CN113362513A - 一种门禁通行方法、系统及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种门禁通行方法、系统及相关装置,所述门禁通行方法包括:门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对采集图像进行人脸识别以获得待识别人脸对应的待识别人脸特征值;将待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得边缘服务器根据待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果;接收到边缘服务器返回的比对结果;响应于比对结果符合预设条件,则输出待识别人员可以通过门禁设备的信息,以及响应于比对结果不符合预设条件,则输出待识别人员无法通过门禁设备的信息。通过上述控制方法,能够有效降低网络带宽和边缘服务器的性能损耗,提高门禁设备的接入量和并发量,有效减少开门时间。
Description
技术领域
本申请涉及智能门禁技术领域,特别是涉及一种门禁通行方法、系统及相关装置。
背景技术
随着人脸识别技术的发展,该技术逐渐被应用于出入口门禁安全管理系统中,通过拍摄进入门禁入口区域人员的脸部图像从脸部图像中提取该人员的脸部特征信息,与远程服务器的人脸库中的人脸进行比对,门禁安全管理系统最终做出是否开门的判断。
在现有大型园区、厂区等应用场景中,其管理区域的人流量已达到百万级别,而门禁设备由于内存、芯片主控等性能有限,无法支持如此大规模的人脸识别需求。
现有技术通常采用在门禁设备和平台之间添设边缘服务器的方案,通过门禁设备将获取的视频流或编码后的人脸图片上报至边缘服务器,边缘服务器进行人脸识别,最终将结果反馈给门禁设备。虽然该方案能够满足人脸识别的业务需求,但随着数据集的增加,视频流和图片流占用大量带宽,门禁设备的并发量受到很大的限制;另外,边缘服务器进行一次比对的计算量非常庞大,集中完成人脸识别、人脸特征提取和特征比对的对应算法,其性能会受到很大的冲击。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种门禁通行方法、系统及相关装置,能够有效降低网络带宽和边缘服务器的性能损耗,提高门禁设备的接入量和并发量,有效减少开门时间。
为解决上述技术问题,本申请采用的一个技术方案是:提供一种门禁通行方法,包括:门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对所述采集图像进行人脸识别以获得所述待识别人脸对应的待识别人脸特征值;将所述待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得所述边缘服务器根据所述待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果;接收到所述边缘服务器返回的所述比对结果;响应于所述比对结果符合预设条件,则输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息,以及响应于所述比对结果不符合预设条件,则输出所述待识别人员无法通过所述门禁设备的信息。
其中,所述输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息的步骤之前,还包括:获取所述待识别人脸特征值对应的人员信息,所述人员信息包括用户ID号、用户姓名、卡号、开门时间段权限中至少一种;响应于所述人员信息符合当前所述门禁设备的预置通过条件,则输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息;以及响应于所述人员信息不符合当前所述门禁设备的预置通过条件,则输出所述待识别人员无法通过所述门禁设备的信息。
其中,所述获取所述待识别人脸特征值对应的人员信息的步骤之前,包括:接收并存储平台下发的所有有权限通行的所述人员信息。
其中,所述对所述采集图像进行人脸识别以获得所述待识别人脸对应的待识别人脸特征值的步骤,包括:对获取到的所述采集图像进行预处理;利用特征提取模型对所述采集图像进行所述待识别人脸特征值的计算。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种门禁通行方法,包括:边缘服务器响应于接收到门禁设备发送的待识别人脸特征值,将所述待识别人脸特征值与数据库中预设人脸特征值进行比对,以生成比对结果;将所述比对结果发送至所述门禁设备。
其中,所述边缘服务器响应于接收到门禁设备发送的待识别人脸特征值的步骤之前,包括:接收平台下发的所有有权限通行的人脸图片;获取每张所述人脸图片对应的预设人脸特征值。
