CN113379947A - 一种基于人脸识别的智能门锁 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人脸识别的智能门锁，所述智能门锁包括安装于门上的锁体与安装于锁体内的图像处理单元、摄像单元、开锁控制单元；所述摄像单元安装于锁体且朝向门的外侧，所述摄像单元与图像处理单元连接；所述摄像单元用于拍摄至少两张人脸识别图像，并将人脸识别图像传输至图像处理单元；所述图像处理单元还设置有图像存储库，用于学习并存储所述人脸识别的数据；所述图像处理单元接收到所述人脸识别图像后进行图像识别，根据所述图像存储库验证至少两张人脸识别图像，并发出开锁指令至开锁控制单元，由开锁控制单元打开智能门锁。本发明可提高智能门锁的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及智能安防技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的智能门锁。
背景技术
随着安防技术的快速发展，智能门禁系统逐步进入千家万户，在智能家居中占据重要地位，智能门禁是区别于传统机械锁的锁具，可以通过声、指纹、人脸等指令开启，在用户安全性、识别、管理性方面更加智能化、简便化，在智能家居领域具有广泛的应用。
市面上的智能门锁大部分可以通过指纹、芯片、密码等方式解锁，现有的智能识别锁单纯为了提高锁的安全性能，往往设置多重验证方式，针对用户操作来说过于繁琐，无法根据用户需求自行设置，导致用户体验较差的现象。且现有基于人脸识别的智能门锁存在他人通过人脸照片解锁的风险，导致智能门锁的安全性降低。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于人脸识别的智能门锁，提高智能门锁的安全性能。
本发明的目的采用如下技术方案实现：
一种基于人脸识别的智能门锁，所述智能门锁包括安装于门上的锁体与安装于锁体内的图像处理单元、摄像单元、开锁控制单元；所述摄像单元安装于锁体且朝向门的外侧，所述摄像单元与图像处理单元连接；所述摄像单元用于拍摄至少两张人脸识别图像，并将人脸识别图像传输至图像处理单元；所述图像处理单元还设置有图像存储库，用于学习并存储所述人脸识别的数据；所述图像处理单元接收到所述人脸识别图像后进行图像识别，根据所述图像存储库验证至少两张人脸识别图像，并发出开锁指令至开锁控制单元，由开锁控制单元打开智能门锁。
进一步地，所述图像处理单元接收人脸识别检测指令及人脸识别图像后进行图像识别，所述图像识别包括以下步骤：
步骤S1、人脸识别图像预处理，对经过预处理提取图像特征点；
步骤S2、以经过预处理的人脸识别图像为输入，以图像预测值为输出，构建识别卷积神经网络；
步骤S3、根据所述图像预测值转换为向量，与图像存储库内的向量数据对比，判断所述人脸识别图像与图像存储库内的向量数据的相似度是否大于预设值，若是相似度大于预设值，则发出开锁指令至开锁控制单元。
进一步地，所述卷积神经网络的输入为三张人脸识别图像，且其中两张人脸识别图像为同一个用户的人脸图像。
进一步地，所述图像预测值为128维向量。
进一步地，所述步骤S1中人脸识别图像预处理包括归一化处理、图像分割、确定人脸位置、人脸对齐或图像灰度化。
进一步地，所述人脸识别图像为截取所述摄像单元拍摄的人脸识别视频中人脸图像清晰度大于第一阈值的图像。
进一步地，还设置有红外传感器，所述红外传感器检测到有用户经过且位于所述智能门锁预设范围内时，发送人脸识别检测指令，通知摄像单元进行拍摄及图像处理单元。
进一步地，所述锁体还包括了电源单元与语音提示单元，所述电源单元与摄像单元、图像处理单元、开锁控制单元连接，为摄像单元、图像处理单元、开锁控制单元提供适配的电压；所述语音提示单元与图像处理单元、开锁控制单元连接。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明提供了一种基于人脸识别的智能门锁，图像存储库可学习并存储人脸识别数据，智能门锁通过摄像单元拍摄用户的多张人脸识别图像，图像处理单元根据图像存储库识别并验证至少两张人脸识别图像，智能控制锁体执行打开智能门锁的指令，解决他人通过人脸照片解锁的风险带来的安全性问题。提供非接触的开锁方式，为用户提供便利，减少因接触带来的细菌与病毒感染等问题，提高用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明所提供实施例的一种基于人脸识别的智能门锁的结构示意图；
图2为本发明所提供实施例的一种基于人脸识别的智能门锁图像处理单元的流程示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。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。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
如图1所示，本发明提供了一种智能门锁的人脸识别方法，所述智能门锁包括安装于门上的锁体与安装于锁体内的图像处理单元、摄像单元、开锁控制单元；所述摄像单元安装于锁体且朝向门的外侧，所述摄像单元与图像处理单元连接；所述摄像单元用于拍摄人脸识别图像，并将人脸识别图像传输至图像处理单元；所述图像处理单元还设置有图像存储库，用于学习并存储所述人脸识别图像的数据；所述图像处理单元接收到所述人脸识别图像后进行图像识别，根据所述图像存储库验证至少两种人体生物特征，发出开锁指令至开锁控制单元，由开锁控制单元打开智能门锁。
所述锁体还设置有红外传感器，通过红外传感器检测到有用户经过且位于所述智能门锁预设范围内时，发送人脸识别检测指令，通知摄像单元进行拍摄及图像处理单元进行，无需摄像单元及图像处理单元保持打开状态，减少摄像单元及图像处理单元的耗电量。同时，红外传感器还具有测温功能，可以检测进行人脸识别的对象是否为活体，这避免了他人使用照片进行识别，提高智能门锁的安全性。
