CN110110712A - 一种新型行为识别安检机 - Google Patents

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    • G—PHYSICS
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    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation

Abstract

本发明公开一种新型行为识别安检机，包括：安检机主体；外挂主机，设于所述安检机主体的附近，且所述外挂主机与所述安检机主体电性连接；安检机显示器，设于所述安检机主体的附近，所述安检机显示器与所述外挂主机电性连接；摄像头，设于所述安检机显示器并正对工作人员的脸部，所述摄像头与所述外挂主机电性连接。该新型行为识别安检机通过对人脸角度的识别，判断工作人员是否在岗或者是否在认真观察安检机显示器，以防止造成漏检的现象。

Description

一种新型行为识别安检机
技术领域
本发明涉及安检机的技术领域，特别涉及一种新型行为识别安检机。
背景技术
随着公众安全意识的增强，各种安检设备被广泛应用于机场、口岸、港口、地铁、法院、重大赛事的场馆等重要公共场所。而其中最常用的就是(X射线)安检机，目前安检机在客流和物流领域得到了越来越广泛的应用。一般安检机都包括电机，由电机驱动的传送带系统，跨设在传送带系统中部的机身，当然还有配套的X射线扫描成像系统。通常安检机的机身与传送带之间形成安检通道，安检通道的至少一侧设有X射线源。传送带系统的一端为待检区域，待检测物放置在待检区域后，会被电机驱动的传送带系统传输到另一端，中途必然经过安检通道，被X射线源照射而被X射线扫描成像系统扫描成像，从而可以识别出待检测物是否危险物品。
然而，识别出待检测物是否危险物品是通过工作人员来判断的，如果工作人员不在安检机显示器旁，或者不在观察安检机显示器，则很容易将危险物品放行通过，从而造成漏检现象，影响公共安全。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新型行为识别安检机，解决上述现有技术问题中的一个或者多个。
本发明提供一种新型行为识别安检机，包括：
安检机主体；
外挂主机，设于所述安检机主体的附近，且所述外挂主机与所述安检机主体电性连接；
安检机显示器，设于所述安检机主体的附近，所述安检机显示器与所述外挂主机电性连接；
摄像头，设于所述安检机显示器并正对工作人员的脸部，所述摄像头与所述外挂主机电性连接。
在一些实施方中，外挂主机包括：
图像采集模块、图像预处理模块、CNN深度学习模块、模板存储模块、特征匹配模块以及控制模块，各个模块之间通过电性连接；
其中，图像采集模块与所述摄像头电性连接，所述控制模块与安检机主体电性连接；
所述图像采集模块用于采集一个或多个被拍摄人员的多种不同角度的人脸照片，并传递给图像预处理模块；
所述图像预处理模块对人脸照片中的人脸进行角度运算，只保留预定角度内的人脸照片，保留下来的人脸照片的水平偏转角度为x，垂直偏转角度为y，并传递给CNN深度学习模块；
所述CNN深度学习模块采用卷积神经网络算法对保留预定角度内的人脸照片进行运算，并生成分类模板；
所述模板存储模块用于存储CNN深度学习模块生的分类模板；
所述图像采集模块用于采集工作人员的人脸照片，并传输到特征匹配模块；
所述特征匹配模块将采集的工作人员的人脸照片与模板存储模块的分离模板进行对比识别；
所述控制模块根据对比识别的结果控制安检机主体运行或者停止。
在一些实施方中，预定角度内的人脸照片中，水平偏转角度为-30°-30°，垂直偏转角度为-30°-30°。
在一些实施方中，如果水平偏转角度x和垂直偏转角度y均相同的人脸照片超过一张，则只保留其中一张，丢弃多余的照片。
在一些实施方中，拍摄时，对被拍摄人员的人脸进行连续拍摄，并要求被拍摄人员的头部以正对摄像机为初始状态，进行不同程度的水平和垂直扭动。
