CN111137761A - 一种人脸识别电梯防误触发方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种人脸识别电梯防误触发方法、装置及存储介质，所述方法包括建立用户数据库，所述用户数据包括用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息；判断所述用户是否绑定有楼层信息；若所述用户绑定有楼层信息，则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行，若用户下行，则自动点亮底层并授权用户手动权限，若用户上行，则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层；若所述用户没有绑定楼层信息，则判断为非法用户。通过上述方式，本发明能够防止将业主家楼层点亮，给业主造成困扰，同时造成电梯空跑。

Description

一种人脸识别电梯防误触发方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及电梯控制领域，特别是涉及一种人脸识别电梯防误触发方法、装置及存储介质。
背景技术
电梯常用的梯控方案是IC卡刷卡乘梯，随着智能手机以及人工智能技术的普及，电梯乘梯验证方式也逐渐发展到通过二维码验证、或者人脸识别验证乘梯。其中，人脸识别验证乘梯的方式是将用户人脸与可乘坐电梯到达楼层的信息对应起来，用户每次进入轿厢乘梯，都通过人脸识别验证后电梯开放相应楼层权限，解决了不带IC卡就无法乘梯的问题，实现从入单元门到进电梯乘梯的一整套刷脸无感通行体验。
现有的人脸识别技术在电梯轿厢的场景应用中还是存在误触发情况，一旦发生误触发，会导致以下情况：在用户从自己家到1楼乘梯下行过程中，轿厢内的人脸识别面板易误触发识别人脸，将业主家楼层点亮，给业主造成困扰，同时造成电梯空跑。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种人脸识别电梯防误触发方法、装置及存储介质。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种人脸识别电梯防误触发方法，所述方法包括：
建立用户数据库，所述用户数据包括用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息；
利用设置于电梯口的摄像头按预设时间采集用户人脸图像，
获取所述用户当前所在楼层号；
将所述用户人脸图像与所述用户数据库比较，判断所述用户是否绑定有楼层信息；
若所述用户绑定有楼层信息，则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行，若用户下行，则自动点亮底层并授权用户手动权限，若用户上行，则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层；
若所述用户没有绑定楼层信息，则判断为非法用户。
进一步，所述则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行包括：
若所述用户所在楼层为1层，则判断用户需上行，若所述用户所在楼层不为1层，则默认用户下行。
进一步，所述则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层包括：
若所述用户绑定有楼层信息，则判断所述用户绑定的楼层数，若所述楼层数等于1，则自动点亮对应的楼层，若所述楼层数大于1，则获取所述用户人绑定的实体身份卡信息，根据所述用户绑定的实体身份卡信息授权用户手动点亮对应的楼层的权限；
进一步，所述利用设置于电梯口的摄像头按预设时间采集用户人脸图像包括：
利用设置于电梯口的摄像头按照预设时间采集用户多幅电梯排队人员的人脸图像，
将所述多个人脸图像分别进行图像处理，并转化成灰度图像；
将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像。
进一步，所述将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像的像素点灰度值计算公式为：
Figure BDA0002340514160000021
其中Gf(x,y)目标图像灰度值，an表示所述人脸图像灰度值的权重，a1+a2…an＝1，Gn(x,y)表示所述人脸图像的灰度值，K为所述人脸图像的像素点数。
进一步，所述图像处理包括：图像的降噪处理和图像的直方图均衡处理。
进一步，所述图像的降噪处理包括：
设置像素点取样窗口获取人脸图像中各个像素点的多个像素值；
对所述各个像素点的多个像素值进行排序，
以所述多个像素值排序后中间值为该像素点赋值。
进一步，所述图像的直方图均衡处理包括：
读取所述人脸图像的R分量值、G分量值和B分量值；
分别对所述R分量值、G分量值和B分量值均衡化处理；
分别对所述R分量值、G分量值和B分量值进行合并得到新的均衡化彩色图像。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：一种人脸识别电梯防误触发装置，所述计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行所述计算机指令以实现上述的人脸识别电梯防误触发方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现上述的人脸识别电梯防误触发方法。
本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过判断电梯上行或上行，若用户下行，则自动点亮底层并授权用户手动权限，防止将业主家楼层点亮，给业主造成困扰，同时造成电梯空跑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1是本发明中人脸识别电梯防误触发方法的流程示意图；
图2是本发明中步骤S2的一具体实施例的流程图；
图3是本发明中步骤S22的一具体实施例的流程图；
图4是本发明中步骤A1的一具体实施例的流程图；
图5是本发明中步骤A2的一具体实施例的流程图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本发明的各种实施例。本发明可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本发明的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本发明理解为涵盖落入本发明的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
