CN111554006A - 智能锁及智能解锁方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能锁技术领域，具体涉及一种智能锁及智能解锁方法，所述智能锁包括：相机单元，用于获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；控制单元，用于根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号；电子锁单元，用于基于所述解锁信号解锁；其中，所述解锁特征向量为注册用户面部图像特征向量。通过采用识别准确率更高相机单元，有效地提高了智能锁装置的安全性、智能性与准确性。

Description

智能锁及智能解锁方法

技术领域

本申请涉及智能锁技术领域，特别是涉及一种智能锁及智能解锁方法。

背景技术

随着智能电子设备技术的日益发展，各种智能锁广泛应用于智能手表、手机、保险箱、智能门锁和平板电脑等各种电子设备中。智能锁在方便人们日常生活的同时，同时也可能导致巨大的安全隐患，因此，智能锁的安全性及使用便易性成为人们对智能锁的关注焦点之一。

然而，传统的基于指纹识别的智能锁需要手指接触相应的扫描识别单元使得智能识别锁获取到用户的指纹，存在手指受伤或指纹磨损无法识别的情况，具有安全性低、接触不卫生和功能单一的缺点；并且，传统的基于人脸识别的智能锁具有安全性能低且容易被照片欺骗产生伪识别的缺点，并且应用范围狭窄。

发明内容

基于此，有必要针对上述背景技术中的技术问题提供一种安全性能高且应用范围广泛的智能锁及智能解锁方法。

本申请的第一方面提供一种智能锁，包括：

相机单元，用于获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；

控制单元，用于根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号；

电子锁单元，用于基于所述解锁信号解锁；

其中，所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。

于上述实施例中的智能锁中，由于设置了用于获取用户面部图像信息的相机单元，相机单元可以获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种，控制单元基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号以控制电子锁单元解锁。由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量，只有当相机单元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的匹配度符合预设的第一阈值的要求时，电子锁单元才会解锁，有效地提高了智能锁装置的安全性。由于相机单元能够识别图像深度信息，且识别准确率更高，可采集人脸深度信息补和红外图像，在低光照或无光照条件下，亦有优异的识别准确度，提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度，有效地避免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。

在其中一个实施例中，所述智能锁还包括：

感测单元，用于感测是否有用户存在，并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制单元和电源；

激活单元，用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元；

环境光检测单元，用于检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元，使得所述控制单元基于所述强度信息发出相机工作模式控制信号；

相机调节单元，用于基于所述相机工作模式控制信号调节所述相机单元的工作模式，使得所述相机单元获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种；

电源管理单元，用于根据所述激活单元的反馈信号为智能锁供电；其中，所述电源管理单元包括至少一个通断电路，用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供电。

于上述实施例中的智能锁中，由于设置了环境光检测单元，用于检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元，使得所述控制单元基于所述强度信息发出相机工作模式控制信号以调节相机单元的工作模式，使得所述相机单元在不同的工作模式下均可获取第一面部图像，例如在环境光强度很低的夜间可以通过相机调节单元调节相机单元获取所述面部红外图像和所述面部RGB图像，在环境光强度较高的白天可以调节相机单元获取所述面部深度图像和所述面部RGB图像，以提高所述智能锁人脸识别的准确率和应用场景的范围。本申请中设置感测单元用于感测是否有用户存在，并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制单元和电源；设置激活单元用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元；设置电源管理单元便于节约电能。

在其中一个实施例中，所述控制单元被配置为：

对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像；

当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍照参数下获取多帧第二面部图像，其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种；