在一些实施方中，若图像采集模块检测到工作人员的人脸照片，则传递到特征匹配模块；若图像采集模块未检测到工作人员的人脸照片，则控制模块直接控制安检机主体停止运行。
在一些实施方中，图像采集模块为图像采集卡。
在一些实施方中，控制模块为CPU。
有益效果：
本发明实施例的新型行为识别安检机通过对人脸角度的识别，判断工作人员是否在岗或者是否在认真观察安检机显示器，以防止造成漏检的现象。
附图说明
图1为本发明一实施方式中的一种新型行为识别安检机的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
如图1所示：
一种新型行为识别安检机，包括：
安检机主体1；
外挂主机2，设于所述安检机主体1的附近，且所述外挂主机2与所述安检机主体1电性连接；
安检机显示器3，设于所述安检机主体1的附近，所述安检机显示器3与所述外挂主机2电性连接；
摄像头4，设于所述安检机显示器3并正对工作人员的脸部，所述摄像头4与所述外挂主机2电性连接。
其中，安检机主体一般包括安装于内部的X射线机、CCD图像传感器、主控电箱和电源模块，电源模块与主控电箱进行电性连接，X射线机及CCD图像传感器均与主控电箱进行电性连接，安检箱的前后两侧面分别设有物品传入开口及物品送出开口，屏蔽铅帘分别设置在物品传入开口及物品送出开口上，传送平台贯穿安装在安检箱的中部，且分别穿过物品传入开口及物品送出开口，该传送平台由传送电机、传送架和传送皮带构成，传送皮带通过传送滚筒安装在传送皮带上，传送电机用于带动传送皮带转动。外挂主机2与主控电箱电箱连接。
进一步的，外挂主机包括：
图像采集模块、图像预处理模块、CNN深度学习模块、模板存储模块、特征匹配模块以及控制模块，各个模块之间通过电性连接；
其中，图像采集模块与所述摄像头4电性连接，所述控制模块与安检机主体1电性连接；
所述图像采集模块用于采集一个或多个被拍摄人员的多种不同角度的人脸照片，并传递给图像预处理模块；
所述图像预处理模块对人脸照片中的人脸进行角度运算，只保留预定角度内的人脸照片，保留下来的人脸照片的水平偏转角度为x，垂直偏转角度为y，并传递给CNN深度学习模块；
所述CNN深度学习模块采用卷积神经网络算法对保留预定角度内的人脸照片进行运算，并生成分类模板；
所述模板存储模块用于存储CNN深度学习模块生的分类模板；
所述图像采集模块用于采集工作人员的人脸照片，并传输到特征匹配模块；
所述特征匹配模块将采集的工作人员的人脸照片与模板存储模块的分离模板进行对比识别；
所述控制模块根据对比识别的结果控制安检机主体运行或者停止。
图像采集模块用于采集工作人员的人脸照片，并传输到特征匹配模块；特征匹配模块将采集的工作人员的人脸照片与模板存储模块的分离模板进行对比识别。
当工作人员水平偏转角度和垂直偏转角度均在30°之内时，被认定为正常工作，控制模块控制安检机主体正常运行；
当工作人员水平偏转角度或垂直偏转角度其中一项超过30°时，被认定为不正常工作，控制模块控制安检机主体停止工作，并可根据需要进行蜂鸣报警。
CNN深度学习模块同时可以将水平偏转角度和垂直偏转角度均在30°之内的人脸照片根据眼部特征分为睁眼和闭眼，图像采集模块连续采集工作人员的人脸照片，虽然水平偏转角度和垂直偏转角度均在30°之内，但是连续多张照片眼部特征为闭眼时，控制模块控制安检机主体停止运行。
其中，各模块之间、以及模块与摄像头或者安检机主体之间可配置不同的通信方式，比如串口命令字符通信、网口UTP命令字符通信或PLC直连信号通信。
进一步的，预定角度内的人脸照片中，水平偏转角度为-30°-30°，垂直偏转角度为-30°-30°。工作人员水平方向偏转30°之内，垂直偏转30°之内，均可被认为是在认真正常的工作。
为了减少数据量，如果水平偏转角度x和垂直偏转角度y均相同的人脸照片超过一张，则只保留其中一张，丢弃多余的照片。
进一步的，拍摄时，对被拍摄人员的人脸进行连续拍摄，并要求被拍摄人员的头部以正对摄像机为初始状态，进行不同程度的水平和垂直扭动。
进一步的，若图像采集模块检测到工作人员的人脸照片，则传递到特征匹配模块；若图像采集模块未检测到工作人员的人脸照片，则控制模块直接控制安检机主体停止运行。如果摄像头采集不到工作人员的人脸照片，说明工作人员不在安检机显示器的前方，被认为不在工作岗位，因此，安检机需要停止运行。
