CN111815825A - 智能门锁及图像识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能门锁及图像识别方法。其中，该智能门锁包括：电源，图像采集模块，现场可编程门阵列FPGA芯片和电机驱动模块，其中，电源，用于为所述智能门锁供电；图像采集模块，用于采集待识别图像，并将待识别图像发送给FPGA芯片；FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC，用于对待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号；电机驱动模块，用于接收FPGA发送的控制信号，并依据控制信号控制智能门锁的开闭。本发明解决了相关技术中门锁使用的传统高性能处理器价格昂贵且无法防止恶意攻击的技术问题。

Description

智能门锁及图像识别方法

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种智能门锁及图像识别方法。

背景技术

生物特征识别的门锁由于其安全性高、智能交互带来的用户体验很好，所以较受市场欢迎，例如指纹识别锁、指静脉识别锁等。随着科技的发展，上述锁具由于都是接触式的开锁方式，存在不安全、不方便等问题，已经不能满足人们对智能家居的智能水平的要求。相关技术中，能够进行人脸识别的门锁开始出现。但是，由于人脸识别需要处理器高速处理大量图像数据，所以传统的单片机无法满足技术要求。如果选用高性能的升级的精简指令集计算机设备(Advanced Reduced Instruction Set Computer Machine，简称为ARM)处理器或数据信号处理(Digital Signal Process，简称为DSP)处理器，则门锁产品的成本会大幅度提高，造成资源的浪费，并且专用的DSP处理器可能不兼容图像处理算法。同时，随着物联网的高速兴起，智能家居设备的安全也越来越受到消费者的关注，传统的处理器都是采用通用的内核架构如ARM、每秒处理的百万级的机器语言指令数(MillionInstructions Per Second简称为，MIPS)，如果黑客拿到设备的固件或者查找到设备主微控制单元(Microcontroller Unit，简称为MCU)的数据手册，就可以利用反编译等技术手段，得到用户的隐私信息或者控制智能门锁，导致智能门锁的安全性无法得到保证。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种智能门锁及图像识别方法，以至少解决相关技术中门锁使用的传统高性能处理器价格昂贵且无法防止恶意攻击的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种智能门锁，包括：电源，图像采集模块，现场可编程门阵列FPGA芯片和电机驱动模块，其中，所述电源，用于为所述智能门锁供电；所述图像采集模块，用于采集待识别图像，并将所述待识别图像发送给所述FPGA芯片；所述FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC，用于对所述待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号；所述电机驱动模块，用于接收所述FPGA芯片发送的所述控制信号，并依据所述控制信号控制所述智能门锁的开闭。

可选地，所述SOPC包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。

可选地，所述MCU包括：NIOS II软核。

可选地，所述SOPC包括：人脸特征提取算法实现电路，用于采用训练好的神经网络模型对所述待识别图像中的人脸进行识别。

可选地，所述智能门锁还包括：无线保真WIFI模块，用于传输所述FPGA芯片和服务器之间交互的数据，实现通过终端对所述智能门锁的维护，操作。

可选地，所述智能门锁还包括：环境光线检测及调整电路，用于检测环境光线，并在检测到的环境光线的强度低于预定光线强度阈值的情况下，通过控制光源发射光线来对环境光线进行补偿，达到所述图像采集模块采集待识别图像需要的光线要求。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图像识别方法，包括：采集待识别图像；采用现场可编程门阵列FPGA芯片对所述待识别图像进行识别得到识别结果，并依据所述识别结果生成控制信号，其中，所述FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC；依据所述控制信号控制智能门锁的开闭。

可选地，所述SOPC包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。

可选地，在采集所述待识别图像之前，还包括：检测所述智能门锁处于开锁模式还是非开锁模式，其中，所述非开锁模式包括以下之一：睡眠模式，互联模式，系统设置模式；在检测结果为所述智能门锁处于开锁模式的情况下，调用训练好的神经网络模型；其中，采用现场可编程门阵列FPGA芯片对所述待识别图像进行识别得到识别结果包括：通过所述FPGA芯片采用所述神经网络模型对所述待识别图像进行识别得到识别结果。

根据本发明的另一方面，提供了一种智能门锁，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序运行时使得所述处理器上述任意一项所述的图像识别方法。