获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值；

将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像；

所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁。

于上述实施例中的智能锁中，当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，初步判断用户正在进行人脸识别解锁检测，从而避免了因图像识别错误导致错误解锁动作的发生。当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同曝光等级获取多帧画面质量高的第二面部图像。例如，可以通过不断的实验获取不同曝光条件下所述相机单元获取较佳图像对应的相机参数，并编制相应的对照表，使得控制单元可以根据当前环境光来初始化拍照参数，然后根据多帧拍照质量评价指标，调整拍照参数，使图像质量最优。也可以通过神经网络的自学习功能根据当前环境光来初始化拍照参数，然后根据多帧拍照质量评价指标，调整拍照参数，使图像质量最优，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。由于每个人的面部图像特征向量是独一无二的，通过获取第二面部图像的人脸姿态数值和图像成像质量数值来判断第二面部图像的图像质量数值，从所述第二面部图像筛选出所述图像质量数值大于或等于预设的第二阈值的作为第三面部图像，所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。

在其中一个实施例中，所述控制单元被配置为：

当所述匹配度小于所述第一阈值时，重新获取所述面部图像特征向量，并计算获取所述面部图像特征向量的次数；

当所述次数达到预设的次数值时，控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式解锁的语音信息，所述第二解锁方式包括指纹解锁、密码解锁、瞳孔识别解锁、语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种；

当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时，且所述第二解锁方式解锁成功时，保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库，所述第三阈值小于所述第一阈值。

于上述实施例中的智能锁中，通过统计用户在通过人脸识别开锁的过程中认证失败的次数，在所述认证失败的次数超过预设的次数值时，所述控制单元控制语音装置发出提示用户采用其他解锁方式解锁的语音信息，提高了智能锁使用的安全性与智能性。由于人们的外形随着时间的变化可能会产生一定的变化，例如发型改变、微整形或体型增大等，对应的面部图像特征向量可能会发生一定的变化，基于降低的人脸识别认证开锁要求及其第二解锁方式的验证结果，建立第一临时人脸图像特征库来获取用户最新的面部图像特征向量，以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量，来避免用户因为脸型轻微变化可能导致人脸认证开锁失败的现象发生。

在其中一个实施例中，所述控制单元被配置为：

获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N；

将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进行匹配，确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n；

获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C；

当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时，保存所述面部图像特征向量至预设的第二临时人脸图像特征库中；

当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中；

其中，所述可信度值C根据以下公式计算：

C＝n/N。

于上述实施例中的智能锁中，由于人脸随着时间的变化可能会产生一定的变化，通过计算所述第一临时人脸图像特征库的可信度值，并从所述第一临时人脸图像特征库中筛选出与用户的真实面部图像特征向量比较接近的以保存至第二临时人脸图像特征库中，以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量。当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中，以根据注册用户面部的真实变化不断更新人脸图像特征库中的解锁特征向量，以进一步提高智能锁的安全性与智能性。

在其中一个实施例中，所述控制单元被配置为：

在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前，基于所述面部图像信息进行活体检测；

当所述活体检测结果为活体时，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量。

于上述实施例中的智能锁中，在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前，基于所述面部图像信息进行活体检测；当所述活体检测结果为活体时，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，避免了通过注册用户的照片、雕像或人脸模型等而导致智能锁解锁现象的发生，提高智能锁的安全性与智能性。

本申请的第二方面提供一种智能解锁方法，包括：

基于相机单元获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；

基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制电子锁单元解锁；其中，所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。

在其中一个实施例中，所述基于相机单元获取用户面部图像信息还包括：

基于环境光检测单元检测环境光的强度信息；

基于所述强度信息控制相机调节单元调节所述相机单元的工作模式，使得所述相机单元获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种。

在其中一个实施例中，所述方法包括：

对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像；

当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍摄参数下获取多帧第二面部图像，其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种；

获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值；

将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像；

基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制所述电子锁单元解锁。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

当所述匹配度小于所述第一阈值时，重新获取所述面部图像特征向量，并计算获取所述面部图像特征向量的次数；

当所述次数达到预设的次数值时，控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式解锁的语音信息，所述第二解锁方式包括指纹解锁、密码解锁、瞳孔识别解锁、语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时，控制所述电子锁单元解锁，保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库，所述第三阈值小于所述第一阈值；