进一步的，图像采集模块为图像采集卡。
进一步的，控制模块为CPU。
本发明实施例的新型行为识别安检机通过对人脸角度的识别，判断工作人员是否在岗或者是否在认真观察安检机显示器，以防止造成漏检的现象。
以上表述仅为本发明的优选方式，应当指出，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种新型行为识别安检机，其特征在于，包括：
安检机主体(1)；
外挂主机(2)，设于所述安检机主体(1)的附近，且所述外挂主机(2)与所述安检机主体(1)电性连接；
安检机显示器(3)，设于所述安检机主体(1)的附近，所述安检机显示器(3)与所述外挂主机(2)电性连接；
摄像头(4)，设于所述安检机显示器(3)并正对工作人员的脸部，所述摄像头(4)与所述外挂主机(2)电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，所述外挂主机包括：
图像采集模块、图像预处理模块、CNN深度学习模块、模板存储模块、特征匹配模块以及控制模块，各个模块之间通过电性连接；
其中，图像采集模块与所述摄像头(4)电性连接，所述控制模块与安检机主体(1)电性连接；
所述图像采集模块用于采集一个或多个被拍摄人员的多种不同角度的人脸照片，并传递给图像预处理模块；
所述图像预处理模块对人脸照片中的人脸进行角度运算，只保留预定角度内的人脸照片，保留下来的人脸照片的水平偏转角度为x，垂直偏转角度为y，并传递给CNN深度学习模块；
所述CNN深度学习模块采用卷积神经网络算法对保留预定角度内的人脸照片进行运算，并生成分类模板；
所述模板存储模块用于存储CNN深度学习模块生的分类模板；
所述图像采集模块用于采集工作人员的人脸照片，并传输到特征匹配模块；
所述特征匹配模块将采集的工作人员的人脸照片与模板存储模块的分离模板进行对比识别；
所述控制模块根据对比识别的结果控制安检机主体运行或者停止。
3.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，所述预定角度内的人脸照片中，水平偏转角度为-30°-30°，垂直偏转角度为-30°-30°。
4.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，如果水平偏转角度x和垂直偏转角度y均相同的人脸照片超过一张，则只保留其中一张，丢弃多余的照片。
5.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，拍摄时，对被拍摄人员的人脸进行连续拍摄，并要求被拍摄人员的头部以正对摄像机为初始状态，进行不同程度的水平和垂直扭动。
6.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，若图像采集模块检测到工作人员的人脸照片，则传递到特征匹配模块；若图像采集模块未检测到工作人员的人脸照片，则控制模块直接控制安检机主体停止运行。
7.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，所述图像采集模块为图像采集卡。
8.根据权利要求2所述的一种新型行为识别安检机，其特征在于，所述控制模块为CPU。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102651148A (zh) * 2011-02-24 2012-08-29 刘中库 安检值机监控系统的监控方法
CN105763850A (zh) * 2016-03-30 2016-07-13 冯华飞 一种基于人脸识别的监控器
CN107301406A (zh) * 2017-07-13 2017-10-27 珠海多智科技有限公司 基于深度学习的快速人脸角度识别方法

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