其中,所述的获取每张所述人脸图片对应的预设人脸特征值的步骤,包括:建立人脸特征值数据库,对获取到的每张所述人脸图片进行建模;利用特征向量对所述人脸图片进行描述,提取所述特征向量对应的所述预设人脸特征值;将获取到的所述预设人脸特征值存储于所述人脸特征值数据库中。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种门禁通行系统,包括:平台、边缘服务器和门禁设备;其中,所述平台与所述边缘服务器和所述门禁设备分别耦接,所述门禁设备与所述边缘服务器耦接,所述平台与所述边缘服务器和所述门禁设备相互配合以实现上述任一实施例中所述的门禁通行方法。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种门禁设备,包括相互耦接的处理器和存储器,所述处理器和所述存储器相互配合以实现上述任一实施例中所述的门禁通行方法。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种存储装置,存储有能够被计算机所读取的程序指令,所述程序指令用于实现上述任一实施例中所述的门禁通行方法。
区别于现有技术的情况,本申请的有益效果是:本申请中提供一种门禁通行方法,门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对采集图像进行人脸识别以获得待识别人脸对应的待识别人脸特征值;将待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得边缘服务器根据待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果;接收到边缘服务器返回的比对结果;响应于比对结果符合预设条件,则输出待识别人员可以通过门禁设备的信息,以及响应于比对结果不符合预设条件,则输出待识别人员无法通过门禁设备的信息。通过上述设计方案,边缘服务器仅完成人脸特征值的比对运算,而人脸识别以及人脸特征值的提取过程均由门禁设备完成,这大大降低了边缘服务器的性能损耗,减少边缘服务器的运算步骤;门禁设备在提取完成人脸特征值后,仅需通过网络将特征值传输至边缘服务器中,特征值的大小仅1KB左右,这大大降低了网络带宽,增加了门禁设备接入量和并发量,提高了门禁设备的响应速度,减少了开门时间,能够满足大规模人脸识别的门禁通行需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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的附图。其中:
图1是本申请门禁通行方法一实施方式的流程示意图;
图2是步骤S104之前对应的一实施方式的流程示意图;
图3是步骤S101对应的一实施方式的流程示意图;
图4是本申请门禁通行方法另一实施方式的流程示意图;
图5是步骤S401之前对应的一实施方式的流程示意图;
图6是步骤S502对应的一实施方式的流程示意图;
图7是本申请门禁通行系统一实施方式的结构示意图;
图8是本申请门禁设备一实施方式的结构示意图;
图9是本申请存储装置一实施方式的框架示意图。
具体实施方式
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实施例,而不是全部实施例。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的劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
请参阅图1,图1是本申请门禁通行方法一实施方式的流程示意图。该门禁通行方法包括:
S101:门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对采集图像进行人脸识别以获得待识别人脸对应的待识别人脸特征值。
具体地,门禁设备中设有智能摄像头,当识别到入口区域出现目标待识别人员时,摄像头对待识别人员的人脸图像进行拍摄。当摄像头采集到清晰完整的人脸图像后,门禁设备会即时对采集图像进行人脸识别检测。其中,对人脸识别过程所采用的人脸检测技术不作具体限定,可以是人脸定位技术(Face Detection)、人脸校准技术(Face Alignment)、人脸确认技术(Face Verification)或人脸鉴别技术(Face Identification),只要能够实现人脸识别的过程即可。另外,获取待识别人脸特征值的过程在后续实施例中详细介绍,此处不作赘述。