获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N；

将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进行匹配，确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n；

获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C；

当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时，保存所述面部图像特征向量至预设的第二临时人脸图像特征库中；

当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中；

其中，所述可信度值C根据以下公式计算：

C＝n/N。

于上述实施例中的智能解锁方法中，可以设置相机单元以获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种，可以通过控制单元基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制发出解锁信号以控制电子锁单元解锁。由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量，只有当相机单元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的匹配度符合预设的第一阈值的要求时，电子锁单元才会解锁，有效地提高了智能锁装置的安全性。由于相机单元能够识别图像深度信息，且识别准确率更高，可采集人脸深度信息补和红外图像，在低光照或无光照条件下，亦有优异的识别准确度，提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度，有效地避免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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实施例的附图。

图1为本申请第一实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。

图2为本申请第二实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。

图3为本申请第三实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。

图4为本申请第四实施例中提供的一种智能解锁方法的流程图。

图5为本申请第五实施例中提供的一种相机单元获取第一面部图像的流程图。

图6为本申请第六实施例中提供的一种控制单元基于获取的面部图像控制解锁的流程图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。

在使用本文中描述的“包括”、“具有”、和“包含”的情况下，除非使用了明确的限定用语，例如“仅”、“由……组成”等，否则还可以添加另一部件。除非相反地提及，否则单数形式的术语可以包括复数形式，并不能理解为其数量为一个。

在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“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，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。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。

如图1所示，在本申请的一个实施例中提供的一种智能锁100中，包括相机单元10、控制单元20和电子锁单元30，相机单元10用于获取用户面部图像信息，该面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；控制单元20用于根据相机单元10获取的面部图像信息获取该用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号，所述解锁特征向量为所述控制单元预先基于所述相机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量；电子锁单元30用于基于所述解锁信号解锁。

具体地，于上述实施例中的智能锁中，注册用户可已通过注册流程在人脸图像特征库中保存自己的面部图像特征向量，人脸图像特征库中保存的面部图像特征向量的个数可以为一个也可以为多个，只有预先在所述人脸图像特征库中保存了自己的面部图像特征向量的用户才能通过人脸识别认证开锁。由于设置了用于获取用户面部图像信息的相机单元10，相机单元10可以获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种，控制单元20根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制单元20发出解锁信号以控制电子锁单元30解锁。

于上述实施例中的智能锁中，由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量，只有当相机单元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的匹配度大于或等于预设的第一阈值，电子锁单元才会解锁，有效地提高了智能锁装置的安全性。由于相机单元能够识别图像深度信息，且识别准确率更高，可采集人脸深度信息补和红外图像，在低光照或无光照条件下，亦有优异的识别准确度，提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度，有效地避免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种智能锁100中，如图2所示，还包括环境光检测单元40、相机调节单元50、感测单元60、电源管理单元70及激活单元80，环境光检测单元40用于检测并发送环境光的强度信息至控制单元20，使得控制单元20基于所述强度信息向相机调节单元50发出相机工作模式控制信号；相机调节单元50用于基于所述相机工作模式控制信号调节相机单元10的工作模式，使得相机单元10获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种。感测单元60用于感测是否有用户存在，并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制单元和电源；激活单元80用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元；电源管理单元70用于根据激活单元80的反馈信号为智能锁100供电；其中，所述电源管理单元包括至少一个通断电路，用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供电。

具体地，于上述实施例中的智能锁中，由于设置了环境光检测单元40用于检测并发送环境光的强度信息至控制单元20，使得控制单元20基于所述强度信息发出相机工作模式控制信号以调节相机单元的工作模式，使得相机单元10在不同的工作模式下均可获取第一面部图像，例如在环境光强度很低的夜间可以通过相机调节单元50调节相机单元10获取所述面部红外图像和所述面部RGB图像，在环境光强度较高的白天可以调节相机单元10获取所述面部深度图像和所述面部RGB图像，以提高所述智能锁人脸识别的准确率和应用场景的范围。