在本发明实施例中，采用包括电源，图像采集模块，现场可编程门阵列FPGA芯片和电机驱动模块的智能门锁，通过采用可编程片上系统SOPC的FPGA芯片处理待识别图像，达到了采用一颗FPGA芯片就可以根据识别结果控制智能门锁的目的，从而实现了在高速处理图像的基础上，不仅降低智能门锁成本而且提高了智能门锁安全性的技术效果，进而解决了相关技术中门锁使用的传统高性能处理器价格昂贵且无法防止恶意攻击技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的智能门锁的结构示意图；

图2是根据本发明优选实施方式的智能门锁电路原理框图；

图3是根据本发明优选实施方式FPGA芯片内部逻辑电路框图；

图4是根据本发明实施例提供的图像识别方法的流程示意图；

图5是根据本发明优先实施方式的门锁系统状态转换示意图；

图6是根据本发明优选实施方式的人脸识别门锁开锁模式示意图；

图7是根据本发明优选实施方式的智能门锁主程序流程图；

图8是根据本发明优选实施方式的选择门锁工作模式的程序流程图；

图9是根据本发明优选实施方式的人脸识别门锁开锁程序流程图；

图10是根据本发明实施例的图像识别装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种智能门锁，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的智能门锁，如图1所示，该智能门锁包括：电源12，图像采集模块14，现场可编程门阵列FPGA芯片16和电机驱动模块18，其中，电源12，用于为智能门锁供电；图像采集模块14，用于采集待识别图像，并将待识别图像发送给FPGA芯片；FPGA芯片16，采用可编程片上系统(System-on-a-Programmable-Chip，简称为SOPC)，用于对待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号；电机驱动模块18，用于接收FPGA发送的控制信号，并依据控制信号控制智能门锁的开闭。

在本发明实施例中，采用包括电源，图像采集模块，现场可编程门阵列FPGA芯片和电机驱动模块的智能门锁的方式，通过采用可编程片上系统SOPC的FPGA芯片处理待识别图像，达到了采用一颗FPGA芯片就可以根据识别结果控制智能门锁的目的，从而实现了在高速处理图像的基础上，不仅降低智能门锁成本而且提高了智能门锁安全性的技术效果，进而解决了相关技术中门锁使用的传统高性能处理器价格昂贵且无法防止被恶意攻击的技术问题。

FPGA芯片可以用硬件的方式实现图像处理算法，其并行的运算模式可以高速处理大量数据流，非常适合用来进行图像数据的处理。本发明实施例提出以FPGA(现场可编程门阵列)为主芯片，采用可编程片上系统(SOPC)的架构，具体的，在FPGA芯片内部可以利用软核实现可裁剪定制化处理器CPU结构。除此之外，设备的整个硬件电路还可以添加根据图像处理算法编写的图像处理硬件电路和外部辅助模块。

本发明实施例在一颗FPGA芯片中完成人脸图像数据运算，电机控制，WIIF模块、显示触摸屏模块的控制等功能，相比于专用DSP芯片来说，使用FPGA芯片的产品会有成本优势，可以提高产品的市场竞争力。而且，专用的DSP芯片对部分人脸识别算法无法兼容，限制了DSP芯片本身的应用场景。同时，由于芯片中的CPU是高度定制化的，所以黑客不可能知道CPU架构，而且CPU的架构无法通过反编译等技术手段进行破解，黑客即使拿到设备固件，也无法通过攻击获取用户的隐私信息，本发明实施例在以最小成本实现功能的同时，极大地提高了智能门锁的安全性和可靠性。

作为一种可选的实施例，SOPC可以包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。在本发明实施例中，利用FPGA芯片与可编程片上系统SOPC的架构，可以实现带监控功能的人脸识别智能门锁。例如，采用软核的方式定制MCU，可以选用Altera的FPGA芯片加上NIOSII软核，FPGA具有的高速数据运算能力，NIOS II的MCU控制器软核可以通过软件编程的方式处理系统的控制逻辑。而且，由于系统中的MCU可以是定制化的，所以可以极大的提高系统的安全性，防止黑客拿到固件后，利用反编译等手段对设备进行攻击，保护用户隐私数据不被泄露。

作为一种可选的实施例，中央处理单元MCU可以包括NIOS II软核。Nios II软核是Altera的第二代FPGA嵌入式处理器，其性能超过200DMIPS，在Altera FPGA中实现仅需35美分。需要说明的是，此处NIOS II软核仅是定制化MCU的一个可选的举例，其它定制化的CPU也可以是本申请的保护范围。