S102:将待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得边缘服务器根据待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果。
具体地,门禁设备通过网络将待识别人脸特征值发送边缘服务器,由于特征值的算法以及算法精度不同,人脸特征值的数据大小也不相同,一般在1KB左右,这大大降级了网络带宽。边缘服务器数据库中的预设人脸特征值是提前预设好的,将接收到待识别人脸特征值与数据库中的特征值进行一一比对,如果存在比对成功的特征值,则输出比对成功的结果;否则输出比对失败的结果。
S103:接收到边缘服务器返回的比对结果。
具体地,人脸特征值的比对结果由边缘服务器反馈至门禁设备中。
S104:响应于比对结果符合预设条件,则输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息,以及响应于比对结果不符合预设条件,则输出待识别人员无法通过所述门禁设备的信息。
通过上述实施方式,由于门禁设备完成人脸识别和人脸特征值的提取的过程,边缘服务器仅进行人脸特征值的比对运算,因此大大降低了边缘服务器的性能损耗;另外,门禁设备在提取完成人脸特征值后,仅需通过网络将特征值传输至边缘服务器中,特征值的大小仅1KB左右,这大大降低了网络带宽,增加了门禁设备接入量和并发量,提高了门禁设备的响应速度,减少了开门时间,能够满足大规模人脸识别的门禁通行需求。
请参阅图2,图2是步骤S104之前对应一实施方式的流程示意图。在本实施方式中,在上述步骤S104之前,还可以包括:
S201:获取待识别人脸特征值对应的人员信息,人员信息包括用户ID号、用户姓名、卡号、开门时间段权限中至少一种。
S202:响应于人员信息符合当前门禁设备的预置通过条件,则输出待识别人员可以通过门禁设备的信息;以及响应于人员信息不符合当前门禁设备的预置通过条件,则输出待识别人员无法通过门禁设备的信息。
具体而言,门禁设备不仅基于人脸特征值的比对结果进行门禁的开关操作,进一步地,门禁设备还对此时待识别人员的个人信息进行判别,查看该目标人员的个人信息是否符合预置通过条件;例如,判断该目标人员的用户ID号是否与存储的人员信息相一致,又例如,判断此时待识别人员的进入时间是否与其对应的开门时间段权限相符合等等。若待识别人员的人员信息符合当前门禁设备的预置通过条件且人脸特征值的比对结果符合预设条件,则门禁设备输出待识别人员可以通过门禁设备的信息并执行开门操作;若待识别人员的人员信息不符合当前门禁设备的预置通过条件或人脸特征值的比对结果不符合预设条件,则门禁设备出待识别人员无法通过门禁设备的信息。
通过上述实施方式,门禁设备根据人员信息进一步判别是否执行开门操作,能够有效保障门禁设备的可靠性,提高设有该门禁设备的区域安全性。
在本实施方式中,上述步骤S201之前还包括接收并存储平台下发的所有有权限通行的人员信息。具体而言,门禁设备响应于平台的下发指令,接受并存储来自于平台的所有有权限通行的人员信息,该实施方式为后续判断人员信息是否符合门禁设备的预置通过条件提供技术支持。
在本实施方式中,主要对获得待识别人脸对应的待识别人脸特征值过程进行详细介绍,请参阅图3,图3是步骤S101对应的一实施方式的流程示意图。上述步骤S101具体包括:
S301:对获取到的所述采集图像进行预处理。
具体地,对采集到的图像需进行预处理的具体实施方式可以为:对采集图像进行光照补偿、灰度化、对人脸图像滤波降噪及裁剪尺寸等处理,从而提高图像质量,达到提高人脸识别精度和速度的目的。
S302:利用特征提取模型对采集图像进行待识别人脸特征值的计算。
具体地,对于处理后的采集图像进行人脸特征值的提取,其中特征提取模型具体参照现有技术,例如可以利用基于Mobilefacenet深度学习方法的特征提取模型计算采集图像,得到人脸特征值,从而节约特征值的计算时间。当然,在其他实施方式中,还可以采用基于其他算法的特征提取模型,再次不作具体限定,只要能够获得采集图像对应的待识别人脸特征值即可。
请参阅图4,图4是本申请门禁通行方法另一实施方式的流程示意图,基于边缘服务器端,该门禁通行方法包括:
S401:边缘服务器响应于接收到门禁设备发送的待识别人脸特征值,将所述待识别人脸特征值与数据库中预设人脸特征值进行比对,以生成比对结果。
具体地,在本申请的门禁通行方法中边缘服务器负责完成人脸特征值的比对过程,数据库中的预设人脸特征值是提前预设完成的,边缘服务器将接收到待识别人脸特征值与数据库中的特征值逐一进行比对,如果存在比对成功的特征值,则输出比对成功的结果;否则输出比对失败的结果。
S402:将比对结果发送至门禁设备。