具体地，可以设置电源管理单元70包括至少一个通断电路，用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供电，当所述人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，控制单元20控制电源管理单元70中的通断电路闭合，以给电子锁单元30供电，便于后续人脸识别认证成功后，控制单元20控制电子锁单元30解锁，提高了所述智能锁的节能性能。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像，提高了所述智能锁使用的便捷性与高效性，也避免了可能因图像识别错误引发的错误解锁动作的发生。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为：

当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍摄参数下获取多帧第二面部图像；其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种。感光度又叫ISO值，指的是数码相机处理器对光线的敏感程度，感光度越高，对光线的敏感度越强，感光度越低，对光线的敏感度越低。

于上述实施例中的智能锁中，当人脸检测结果为获取的第一面部图像中存在人脸图像时，初步判断用户正在进行人脸识别解锁检测，从而避免了因图像识别错误导致错误解锁动作的发生。当人脸检测结果为第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同曝光等级获取多帧画面质量高的第二面部图像。例如，可以通过不断的实验获取不同曝光条件下所述相机单元获取较佳图像对应的相机参数，并编制相应的对照表，使得控制单元可以在不同拍摄参数下自动获取对应的较佳拍摄状态下的拍照参数，并控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，以获取高质量的拍摄图像。也可以通过神经网络的自学习功能获取所述相机单元在不同拍摄参数下获取高质量图像对应的拍照参数，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为：

获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值；

将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像；

所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁。

于上述实施例中的智能锁中，由于每个人的面部图像特征向量是独一无二的，通过获取第二面部图像的人脸姿态数值和图像成像质量数值来判断第二面部图像的图像质量数值，从所述第二面部图像筛选出所述图像质量数值大于或等于预设的第二阈值的作为第三面部图像，所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种智能锁100中，如图3中所示，还可以包括语音装置90，语音装置90与控制单元20连接，用于发出语音信息。

在本实施例中，控制单元20被配置为对获取的第二面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为人脸图像不完整时，控制所述语音装置发出提示用户靠近所述相机单元的语音信息，以提高所述智能锁的智能性和使用便捷性。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为：

当所述匹配度小于所述第一阈值时，重新获取所述面部图像特征向量，并计算获取所述面部图像特征向量的次数；

当所述次数达到预设的次数值，控制所述语音装置发出提示用户采用第二解锁方式解锁的语音信息，所述第二解锁方式包括指纹解锁、密码解锁、瞳孔识别解锁、语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种；

当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时，且所述第二解锁方式解锁成功时，保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库，所述第三阈值小于所述第一阈值。

于上述实施例中的智能锁中，通过统计用户在通过人脸识别开锁的过程中认证失败的次数，在所述认证失败的次数达到预设的次数值，所述控制单元控制所述语音装置发出提示用户采用其他解锁方式解锁的语音信息，提高了智能锁使用的安全性与智能性。由于人们的外形随着时间的变化可能会产生一定的变化，例如发型改变、微整形或体型增大等，对应的面部图像特征向量可能会发生一定的变化，通过降低人脸识别认证开锁的要求，来避免用户因为脸型轻微变化可能导致人脸认证开锁失败的现象发生；通过建立第一临时人脸图像特征库来获取用户最新的面部图像特征向量，以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为：

获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N；

将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进行匹配，确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n；

获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C；

当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时，保存所述面部图像特征向量至预设的第二临时人脸图像特征库中；

当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中；

其中，所述可信度值C根据以下公式计算：

C＝n/N。

于上述实施例中的智能锁中，由于人脸随着时间的变化可能会产生一定的变化，通过计算所述第一临时人脸图像特征库的可信度值，并从所述第一临时人脸图像特征库中筛选出与用户的真实面部图像特征向量比较接近的以保存至第二临时人脸图像特征库中，以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量。当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中，以根据注册用户面部的真实变化不断更新人脸图像特征库中的解锁特征向量，以进一步提高智能锁的安全性与智能性。