作为一种可选的实施例，SOPC包括人脸特征提取算法实现电路，用于采用训练好的神经网络模型对待识别图像中的人脸进行识别。采用训练好的神经网络模型来对待识别图像中的人脸进行识别，即采用人工智能的方式识别图像中的人脸，不仅能够实现高效识别的目的，而且由于神经网络模型由大量的训练数据训练得到，采用训练好的神经网络模型进行识别时，识别准确率也高。

作为一种可选的实施例，智能门锁还包括无线保真WIFI模块，用于传输FPGA芯片和服务器之间交互的数据，实现通过终端对智能门锁的维护，操作。

需要说明的是，通过无线保真WIFI模块，可以让智能门锁用户通过安装了相应软件的智能终端远程查看门锁摄像头的视频数据，实现远程监控功能。例如，紧急情况时可通过智能手机等终端远程实时查看门外的情况。当没有开锁权限的人强制开锁时，摄像头可以自动抓拍开锁者的人脸图像并发出警告，抵御暴力入侵。

作为一种可选的实施例，智能门锁还包括环境光线检测及调整电路，用于检测环境光线，并在检测到的环境光线的强度低于预定光线强度阈值的情况下，通过控制光源发射光线来对环境光线进行补偿，达到图像采集模块采集待识别图像需要的光线要求。通过该环境光线检测及调整电路，在环境光线不满足图像采集的光线要求时，能够有效地提高了图像采集的质量。另外，由于可以对光线进行补偿，在一定程度上也扩宽了智能门锁安装的位置的选择，例如，可以安装在一些地下室，或者暗室等。

为使本发明实施例的智能门锁的工作过程更加清楚，下面结合智能门锁的电路原理结构框图和FPGA芯片内部逻辑电路框图进行说明。图2是根据本发明优选实施方式提供的智能门锁电路原理框图，如图2所示，该智能门锁电路包括：电源、晶振电路201，环境光线检测及调整电路202，图像采集模块203，硬件复位电路204，FPGA芯片205，存储单元206，扬声器模块207，电机驱动模块208，显示触摸屏模块209，WIFI模块210，下面对电路的各个部分进行详细说明：

电源、晶振电路201，可以为整个系统提供电能以及时钟信号。电源电路可以设计为包括电池供电电路和交流电源供电电路两种方式，供用户自行选择供电接口。电池供电电路可以包括过流保护电路、稳压电路和滤波电路；交流供电电路可以包括整流电路、滤波电路、过流保护电路、稳压电路。时钟电路可以选用高精度的有源晶振来给系统提供准确的时钟信号。

环境光线检测及调整电路202，可以包括光敏电阻和发光二极管LED。其中，光敏电阻的阻值可以根据环境的光线强度变化而变化，MCU可以利用模数转换器ADC采集光敏电阻两端的电压来获取环境光线的强度。当检测到光线强度较低时，MCU可以控制LED发出不同亮度的光线来补偿环境光线以达到系统图像采集所需要的光线条件。

图像采集模块203，优选的摄像头模组可以完成图像的采集。将摄像头模组通过硬件接口连接到MCU图像传输接口，为MCU提供人脸识别的原始图像数据。

硬件复位电路204，为系统提供恢复出厂设置的硬件接口，可以以按键的形式提供给用户，当用户按下该按键时，系统清除所有的配置数据以及存储在本地的操作记录等用户使用过程中产生的数据。

FPGA芯片205，整个系统的主要控制芯片以及人脸识别算法硬件实现的芯片。本发明优选实施方式使用可编程片上系统SOPC的架构，在FPGA内部根据系统的需要选择外设，构建一个专用的MCU处理器。在该芯片内部可以使用硬件电路实现人脸识别的算法，这样的好处就是可以极大的提高数据运算速度，实现实时刷脸开锁的功能，不需要额外的DSP数字处理芯片的处理图像数据。

存储单元206，该单元可以为FPGA芯片提供必要的运行条件。存储电路包含静态随机存储器(static Random Access Memory，简称为SRAM)、闪存(FLASH)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，简称为DDR SDRAM，或称之为DDR)等存储芯片。其中，SRAM可以用于高速缓存，FLASH可以用于存储固件以及用户人脸特征等系统配置数据，DDR可以作为运行内存。

扬声器模块207，可以包括数模转换器(Digital to Analog Convertor，简称为DAC)电路、运放和功放电路以及扬声器，用于输出系统提示声音。