通过上述实施方式,相较于现有技术中边缘服务器完成人脸识别、特征提取和比对的所有过程,本申请中的边缘服务器仅需完成人脸特征值的比对过程,其性能损耗方面得到较大程度的改善,同时,边缘服务器能够接入更多数量的门禁设备,可以有效提高门禁设备的接入量和并发量,缩短边缘服务器的响应时间。
在本实施方式中,请参阅图5,图5是步骤S401之前对应的一实施方式的流程示意图。上述步骤S401之前,还包括:
S501:接收平台下发的所有有权限通行的人脸图片。
具体而言,边缘服务器响应于平台的下发指令,接受并存储来自于平台的所有有权限通行的人脸图片,该实施方式为后续获得每张人脸图片对应的人脸特征值提供技术支持。
S502:获取每张所述人脸图片对应的预设人脸特征值。
具体地,此步骤获取到的每张图片对应的预设人脸特征值即上述步骤S401中数据库的特征值,换言之,待识别人脸特征值是和该步骤中的预设人脸特征值进行一一比对,从而判断待识别人员是否为有权限通行的人员。
通过上述实施方式,能够利用边缘服务器实现人脸比对的过程,从而为后续判断待识别人员的身份提供技术支持。
在本实施方式中,请参阅图6,图6是步骤S502对应的一实施方式的流程示意图。上述步骤S502包括:
S601:建立人脸特征值数据库,对获取到的每张人脸图片进行建模。
S602:利用特征向量对人脸图片进行描述,提取特征向量对应的预设人脸特征值。
具体地,可采用定点运算通过特征向量对人脸器官的位置信息具体描述,根据人脸的结构特点分隔各器官区域,最终得到人脸组合特征向量并提取相应的特征值。当然,在其他实施例中,获取人脸图像对应的特征值算法还有很多,在此不作具体限定。
S603:将获取到的预设人脸特征值存储于人脸特征值数据库中。
通过上述实施方式,能够获取所有有通行权限的人员对应的人脸特征值,为执行待识别人脸特征值与预设人脸特征值的比对过程提供技术支持。
请参阅图7,图7是本申请门禁通行系统一实施方式的结构示意图。该门禁通行系统10包括平台101、边缘服务器103和门禁设备105,其中平台101分别与边缘服务器103和门禁设备105耦接,门禁设备105与边缘服务器103耦接,平台101与边缘服务器103和门禁设备105相互配合以实现上述任一实施例中所提及的门禁通行方法。其中,门禁设备105的数量至少为一个,当然,在其他实施例中,门禁设备105的数量可以为2个、3个或4个等等。
下面从整个系统的角度对本申请所提供的门禁通行方法作进一步说明。
平台进行所有有权限通行的人员信息和人脸图片的下发,平台将人员信息下发至门禁设备,将人脸图片下发至边缘服务器。响应于接收到平台的下发指令,门禁设备接收并存储所有人员信息,边缘服务器接收所有人脸图片。另外,边缘服务器在接收所有人脸图片后,对所有人脸图片进行建模并获取对应的预设人脸特征值。边缘服务器建立数据库用于存储所有计算获得的预设人脸特征值。
当门禁设备识别到入口区域出现目标待识别人员时,利用摄像头采集待识别人员的人脸图像;门禁设备对采集到的待识别人脸图像进行人脸识别并计算对应的人脸特征值;最终将该特征值发送至边缘服务器。
边缘服务器接收到待识别人脸特征值后,将其与自身数据库中的特征值一一进行比对,并将比对结果反馈给门禁设备。
门禁设备结合自身存储的人员信息以及比对结果对是否进行开门操作进行判断。如果人员信息和比对结果均符合预设条件,则输出待识别人员可以通过门禁设备的信息并执行开门操作;如果人员信息或比对结果不符合预设条件,则门禁设备出待识别人员无法通过门禁设备的信息。
请参阅图8,图8是本申请门禁设备一实施方式的结构示意图,该门禁设备20包括相互耦接的存储器201和处理器202,存储器201内存储有程序指令,处理器202用于执行程序指令以实现上述任一实施例中所提及的门禁通行方法。
具体而言,处理器202还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器202可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器202还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外,处理器202可以由多个集成电路芯片共同实现。
请参阅图9,图9是本申请存储装置一实施方式的框架示意图。该存储装置30存储有能够被处理器运行的程序指令300,程序指令300用于实现上述任一实施例中所提及的门禁通行方法。其中,该程序指令300可以以软件产品的形式存储在上述存储装置30中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置30包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质,或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