在本发明的各种实施例中，表述“A或/和B”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合，例如，可包括A、可包括B或可包括A和B二者。
在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。
应注意到：在本发明中，除非另有明确的规定和定义，“安装”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接、也可以是可拆卸连接、或者一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也是可以通过中间媒介间接相连；可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，本领域的普通技术人员需要理解的是，文中指示方位或者位置关系的术语为基于附图所示的方位或者位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
请参阅图1，图1是本发明的一种人脸识别电梯防误触发方法的流程示意图。如图1所示，本实施方式的人脸识别电梯防误触发方法至少包括如下步骤：
S1，建立用户数据库，所述用户数据包括用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息；
用户在后台服务器注册个人账号，注册个人账户需要输入用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息，将用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息相互关联。
S2，利用设置于电梯口的摄像头按预设时间采集用户人脸图像，
采集电梯口当前用的的人脸图像后，将人脸图像传递至后台服务器。
如图2所示，具体的，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21,利用设置于电梯口的摄像头按照预设时间采集用户多幅电梯排队人员的人脸图像，
S22,将所述多个人脸图像分别进行图像处理，并转化成灰度图像；
一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色，比如改成红色(255，0，0)，可以表示为(x，y，(R＝255，G＝0，B＝0))。让像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系：R＝G＝B(就是红色变量的值，绿色变量的值，和蓝色变量的值，这三个值相等，“＝”的意思不是程序语言中的赋值，是数学中的相等)，此时的这个值叫做灰度值。
灰度化后的R＝(处理前的R+处理前的G+处理前的B)/3，灰度化后的G＝(处理前的R+处理前的G+处理前的B)/3，灰度化后的B＝(处理前的R+处理前的G+处理前的B)/3。这样可以大大的减少内存存储空间并减少计算时的数据量，提高算法的效率。因此本文也实现了将彩色图像转化为灰度图像即彩色图像灰度化功能。
处理灰度图像时，对占有范围较窄的低灰度级和高灰度级区域，将它们的灰度间隔拉伸；适当压缩间隔较大的中等灰度区域，并把剩余的灰度级分配给那些需要扩展的高灰度级区域或低灰度级区域。多幅图像扩展线性动态范围。
S23,将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像。
进一步作为优选的实施方式，所述将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像的像素点灰度值计算公式为：
Figure BDA0002340514160000061
其中Gf(x,y)目标图像灰度值，an表示所述人脸图像灰度值的权重，a1+a2…an＝1，Gn(x,y)表示所述人脸图像的灰度值，K为所述人脸图像的像素点数。
具体的，从两幅图像的相同位置取灰度值g1(x,y)、g2(x,y)，进行线性加权合成图像gf(x,y)；gf(x,y)＝a1 g1(x,y)+a2g2(x,y)。
如果源图像的曝光量差别很大，在合成新图像的衔接处会出现畸变，丢失细节信息，这时就需要增加源图像的曝光量，或者进行图像增强的平滑处理，为了达到理想的效果需要在不同的灰度区域取合适的权值an，在较亮的场景中，需要将较暗图像的权值设置的大一些，在太暗的情况下就要将较暗图像的权值设置的小一些。
进一作为优选的实施方式，如图3所示，所述步骤S22中所述图像处理包括：
A1,图像的降噪处理；
A2,图像的直方图均衡处理。
图像噪声多数是随机出现的，其分布和大小也是随机的，而且图像与噪声之间具有相关性和叠加性。为了改善图像质量，需要对图像进行降噪处理。
直方图是灰度级函数，描述了图像中具有该灰度级的像素个数，直方图均衡处理可以有效的增强图像，一幅图像中若图像偏暗，则直方图组成成分集中在灰度级低的一侧；若图像较明亮，则图像的直方图倾向于灰度级高的一侧；用直方图分析图像时，可以发现低对比度的直方图范围较窄，而且大部分集中在直方图中部，高对比度的直方图会占有很宽的范围
优选的，进一作为优选的实施方式，如图4所示所述步骤A1,图像的降噪处理包括：
A11,设置像素点取样窗口获取俯视图像中各个像素点的多个像素值；
A12,对所述各个像素点的多个像素值进行排序，
A13,以所述多个像素值排序后中间值为该像素点赋值。
通过上述的降噪处理步骤能非常有效去除图像中的椒盐噪音。从而有效的保护图像的边缘信息和轮廓信息。
优选的，进一作为优选的实施方式，如图5所示所述步骤A2,图像的直方图均衡处理包括：
A21,读取所述俯视图像的R分量值、G分量值和B分量值；
A22,分别对所述R分量值、G分量值和B分量值均衡化处理；
A23,分别对所述R分量值、G分量值和B分量值进行合并得到新的均衡化彩色图像。
先将图像的每个像素分解成红色、绿色和蓝色这三种分量(通道)，然后分别按灰度图像的直方图均衡化方法加以处理，最后再将这些分量重新整合就完成了彩色图像的均衡化。彩色图像的直方图均衡化可以有效的增加图像的对比度，更突出图像中有价值的信息。
S3，获取所述用户当前所在楼层号；
后台服务器根据所述人脸图像的来自于哪一个摄像头，根据摄像头的位置判断用户的位于哪一个楼层。
S4，将所述用户人脸图像与所述用户数据库比较，判断所述用户是否绑定有楼层信息；
