构成了各种合法条件的样本全空间。A可以表示为允许车辆驶入，那么P(A)则代表允许车辆驶入的概率。P(Bn|A)表示某种特定条件下允许车辆驶入的概率：比如B1表示业主车辆，那么P(B1|A)就代表允许业主车辆驶入的概率。假设样本空间只有B1和B2:B1代表业主车辆，B2代表非业主车辆。假设业主车辆拥有车位的概率为0.6，通常情况下根据历史以往进出记录得出拥有车位的业主允许其车辆驶入的概率是0.8，不拥有车位的业主允许其车辆驶入的概率是0.3，如果这时来了一辆业主车辆，则允许其驶入的概率公式为：
由上述分析可知，通过引入人工智能技术到出入口控制应用中就可以克服目前依赖于安保人员和固定操作模式的弊端，实现车辆进出时的识别成功率的持续提升，最终达到完全的智能化。
发明内容
本发明针对出入口管理系统中业主临时更换车辆、被盗车辆、无牌车辆、套牌车辆进出时无法被系统自动识别的问题，提出通过全方位立体式地采集车辆相关信息，同时匹配具备持续学习能力的人工智能分析决策模块，以全方位地提升用户的出行体验和出入安全保障。
为此目的，本发明提出的解决方案为一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，系统包括前端识别模块、信息定位模块、数据分模块、智能决策和输出控制模块；
所述前端识别模块包括生物识别智能相机和车辆识别智能像机，生物识别智能相机负责采集进出人员脸部特征信息，车辆识别智能像机用于采集进出车辆的信息；
信息定位模块包括人员信息定位和车辆信息定位功能，基于前端识别模块采集到的人员信息和车辆信息，通过人员信息定位和大数据匹配算法能够定位到相关人员的身份信息和进出记录，通过车辆信息定位和大数据匹配算法能够定位到车辆的归属信息和进出记录信息；
数据分析模块是指基于大数据的人工智能分析，通过定位模块获取到的车辆信息和人员信息及相关进出记录信息进一步分析出智能出入关系信息。
智能决策模块提供基于人工智能分析结果的智能决策，通过对数据分析模块给出的智能出入关系信息进行智能概率决策，得出对各种放行决策的概率评估；
输出控制模块执行智能决策模块的决策，启动语音播报系统、屏幕信息发布系统、行人道闸控制和车辆道闸控制。
根据需要，人员脸部特征信息可以包括人员虹膜特征信息。
进出车辆的信息一般包括车辆的车牌信息、车型轮廓信息、车辆颜色信息。
根据需要，进出车辆的信息可以包括车架号信息。
上述智能出入关系信息包括人员和车辆的关系、人员进出前置条件信息、车辆进出前置条件信息、人员和场内车位关系、车辆和场内车位关系、人员关联车位即时状态、车辆关联车位即时状态信息。
上述概率评估的对象可以覆盖允许人员进场、允许车辆进场、允许人员和车辆同时进场、禁止人员进场、禁止车辆进场、禁止人员和车辆同时进场。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明利用多传感器联合的识别系统，在识别车辆的同时也识别车上驾乘人员的人脸信息，通过人工智能分析系统挖掘车辆、人员的关联信息来自动判定车辆是否能够进出场，大大提升了进出体验和通行效率，减少人工管理工作，降低人力成本。
2、本发明可以克服现有的出入口控制系统存在的场内业主换车驶入或者新的车牌未在系统登记导致车牌识别控制系统无法放行通过，车上人员需跟安保人员核实身份和车辆信息后、由保安手动放行进场与出场的不足。
3、本发明系统的输出设备的界面功能丰富，车辆被拒绝放行时联动信息发布大屏，展示相关原因及解决方法，扬声器也会通过语音的方式提醒相关人员。
4、本系统的当前决策内容及依据会写入系统大数据，作为今后决策的依据数据，系统具有学习能力。
附图说明
图1为本发明的系统架构图。
图2为本系统的核心架构图。
图3为本发明的系统实现模块图。
具体实施方式