总而言之,区别于现有技术的情况,本申请中提供一种门禁通行方法,门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对采集图像进行人脸识别以获得待识别人脸对应的待识别人脸特征值;将待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得边缘服务器根据待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果;接收到边缘服务器返回的比对结果;响应于比对结果符合预设条件,则输出待识别人员可以通过门禁设备的信息,以及响应于比对结果不符合预设条件,则输出待识别人员无法通过门禁设备的信息。通过上述控制方法,能够有效降低网络带宽和边缘服务器的性能损耗,提高门禁设备的接入量和并发量,有效减少开门时间。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请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,均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种门禁通行方法,其特征在于,包括:
门禁设备获得包含待识别人脸的采集图像后,对所述采集图像进行人脸识别以获得所述待识别人脸对应的待识别人脸特征值;
将所述待识别人脸特征值发送至边缘服务器,以使得所述边缘服务器根据所述待识别人脸特征值和数据库中预设人脸特征值获得比对结果;
接收到所述边缘服务器返回的所述比对结果;
响应于所述比对结果符合预设条件,则输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息,以及响应于所述比对结果不符合预设条件,则输出所述待识别人员无法通过所述门禁设备的信息。
2.根据权利要求1所述的门禁通行方法,其特征在于,所述输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息的步骤之前,还包括:
获取所述待识别人脸特征值对应的人员信息,所述人员信息包括用户ID号、用户姓名、卡号、开门时间段权限中至少一种;
响应于所述人员信息符合当前所述门禁设备的预置通过条件,则输出所述待识别人员可以通过所述门禁设备的信息;以及响应于所述人员信息不符合当前所述门禁设备的预置通过条件,则输出所述待识别人员无法通过所述门禁设备的信息。
3.根据权利要求2所述的门禁通行方法,其特征在于,所述获取所述待识别人脸特征值对应的人员信息的步骤之前,包括:
接收并存储平台下发的所有有权限通行的所述人员信息。
4.根据权利要求1所述的门禁通行方法,其特征在于,所述对所述采集图像进行人脸识别以获得所述待识别人脸对应的待识别人脸特征值的步骤,包括:
对获取到的所述采集图像进行预处理;
利用特征提取模型对所述采集图像进行所述待识别人脸特征值的计算。
5.一种门禁通行方法,其特征在于,包括:
边缘服务器响应于接收到门禁设备发送的待识别人脸特征值,将所述待识别人脸特征值与数据库中预设人脸特征值进行比对,以生成比对结果;
将所述比对结果发送至所述门禁设备。
6.根据权利要求5所述的门禁通行方法,其特征在于,所述边缘服务器响应于接收到门禁设备发送的待识别人脸特征值的步骤之前,包括:
接收平台下发的所有有权限通行的人脸图片;
获取每张所述人脸图片对应的预设人脸特征值。
7.根据所述权利要求6所述的门禁通行方法,其特征在于,所述的获取每张所述人脸图片对应的预设人脸特征值的步骤,包括:
建立人脸特征值数据库,对获取到的每张所述人脸图片进行建模;
利用特征向量对所述人脸图片进行描述,提取所述特征向量对应的所述预设人脸特征值;
将获取到的所述预设人脸特征值存储于所述人脸特征值数据库中。
8.一种门禁通行系统,其特征在于,包括:
平台、边缘服务器和门禁设备;其中,所述平台与所述边缘服务器和所述门禁设备分别耦接,所述门禁设备与所述边缘服务器耦接,所述平台与所述边缘服务器和所述门禁设备相互配合以实现权利要求1-4或5-7中任一项所述的门禁通行方法。
9.一种门禁设备,其特征在于,包括相互耦接的处理器和存储器,所述处理器和所述存储器相互配合以实现权利要求1-4中任一项所述的门禁通行方法。
10.一种存储装置,其特征在于,存储有能够被计算机所读取的程序指令,所述程序指令用于实现权利要求1-4或5-7中任一项所述的门禁通行方法。
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