进一步地，于上述实施例中的智能锁中，所述控制单元被配置为：

在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前，基于所述面部图像信息进行活体检测；

当所述活体检测结果为活体时，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量。

具体地，在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前，基于所述面部图像信息进行活体检测；当所述活体检测结果为活体时，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，避免了通过注册用户的照片、雕像或人脸模型等而导致智能锁解锁现象的发生，提高智能锁的安全性与智能性。

在本申请的一个实施例中提供一种电子装置中，包括任一如本申请实施例中所述的智能锁，所述电子装置可以是手机、平板电脑、智能手表或智能门锁等。

本申请实施例中的控制单元可以包括单片机、车载PLC、ARM、DSP、可编程逻辑控制单元等中的至少一种。

在本申请的一个实施例中提供一种智能解锁方法中，如图4所示，包括：

步骤202：基于相机单元获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种。

步骤204：基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制电子锁单元解锁；其中，所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。

具体地，于上述实施例中的智能解锁方法中，可以基于相机单元获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号以控制电子锁单元解锁。由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户预存的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量，只有当相机单元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的匹配度符合预设的第一阈值的要求时，电子锁单元才会解锁，有效地提高了智能锁装置的安全性。由于相机单元能够识别图像深度信息，且识别准确率更高，可采集人脸深度信息补和红外图像，在低光照或无光照条件下，亦有优异的识别准确度，提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度，有效地避免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供一种智能解锁方法中，如图5所示，还包括：

步骤2021：基于环境光检测单元检测环境光的强度信息。

步骤2022：基于所述强度信息控制相机调节单元调节所述相机单元的工作模式，使得所述相机单元获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种。

具体地，于上述实施例中的智能解锁方法中，可以设置环境光检测单元检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元，使得所述控制单元基于所述强度信息发出相机工作模式控制信号以调节相机单元的工作模式，使得所述相机单元在不同的工作模式下均可获取第一面部图像，例如在环境光强度很低的夜间可以通过相机调节单元调节相机单元获取所述面部红外图像和所述面部RGB图像，在环境光强度较高的白天可以调节相机单元获取所述面部深度图像和所述面部RGB图像，以提高所述智能锁人脸识别的准确率和应用场景的范围。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供一种智能解锁方法中，如图6所示，步骤204包括：

步骤2041：对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像。

步骤2042：当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍摄参数下获取多帧第二面部图像；其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种。

步骤2043：获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值。

步骤2044：将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像。

步骤2045：基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制所述电子锁单元解锁。

具体地，于上述实施例中的智能解锁方法中，对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，初步判断用户正在进行人脸识别解锁检测，从而避免了因图像识别错误导致错误解锁动作的发生。当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同曝光等级获取多帧画面质量高的第二面部图像。例如，可以通过不断的实验获取不同曝光条件下所述相机单元获取较佳图像对应的相机参数，并编制相应的对照表，使得控制单元可以在不同拍摄参数下自动获取对应的较佳拍摄状态下的拍照参数，并控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，以获取高质量的拍摄图像。也可以通过神经网络的自学习功能获取所述相机单元在不同拍摄参数下获取高质量图像对应的拍照参数，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。由于每个人的面部图像特征向量是独一无二的，通过获取第二面部图像的人脸姿态数值和图像成像质量数值来判断第二面部图像的图像质量数值，从所述第二面部图像筛选出所述图像质量数值大于或等于预设的第二阈值的作为第三面部图像，所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁，以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。

关于本申请实施例中的智能解锁方法的具体限定可以参见上文中对于智能锁的限定，在此不再赘述。

应该理解的是，虽然图4-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图4-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种智能锁，其特征在于，包括：