电机驱动模块208，可以用于接收MCU的控制信号，并将控制信号转换为能够驱动电机的电信号。

显示触摸屏模块209，用于作为人机交互模块，接收用户的输入的系统设置信息，显示图像数据等。本模块可以选用薄膜晶体管(Thin Film Transistor，简称为TFT)彩色屏幕模组。

WIFI模块210，用于和服务器以及移动应用软件APP通信。该模块可以把MCU与服务器交互的数据加上例如传输控制协议/网际协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，简称为TCP/IP)、超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，简称为HTTP)、超文本传输安全协议(Hyper Text Transfer Protocol over SecureSocketLayer，简称为HTTPS)的协议栈，然后通过以太网发送到服务器；也可以将服务器下发的数据去除TCP/IP协议封装，将得到的数据传输给MCU处理。根据本发明的优选实施方式，该门锁可以远程查看摄像头数据，所以通过WIFI模块传输视频数据的过程中，与MCU的接口需要较大的传输速率。因此，该模块可以使用带有USB接口的WIFI模块。

图3是根据本发明优选实施方式的智能门锁中FPGA芯片内部逻辑电路框图，如图3所示，FPGA芯片可以包括：NIOS II软核301，锁相环(Phase Locked Loop，简称为PLL)电路302，USB接口协议逻辑电路303，Flash、SRAM、DDR等存储芯片接口电路304，人脸特征提取算法实现电路305，通用异步收发传输器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，简称为UART)协议逻辑电路306，电机驱动逻辑电路307，显示屏驱动逻辑电路308。NIOS II处理器可以通过AVALON总线和其它7个模块连接起来。下面对根据本发明优选实施方式的智能门锁中FPGA芯片内部逻辑电路进行详细说明：

NIOS II软核301，为基于流水线设计的通用RISC微处理器，拥有五级流水线和指令与数据内存分开的哈佛结构，具有可配置功能；

PLL电路302，可以将图2中电源、晶振电路模块201输入的时钟信号倍频输出到FPGA内部各个外设模块，作为高速的时钟信号。当外部的有源晶振输出的时钟信号频率不是很高时，可以通过PLL锁相环电路来为系统提供更高频率的时钟信号；

USB接口协议逻辑电路303，可以作为驱动逻辑电路驱动WIFI模块所用的USB芯片，NIOS II处理器可以通过这个驱动电路与WIFI模块通信，将摄像头的图像数据传输到服务器端，也可以发送和接收控制数据；

FLASH、SRAM、DDR等存储芯片接口电路304，是FLASH、SRAM、DDR等存储芯片的驱动逻辑电路；

人脸特征提取算法实现电路305，是实现人脸提取算法的硬件电路，人脸提取算法可以包括训练好的神经网络；

UART协议逻辑电路306，是UART芯片的驱动逻辑电路；

电机驱动逻辑电路307，是电机驱动芯片的驱动逻辑电路；

显示屏驱动逻辑电路308，是显示屏模组的驱动电路。

需要说明的是，FPGA芯片内部所包括的上述逻辑电路中，人脸特征提取算法实现电路305可以根据自己的需要灵活开发。

图4是根据本发明实施例的图像识别方法的流程图，如图4所示，该方法包括如下步骤：

步骤S402，采集待识别图像；

步骤S404，采用现场可编程门阵列FPGA芯片对待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号，其中，FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC；

步骤S406，依据控制信号控制智能门锁的开闭。

通过上述步骤，通过采集待识别图像，通过采用可编程片上系统SOPC的现场可编程门阵列FPGA芯片对待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号，达到了采用一颗FPGA芯片就可以根据图像识别结果控制智能门锁开闭的目的，从而实现了在高速处理图像的基础上，不仅降低具有图像识别功能的智能门锁成本，而且提高了智能门锁安全性的技术效果，进而解决了相关技术中门锁使用的传统高性能处理器价格昂贵且无法防止恶意攻击的技术问题。

作为一种可选的实施例，SOPC包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。

作为一种可选的实施例，在采集待识别图像之前，还包括：检测智能门锁处于开锁模式还是非开锁模式，其中，非开锁模式包括以下之一：睡眠模式，互联模式，系统设置模式；在检测结果为智能门锁处于开锁模式的情况下，调用训练好的神经网络模型；其中，采用现场可编程门阵列FPGA芯片对待识别图像进行识别得到识别结果包括：通过FPGA芯片采用神经网络模型对待识别图像进行识别得到识别结果。

