CN111311799A - 一种基于智能识别的闸机控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于智能识别的闸机控制系统,包括光电检测开关、视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器、语音模块和闸机装置。在需要对疫情进行防控的时候,控制系统能智能识别,只允许正确佩戴口罩、体温正常的人员进入商场、超市、展览馆、景区、娱乐场所等公共场所,并对进入人员人数进行限制,避免人员过于密集,从而消除人员之间相互传染的安全隐患。

Description

一种基于智能识别的闸机控制系统
技术领域
本发明涉及闸机控制技术领域,尤其涉及一种基于智能识别的闸机控制系统。
背景技术
闸机作为出入口控制设备,成为实现管理人流和规范进出人员的有效工具。广泛用于商场、超市、展览馆、景区、娱乐场所等公共场所。
目前用于公共场所入口处的闸机,在行人到达入口处时,闸机会自动开启;行人通过后,闸机自动关闭。但这种闸机,在需要对疫情进行防控的时候,不能对进入商场、超市、展览馆、景区、娱乐场所等公共场所的人员是否佩戴口罩进行识别,不能对进入人员人数进行限流,存在人员相互传染的安全隐患。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,提供一种基于智能识别的闸机控制系统,在需要对疫情进行防控的时候,控制系统能智能识别,只允许正确佩戴口罩、体温正常的人员进入商场、超市、展览馆、景区、娱乐场所等公共场所,并对进入人员人数进行限制。
本发明采取的技术方案:一种基于智能识别的闸机控制系统,包括光电检测开关、视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器、语音模块和闸机装置;所述光电检测开关在人员到达入口时启动控制系统;所述视频采集模块由摄像头采集入口处人员面部视频信息;所述图像识别模块对人员面部信息进行识别,对人员是否正确佩戴口罩进行判别;所述红外体温检测模块检测入口处人员的体温;所述计数模块对进入入口人员计数;所述信息处理器接收图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块的信息,在入口人员正确佩戴口罩、体温正常且满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令;所述语音模块就闸机不开启原因对人员进行语音说明或提醒;所述闸机装置接收到信息处理器开启指令时开启闸机,并在人员通过后关闭闸机。
优选的,所述红外体温检测模块由热成像摄像机和智能测温筛查系统组成,检测人体最高温度,并将信息传递给信息处理器。
优选的,所述图像识别模块采用基于深度学习图像识别方法对入口处人员面部的实时图像进行分析,确定入口人员是否正确佩戴口罩。
优选的,所述基于深度学习图像识别方法,包括以下步骤:建立深度卷积神经网络模型,采集戴口罩人员和不戴口罩人员的面部图像信息,对两类图像分别进行标注,将图像信息分成训练集、验证集及测试集,对深度卷积神经网络CNN进行训练、验证及测试,将训练好的神经网络用于人员面部图像识别。
优选的,一种基于智能识别的闸机控制系统,在不需要对疫情防控的时候,可以选择关闭视频采集模块、计数模块、图像识别模块、语音模块和信息处理器的全部或部分功能。
本发明采取的另一技术方案:一种基于智能识别的闸机控制系统,在已有入口闸机的基础上升级改造,增加一套控制系统;该控制系统包括包括视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器和语音模块;所述视频采集模块由摄像头采集入口处人员面部视频信息;所述图像识别模块对人员面部信息进行识别,对人员是否正确佩戴口罩进行判别;所述红外体温检测模块检测入口处人员的体温;所述计数模块对进入入口人员计数;所述信息处理器接收图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块的信息,在入口人员正确佩戴口罩、体温正常且满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令;所述语音模块就闸机不开启原因对人员进行语音说明或提醒。
本发明的有益效果是:本发明提出的一种基于智能识别的闸机控制系统,在疫情爆发时期,在商场、超市、展览馆、景区、娱乐场所等人员密集的场所,能够规范进入的人员,使只有按要求佩戴口罩、体温正常的人员进入;同时又能对进入人员人数进行限流,避免人员过于密集;从而大大消除人员之间相互传染的安全隐患。
附图说明
图1为本发明一种基于智能识别的闸机控制系统的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施例作详细说明。
如图1所示,实施例1,一种基于智能识别的闸机控制系统,包括光电检测开关、视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器、语音模块和闸机装置。
光电检测开关采用微波雷达和红外传感器,在人员到达入口时启动闸机控制系统。
视频采集模块为设置在入口正前方稍高位置的摄像头,采集入口处人员正面面部视频信息。
图像识别模块采用基于深度学习图像识别方法对入口处人员面部的实时图像进行分析,确定入口人员是否正确佩戴口罩。基于深度学习图像识别方法,包括以下步骤:建立深度卷积神经网络模型,采集戴口罩人员和不戴口罩人员的面部图像信息,对两类图像分别进行标注,将图像信息分成训练集、验证集及测试集,对深度卷积神经网络CNN进行训练、验证及测试,将训练好的神经网络用于人员面部图像识别。
红外体温检测模块由设置在入口正前方稍高位置的热成像摄像机和智能测温筛查系统组成,检测人体最高温度,并将信息传递给信息处理器。
计数模块由光电检测和计数单元组成,对进入入口人员计数。
信息处理器在入口人员正确佩戴口罩、体温正常(温度低于37.5℃)且满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令。
语音模块就闸机不开启原因对入口人员进行语音说明或提醒。
闸机装置在接收到信息处理器开启指令时,开启闸机,并在人员通过后关闭闸机。
一种基于智能识别的闸机控制系统,在不需要对疫情防控的时候,可以选择关闭视频采集模块、计数模块、图像识别模块、语音模块和信息处理器的全部或部分功能。
实施例2,在已有入口闸机的基础上升级改造,增加一套控制系统;该控制系统包括包括视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器和语音模块。
视频采集模块为设置在入口正前方稍高位置的摄像头,采集入口处人员正面面部视频信息。
图像识别模块采用基于深度学习图像识别方法对入口处人员面部的实时图像进行分析,确定入口人员是否正确佩戴口罩。基于深度学习图像识别方法,包括以下步骤:建立深度卷积神经网络模型,采集戴口罩人员和不戴口罩人员的面部图像信息,对两类图像分别进行标注,将图像信息分成训练集、验证集及测试集,对深度卷积神经网络CNN进行训练、验证及测试,将训练好的神经网络用于人员面部图像识别。
红外体温检测模块由设置在入口正前方稍高位置的热成像摄像机和智能测温筛查系统组成,检测人体最高温度,并将信息传递给信息处理器。
计数模块由光电检测和计数单元组成,对进入入口人员计数。
信息处理器在入口人员正确佩戴口罩、体温正常(温度低于37.5℃)且满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令。
语音模块就闸机不开启原因对入口人员进行语音说明或提醒。
以上所述仅为本发明的两个较佳实施例,仅用于说明本发明的技术方案,并非用于限定本发明的保护范围。保护范围为本领域技术人员根据本发明技术特征所能想到的等同技术手段。