相机单元，用于获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；

控制单元，用于根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元发出解锁信号；

电子锁单元，用于基于所述解锁信号解锁；

其中，所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。

2.根据权利要求1所述的智能锁，其特征在于，还包括：

感测单元，用于感测是否有用户存在，并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制单元和电源；

激活单元，用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元；

环境光检测单元，用于检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元，使得所述控制单元基于所述强度信息生成相机工作模式控制信号；

相机调节单元，用于基于所述相机工作模式控制信号调节所述相机单元的工作模式，使得所述相机单元获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种；

电源管理单元，用于根据所述激活单元的反馈信号为智能锁供电；其中，所述电源管理单元包括至少一个通断电路，用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供电。

3.根据权利要求2所述的智能锁，其特征在于，所述控制单元被配置为：

对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像；

当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍照参数下获取多帧第二面部图像，其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种；

获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值；

将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像；

所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，所述控制单元控制所述电子锁单元解锁。

4.根据权利要求3所述的智能锁，其特征在于，所述控制单元被配置为：

当所述匹配度小于所述第一阈值时，重新获取所述面部图像特征向量，并计算获取所述面部图像特征向量的次数；

当所述次数达到预设的次数值时，提示用户采用第二解锁方式解锁，所述第二解锁方式包括指纹解锁、密码解锁、瞳孔识别解锁、语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种；

当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时，且所述第二解锁方式解锁成功时，保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库，所述第三阈值小于所述第一阈值。

5.根据权利要求4所述的智能锁，其特征在于，所述控制单元被配置为：

获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N；

将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进行匹配，确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n；

获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C；

当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时，保存所述面部图像特征向量至预设的第二临时人脸图像特征库中；

当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中；

其中，所述可信度值C根据以下公式计算：

C＝n/N。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的智能锁，其特征在于，所述控制单元被配置为：

在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前，基于所述面部图像信息进行活体检测；

当所述活体检测结果为活体时，基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量。

7.一种智能解锁方法，其特征在于，包括：

基于相机单元获取用户面部图像信息，所述面部图像信息包括面部深度图像、面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种；

基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制电子锁单元解锁，所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。

8.根据权利要求7所述的智能解锁方法，其特征在于，所述基于相机单元获取用户面部图像信息还包括：

基于环境光检测单元检测环境光的强度信息；

基于所述强度信息控制相机调节单元调节所述相机单元的工作模式，使得所述相机单元获取第一面部图像，所述第一面部图像包括所述面部深度图像、所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种。

9.根据权利要求8所述的智能解锁方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述第一面部图像进行人脸检测，当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时，重新获取第一面部图像；

当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时，获取所述相机单元的实时拍照参数，基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数，控制所述相机单元在不同拍摄参数下获取多帧第二面部图像，其中，所述实时拍照参数包括曝光度、白平衡、曝光时间、亮度增益和感光度中的至少一种；

获取所述第二面部图像的图像质量数值，所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像成像质量数值；

将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像确定为第三面部图像，当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时，重新获取所述第二面部图像；

基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配，当匹配度大于或等于预设的第一阈值时，控制所述电子锁单元解锁。

10.根据权利要求9所述的智能解锁方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述匹配度小于所述第一阈值时，重新获取所述面部图像特征向量，并计算获取所述面部图像特征向量的次数；

当所述次数达到预设的次数值时，控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式解锁的语音信息，所述第二解锁方式包括指纹解锁、密码解锁、瞳孔识别解锁、语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种；

当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时，并且所述第二解锁方式解锁成功时，控制所述电子锁单元解锁，保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库，所述第三阈值小于所述第一阈值；

获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N；

将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进行匹配，确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n；

获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C；

当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时，保存所述面部图像特征向量至预设的第二临时人脸图像特征库中；

当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时，将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间中；

其中，所述可信度值C根据以下公式计算：

C＝n/N。

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