图5是根据本发明优选实施方式的门锁系统状态转换示意图，如图5所示，本发明优选实施方式提出的智能门锁可以包括四种模式，分别为睡眠模式，互联模式，系统设置模式和开锁模式。具体的，睡眠模式下，系统除了必要的唤醒外设在工作，其他的外设可以停止工作来降低功耗。开锁模式下，系统获取摄像头数据并根据提取人脸特征的算法提取摄像数据中来访者的人脸特征，然后与数据库中的数据进行对比，判断是否应当开锁，或者可以发出警报。图6是根据本发明优选实施方式的开锁模式的示意图，如图6所示，开锁模式可以包括密码开锁和人脸开锁两种方式，系统处于开锁模式下的哪种模式可以由之前的设置决定。系统设置模式下，可以配置智能门锁的系统参数，例如，录入人脸数据、删除人脸数据、录入开锁密码、删除开锁密码、修改密码操作权限、设置提示音、设置系统界面、查看操作记录等。互联模式下，用户可以使用移动终端程序来查看或者控制智能门锁，用户还可以通过移动应用程序配置门锁系统参数、查看门锁状态或者调取门锁摄像头数据、远程升级门锁固件。该模式下门锁显示屏幕熄灭，无法通过现场操作屏幕来设置、更改系统参数。

图7是根据本发明优选实施方式的智能门锁主程序流程图，如图7所示，根据本发明优选实施方式的智能门锁主程序可以包括如下步骤：

步骤701，系统参数加载及外设初始化，当智能门锁上电时，NIOS II主控芯片可以从FLASH中加载固件，到DDR中开始运行，还可以从FLASH中加载用户的相关配置参数，初始化系统的模块及外设。

步骤702，判断系统是否进入睡眠模式，当系统满足进入睡眠模式的条件时，则进入步骤703；否则，进入步骤705。

步骤703，进入睡眠模式，系统唤醒外设正常工作，其他外设可以停止运行以降低功耗。例如，门锁系统可以保留触摸屏外部和摄像头正常工作，其他外设停止工作。

步骤704，系统在睡眠模式中会不断判断是否需要唤醒设备进入正常工作模式。当判断结果为是时，进入步骤702；当判断结果为否时，回到步骤703。例如，唤醒条件可以有多种，例如，用户双击显示屏幕；根据帧差法与人脸识别算法判断摄像头的视觉范围中出现了新的人。其中，帧差法的原理为，将两张相邻的图像的相同通道的像素数据相减，如果所有像素点相减的结果数值都在设置的阈值范围内，则可以认为这两帧图像的时间间隔内没有新的事物出现在摄像头视野内。当两张图像的帧差法结果差异较大时可以得出有新的事物进入摄像头视野范围内，在结合人脸识别算法运算得出，出现的事物是不是人，如果是人的话就激活设备进入正常工作模式，如果不是人的话则继续保持在睡眠模式下。采用帧差法来唤醒系统的优点就是不用用户接触设备就可以唤醒设备，可以做到非接触式唤醒。

步骤705，当系统不满足进入睡眠模式的条件时，进入其他工作模式，例如，可以进入开锁模式、系统设置模式或者互联模式。

图8是根据本发明优选实施方式的选择门锁工作模式的程序流程图，该图可以作为图7中步骤702和步骤705的详细说明。如图8所示，根据本发明优选实施方式选择门锁的工作模式的程序可以包括如下步骤：

步骤801，判断智能门锁是否通过WIFI模块连接了服务器并与移动应用APP处于交互之中。如果判断结果为是，即智能门锁连接到了服务器，用户在远程操作门锁，则进入步骤807；否则，进入步骤802。

步骤802，判断门锁的触摸屏是否有用户在操作。如果判断结果为是，进入步骤808；否则，进入步骤803。

步骤803，从摄像头获取一帧图像进行预处理，例如降噪，提高图像可识别度，然后进入步骤804。

步骤804，根据人脸识别算法，提取获取的图像中的人脸特征值，将该值与系统内部预设的特征阈值进行比较。

步骤805，根据与人脸特征值与阈值的比较结果判断图像中是否存在人脸，若判断结果为存在人脸，进入步骤809；若判断结果为不存在人脸，进入步骤806。

步骤806，系统进入睡眠模式。

步骤807，系统进入互联模式。

步骤808，系统进入密码开锁模式或者系统设置模式。

步骤809，系统进入人脸开锁模式。

图9是根据本发明优选实施方式的人脸识别门锁开锁程序流程图，该图可以作为图8人脸识别开锁模式的详细说明。如图9所示，根据本发明优选实施方式的人脸识别门锁开锁程序流程图可以包括以下步骤：