Claims (6)

1.一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:包括光电检测开关、视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器、语音模块和闸机装置;所述光电检测开关在人员到达入口时启动闸机控制系统;所述视频采集模块由摄像头采集入口处人员面部视频信息;所述图像识别模块对人员面部信息进行识别,对人员是否正确佩戴口罩进行判别;所述红外体温检测模块检测入口处人员的体温;所述计数模块对进入入口人员计数;所述信息处理器接收图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块的信息,在入口人员正确佩戴口罩、体温正常且并满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令;所述语音模块就闸机不开启原因对人员进行语音说明或提醒;所述闸机装置接收到信息处理器开启指令时开启闸机,并在人员通过后关闭闸机。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:红外体温检测模块由热成像摄像机和智能测温筛查系统组成,检测人体最高温度,并将信息传递给信息处理器。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:图像识别模块采用基于深度学习图像识别方法对入口处人员面部的实时图像进行分析,确定入口人员是否正确佩戴口罩。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:基于深度学习图像识别方法,包括以下步骤:建立深度卷积神经网络模型,采集戴口罩人员和不戴口罩人员的面部图像信息,对两类图像分别进行标注,将图像信息分成训练集、验证集及测试集,对深度卷积神经网络CNN进行训练、验证及测试,将训练好的神经网络用于人员面部图像识别。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:在不需要对疫情防控的时候,可以选择关闭视频采集模块、计数模块、图像识别模块、语音模块和信息处理器的全部或部分功能。
6.一种基于智能识别的闸机控制系统,其特征在于:在已有入口闸机的基础上升级改造,增加一套控制系统;该控制系统包括包括视频采集模块、图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块、信息处理器和语音模块;所述视频采集模块由摄像头采集入口处人员面部视频信息;所述图像识别模块对人员面部信息进行识别,对人员是否正确佩戴口罩进行判别;所述红外体温检测模块检测入口处人员的体温;所述计数模块对进入入口人员计数;所述信息处理器接收图像识别模块、红外体温检测模块、计数模块的信息,在入口人员正确佩戴口罩、体温正常且满足限流要求时,向闸机装置传递开启指令;所述语音模块就闸机不开启原因对人员进行语音说明或提醒。
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