现结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。
图1是本发明的系统架构图，主要由前端识别、信息定位、数据分析、智能决策和输出控制几个大的功能模块构成。
前端识别模块主要包括生物识别智能相机和车辆识别智能像机。生物识别智能相机负责采集进出人员脸部特征信息、特定场景下也可采集人员虹膜特征信息；车辆识别智能像机用于采集进出车辆的车牌信息、车型轮廓信息、车辆颜色信息等，特定场景下还可以采集车架号信息。
信息定位模块主要包括人员信息定位和车辆信息定位。基于前端识别模块采集到的人员信息和车辆信息，通过人员信息定位和大数据匹配算法，能够基本定位到相关人员的身份信息和进出记录；通过车辆信息定位和大数据匹配算法，能够基本定位到车辆的所属单位、日常驾驶和进出记录等信息。
数据分析模块主要是指基于大数据的人工智能分析。通过定位模块获取到的车辆信息和人员信息及相关进出记录进一步分析出人员和车辆的关系、人员进出前置条件信息、车辆进出前置条件信息、人员和场内车位关系、车辆和场内车位关系、人员关联车位即时状态、车辆关联车位即时状态等信息。
智能决策模块主要是指基于人工智能分析结果的智能决策。通过对分析模块给出的各种关系进行智能概率决策，得出对各种放行决策的概率评估：允许人员进场、允许车辆进场、允许人员和车辆同时进场、禁止人员进场、禁止车辆进场、禁止人员和车辆同时进场。
输出控制模块主要包括语音播报系统、屏幕信息发布系统、行人道闸控制和车辆道闸控制。智能决策模块在做出决策后便进入到执行阶段：通过语音播报系统播报决策结果，信息发布大屏显示智能决策结果，行人道闸或者车辆道闸根据决策结果自动抬起或者拒绝放行。
图2是本系统的核心架构图，人员和车辆进出时，人脸特征数据、车牌数据、车型信息等都会被摄像机自动捕获。
人员和车辆信息经摄像机捕获、分析、过滤后，形成对应的特征数据传递给人工智能分析模块。结合大数据中心提供的数据样本，对目标特征数据进行深入背景分析，得到全方位、立体式的人员信息数据或者车辆信息数据；同时，新得到的人员信息数据和车辆信息数据也会反向写入大数据中心，从而形成数据积累、丰富信息样本。
经过人工智能分析模块解析后得到的结果最后传入到人工智能决策模块，基于贝叶斯方程的人工智能算法和历史决策库，得出最符合客观实际的决策结果。同时，将当前的决策结果及决策过程写入决策库，作为今后智能决策的参考条件。
该模块的特点是具备持续学习的能力，每一个自动做出的决策都是基于实时采集数据和历史数据的综合分析。理论上来讲，每一个决策都是符合客观实际概率最高的分析结果，随着决策次数的增加，决策的准确率和合理性也将持续提高。
图3是本发明的系统实现模块图。基于人脸识别和车牌识别技术，配合使用大数据服务器、设备接入服务器、人工智能分析服务器和人工智能决策服务器可以简单、高效地实现智能化无人值守出入口管理功能。
从部署层次上来区分，主要可分为前端控制设备、前端采集设备、网络中继设备和服务器集群设备。前端采集设备也部署在各个出入口，主要包括生物识别像机和车辆识别像机。前端采集设备将采集到的人员和车辆信息上报给服务器集群设备。前端控制设备部署在各个出入口，主要包含扬声器、行人道闸、车辆道闸和信息发布大屏显示器等设备。前端控制设备受服务器集群设备控制。网络设备同时部署在各个出入口和中心机房，主要包括路由器、设备控制器等。网络中继设备是前端设备和服务器集群设备之间的通信桥梁。
服务器集群设备部署在中心机房，主要包括设备接入服务器、大数据服务器、智能分析服务器和智能决策服务器。服务器集群是整个系统的大脑和中枢，支撑所有前端设备协调工作，提供各种功能服务。
车辆进场时摄像机采集人脸、车牌、车架号、车型、品牌、车辆颜色等信息，并被特征提取和记录上传。从摄像机获取的信息通过与系统中的大数据模块进行对比、匹配，从而获取人员和车辆相关的历史进出信息及相关衍生信息。