步骤901，将预处理之后的人脸图像数据剪裁为包含完整人脸的100*100像素的人脸图像数据，或者剪裁为符合人脸识别算法图像数据接口的尺寸。

步骤902，将裁剪后的数据送入人脸识别算法，提取出人脸的特征值。其中，人脸识别算法可以是预先训练好的神经网络。

步骤903，将提取出的人脸的特征值与存储在本地数据库中的人脸特征值数据进行比对，寻找是否存在相匹配的数据，如果找到了相匹配的数据，则进入步骤904；否则返回开锁失败。

步骤904，发出开锁指令控制电机开锁，并存储一条包含开锁时间、开锁人的操作记录。

步骤905，当同一人脸连续多次开锁失败后，进入步骤906。例如，可以设定当同一人脸连续5次开锁失败后，进入步骤906。

步骤906，控制扬声器发出警报，并且存储一张包含开锁失败的人脸图像数据的开锁失败记录。开锁记录可以通过WIFI模块定期推送到服务器上进行存储，方便用户查看。

图10是根据本发明实施例的图像识别装置的结构框图，如图10所示，该图像识别装置1000包括：采集模块1002，处理模块1004和控制模块1006，下面对该装置进行说明。

采集模块1002，用于采集待识别图像；

处理模块1004，连接至上述采集模块1002，用于采用现场可编程门阵列FPGA芯片对待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号，其中，FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC；

控制模块1006；连接至上述处理模块1004，用于依据控制信号控制智能门锁的开闭。

在本发明实施例中，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的图像识别方法。

在本发明实施例中，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，其中，存储器存储有计算机程序；处理器，用于执行存储器中存储的计算机程序，计算机程序运行时使得处理器执行上述任意一项的图像识别方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能门锁，其特征在于，包括：电源，图像采集模块，现场可编程门阵列FPGA芯片和电机驱动模块，其中，

所述电源，用于为所述智能门锁供电；

所述图像采集模块，用于采集待识别图像，并将所述待识别图像发送给所述FPGA芯片；

所述FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC，用于对所述待识别图像进行识别得到识别结果，并依据识别结果生成控制信号；

所述电机驱动模块，用于接收所述FPGA芯片发送的所述控制信号，并依据所述控制信号控制所述智能门锁的开闭。

2.根据权利要求1所述的智能门锁，其特征在于，所述SOPC包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。

3.根据权利要求2所述的智能门锁，其特征在于，所述MCU包括：NIOS II软核。

4.根据权利要求1所述的智能门锁，其特征在于，所述SOPC包括：人脸特征提取算法实现电路，用于采用训练好的神经网络模型对所述待识别图像中的人脸进行识别。

5.根据权利要求1所述的智能门锁，其特征在于，所述智能门锁还包括：无线保真WIFI模块，用于传输所述FPGA芯片和服务器之间交互的数据，实现通过终端对所述智能门锁的维护，操作。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的智能门锁，其特征在于，所述智能门锁还包括：环境光线检测及调整电路，用于检测环境光线，并在检测到的环境光线的强度低于预定光线强度阈值的情况下，通过控制光源发射光线来对环境光线进行补偿，达到所述图像采集模块采集待识别图像需要的光线要求。

7.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

采集待识别图像；

采用现场可编程门阵列FPGA芯片对所述待识别图像进行识别得到识别结果，并依据所述识别结果生成控制信号，其中，所述FPGA芯片采用可编程片上系统SOPC；

依据所述控制信号控制智能门锁的开闭。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述SOPC包括采用软核方式定制化的中央处理单元MCU。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

在采集所述待识别图像之前，还包括：检测所述智能门锁处于开锁模式还是非开锁模式，其中，所述非开锁模式包括以下之一：睡眠模式，互联模式，系统设置模式；在检测结果为所述智能门锁处于开锁模式的情况下，调用训练好的神经网络模型；

其中，采用现场可编程门阵列FPGA芯片对所述待识别图像进行识别得到识别结果包括：通过所述FPGA芯片采用所述神经网络模型对所述待识别图像进行识别得到识别结果。

10.一种智能门锁，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，

所述存储器存储有计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序运行时使得所述处理器执行权利要求7至9中任意一项所述的图像识别方法。

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