S5，若所述用户绑定有楼层信息，则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行，若用户下行，则自动点亮底层并授权用户手动权限，若用户上行，则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层；
具体地，所述则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行包括：
若所述用户所在楼层为1层，则判断用户需上行，若所述用户所在楼层不为1层，则默认用户下行。
具体地，所述则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层包括：
若所述用户绑定有楼层信息，则判断所述用户绑定的楼层数，若所述楼层数等于1，则自动点亮对应的楼层，若所述楼层数大于1，则获取所述用户人绑定的实体身份卡信息，根据所述用户绑定的实体身份卡信息授权用户手动点亮对应的楼层的权限；
S6，若所述用户没有绑定楼层信息，则判断为非法用户。
进一步地，步骤S2的另一实施方式，包括：
利用设置在电梯口的摄像头采集用户人脸图像，并对所述人脸图像进行人脸识别，若预设时间内重复识别到同一用户，则不将该人脸图像传输至后台服务器。防止后台服务器对同一用户反复识别，取消点亮对应的楼层。
为本发明第一实施方式对应的一种人脸识别电梯防误触发装置。所述景区厕所推荐装置包括相互连接的控制器及处理器。其中，所述控制器内设置有存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述存储器可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行步骤S1～步骤S6所述的人脸识别电梯防误触发方法。
上述存储介质可以是前述控制器的内部存储设备。所述存储介质也可以是外部存储设备，例如所述无线开关上配备的插接式智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储介质还可以既包括所述无线开关的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储介质用于存储所述计算机程序及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行步骤S1～步骤S6所述的人脸识别电梯防误触发方法。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，所述方法包括：
建立用户数据库，所述用户数据包括用户的人脸图像、实体身份卡和楼层信息；
利用设置于电梯口的摄像头按预设时间采集用户人脸图像，
获取所述用户当前所在楼层号；
将所述用户人脸图像与所述用户数据库比较，判断所述用户是否绑定有楼层信息；
若所述用户绑定有楼层信息，则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行，若用户下行，则自动点亮底层并授权用户手动权限，若用户上行，则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层；
若所述用户没有绑定楼层信息，则判断为非法用户。
2.根据权利要求1所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，所述则根据所述用户当前所在楼层号和楼层信息判断所述用户上行或下行包括：
若所述用户所在楼层为1层，则判断用户需上行，若所述用户所在楼层不为1层，则默认用户下行。
3.根据权利要求1所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，所述则根据所述用户绑定的楼层信息，点亮对应的楼层包括：
若所述用户绑定有楼层信息，则判断所述用户绑定的楼层数，若所述楼层数等于1，则自动点亮对应的楼层，若所述楼层数大于1，则获取所述用户人绑定的实体身份卡信息，根据所述用户绑定的实体身份卡信息授权用户手动点亮对应的楼层的权限。
4.根据权利要求1所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，所述利用设置于电梯口的摄像头按预设时间采集用户人脸图像包括：
利用设置于电梯口的摄像头按照预设时间采集用户多幅电梯排队人员的人脸图像，
将所述多个人脸图像分别进行图像处理，并转化成灰度图像；
将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像。
5.根据权利要求2所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，所述将所述多个人脸图像中相同位置的信息进行合并生成目标图像的像素点灰度值计算公式为：
Figure FDA0002340514150000021
其中Gf(x,y)目标图像灰度值，an表示所述人脸图像灰度值的权重，a1+a2…an＝1，Gn(x,y)表示所述人脸图像的灰度值，K为所述人脸图像的像素点数。
6.根据权利要求4所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，
所述图像处理包括：图像的降噪处理和图像的直方图均衡处理。
7.根据权利要求6所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，
所述图像的降噪处理包括：
设置像素点取样窗口获取人脸图像中各个像素点的多个像素值；
对所述各个像素点的多个像素值进行排序，
以所述多个像素值排序后中间值为该像素点赋值。
8.根据权利要求6所述的人脸识别电梯防误触发方法，其特征在于，
所述图像的直方图均衡处理包括：
读取所述人脸图像的R分量值、G分量值和B分量值；
分别对所述R分量值、G分量值和B分量值均衡化处理；
分别对所述R分量值、G分量值和B分量值进行合并得到新的均衡化彩色图像。
9.一种人脸识别电梯防误触发装置，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行所述计算机指令以实现如权利要求1～8任一项所述的人脸识别电梯防误触发方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1～8任一项所述的人脸识别电梯防误触发方法。
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