在获取到足够多的人员和车辆相关信息后，系统中的人工智能分析模块对数据进行筛选、过滤、分析后形成有效决策依据数据。依据采集的数据和联合决策机制，人工智能决策模块下达是否开启道闸命令、大屏显示命令以及扬声器输出命令。同时当前决策内容及依据会写入系统大数据，作为今后决策的依据数据。
系统做出最终决策后，各个输出设备执行决策结果：车辆被放行或者被拒绝放行，被拒绝放行时联动信息发布大屏，展示相关原因及解决方法，扬声器也会通过语音的方式提醒相关人员。
出入口控制系统中，场内业主换车驶入或者新的车牌未在系统登记过，导致车牌识别控制系统无法放行通过，车上人员需跟安保人员核实身份和车辆信息后、由保安手动放行进场与出场。造成这种现象的根本原因是人员信息数据和车辆信息数据在传统出入口系统中是互相孤立存储、两者之间的关联性没有被用于决策。本发明利用多传感器联合的识别系统，在识别车辆的同时也识别车上驾乘人员的人脸信息，通过人工智能分析系统挖掘车辆、人员的关联信息来自动判定车辆是否能够进出场，大大提升了进出体验和通行效率，减少人工管理工作，降低人力成本。
需要说明的是，本发明所提供的上述实施例仅具有示意性，不具有限定本发明的具体实施的范围的作用。本发明的保护范围应包括那些对于本领域的普通技术人员来说显而易见的变换或替代方案。

Claims (6)

1.一种基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，系统包括前端识别模块、信息定位模块、数据分模块、智能决策和输出控制模块；
所述前端识别模块包括生物识别智能像机和车辆识别智能像机，生物识别智能像机负责采集进出人员脸部特征信息，车辆识别智能像机用于采集进出车辆的信息；
信息定位模块包括人员信息定位和车辆信息定位功能，基于前端识别模块采集到的人员信息和车辆信息，通过人员信息定位和大数据匹配算法能够定位到相关人员的身份信息和进出记录，通过车辆信息定位和大数据匹配算法能够定位到车辆的归属信息和进出记录信息；
数据分析模块基于大数据的人工智能分析，通过定位模块获取到的车辆信息和人员信息及相关进出记录信息分析出智能出入关系信息；
智能决策模块提供基于人工智能分析结果的智能决策，通过对数据分析模块给出的智能出入关系信息进行智能概率决策，得出对各种放行决策的概率评估；
输出控制模块执行智能决策模块的决策，启动语音播报系统、屏幕信息发布系统、行人道闸控制和车辆道闸控制。
2.根据权利要求1所述的基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，所述人员脸部特征信息包括人员人脸特征信息。
3.根据权利要求1所述的基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，所述进出车辆的信息包括车辆的车牌信息、车型轮廓信息、车辆颜色信息。
4.根据权利要求3所述的基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，所述进出车辆的信息包括车架号信息。
5.根据权利要求1所述的基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，所述智能出入关系信息包括人员和车辆的关系、人员进出前置条件信息、车辆进出前置条件信息、人员和场内车位关系、车辆和场内车位关系、人员关联车位即时状态、车辆关联车位即时状态信息。
6.根据权利要求1所述的基于人脸和车辆关联特征的智能出入口系统，其特征在于，所述概率评估的对象包括允许人员进场、允许车辆进场、允许人员和车辆同时进场、禁止人员进场、禁止车辆进场、禁止人员和车辆同时进场。
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