图像处理单元接收人脸识别检测指令及人脸识别图像后进行图像识别，具体的，如图2所示，该人脸图像识别方法包括以下步骤：
步骤S1、人脸识别图像预处理，对经过预处理提取图像特征点；其中预处理包括归一化处理、图像分割、确定人脸位置、人脸对齐或图像灰度化。
在图像处理单元获取到人脸识别检测指令后，首先需要在图像或者视频中找到需要识别的人脸位置。在本实施例中，通过摄像单元拍摄预设时间长度的视频。为了避免用户在开锁过程中，由于光线变化或者人体动作导致人脸图像拍摄虚焦无法识别。在获得高清摄像头拍摄的人脸识别视频后，图像处理单元自动对人脸识别视频预处理，截取经过预处理的人脸识别视频中人脸清晰度大于第一阈值的两帧图像，将该两帧图像作为人脸识别图像进行人脸识别图像。
所述预处理包括对于人脸识别图像进行分割，确定人脸部分的位置，可以使用方向梯度直方图（HOG）来检测人脸位置。先将图像灰度化，计算图像中各个像素的梯度。将图像转变为HOG的形式，从而提取图像特征，获取图像中人脸位置。在一般情况下，用户在智能门锁前面进行人脸识别时，会将脸正对摄像单元。但可能出现人脸倾斜的情况，影响识别的正确率。因此，为便于后续图像识别，还需要将人脸对齐，得到同一种标准形状。首先进行人脸特征点估计，通过Dlib模型直接实现人脸68个特征点定位。在找到特征点后，通过图像的几何变换，使各个特征点对齐。
步骤S2、以经过预处理的人脸识别图像为输入，以图像预测值为输出，构建识别卷积神经网络。具体的，所述卷积神经网络的输入为三张人脸识别图像，且其中两张人脸识别图像为同一个用户的人脸图像。在训练过程中，将两张同一个用户的人脸图像及一张不同用户的人脸图像作为输入，进行训练，使得同一个用户的两张照片编码后的图像预测值接近，不同用户的图像预测值距离拉远，增大类间距离。该卷积神经网络训练过程耗时较长，可以在线下事先训练。在实际使用中，无需等待卷积神经网络训练的时间，只需将人脸图像输入，可以直接通过卷积神经网络进行转换。
步骤S3、根据所述图像预测值转换为向量，与图像存储库内的向量数据对比，判断所述人脸识别图像与图像存储库内的向量数据的相似度是否大于预设值，若是相似度大于预设值，则发出开锁指令至开锁控制单元。图像处理单元会预先收集所有用户的人脸识别数据放入图像存储库内，全部通过步骤S2中的卷积神经网络编码为128维图像预测值并保存。识别时，将人脸识别图像转为128维图像预测值后，转换为向量，与图像存储库内的预先存储的向量数据进行比对，找出阈值范围内欧式距离最小的人脸，并判断其相似度大小。为了提高智能门锁的安全性，只有在两张人脸识别图像的相似度大于预设值时，图像处理单元发出开锁指令至开锁控制单元，由开锁控制单元打开智能门锁。
同时，所述锁体还包括了电源单元与语音提示单元，所述电源单元与摄像单元、处理识别单元、开锁控制单元连接，为摄像单元、处理识别单元、开锁控制单元提供适配的电压。语音提示单元与处理识别单元、开锁控制单元连接，在智能门锁学习新的人脸图像或者开锁过程中，为用户提供语音提示。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述智能门锁包括安装于门上的锁体与安装于锁体内的图像处理单元、摄像单元、开锁控制单元；所述摄像单元安装于锁体且朝向门的外侧，所述摄像单元与图像处理单元连接；所述摄像单元用于拍摄至少两张人脸识别图像，并将人脸识别图像传输至图像处理单元；所述图像处理单元还设置有图像存储库，用于学习并存储所述人脸识别的数据；所述图像处理单元接收到所述人脸识别图像后进行图像识别，根据所述图像存储库验证至少两张人脸识别图像，并发出开锁指令至开锁控制单元，由开锁控制单元打开智能门锁。
2.如权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述图像处理单元接收人脸识别检测指令及人脸识别图像后进行图像识别，所述图像识别包括以下步骤：
步骤S1、人脸识别图像预处理，对经过预处理提取图像特征点；
步骤S2、以经过预处理的人脸识别图像为输入，以图像预测值为输出，构建识别卷积神经网络；
步骤S3、根据所述图像预测值转换为向量，与图像存储库内的向量数据对比，判断所述人脸识别图像与图像存储库内的向量数据的相似度是否大于预设值，若是相似度大于预设值，则发出开锁指令至开锁控制单元。
3.如权利要求2所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于， 所述卷积神经网络的输入为三张人脸识别图像，且其中两张人脸识别图像为同一个用户的人脸图像。
4.如权利要求3所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述图像预测值为128维向量。
5.如权利要求2所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述步骤S1中人脸识别图像预处理包括归一化处理、图像分割、确定人脸位置、人脸对齐或图像灰度化。
6.如权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述人脸识别图像为截取所述摄像单元拍摄的人脸识别视频中人脸图像清晰度大于第一阈值的图像。
7.如权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，还设置有红外传感器，所述红外传感器检测到有用户经过且位于所述智能门锁预设范围内时，发送人脸识别检测指令，通知摄像单元进行拍摄及图像处理单元。
8.如权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能门锁，其特征在于，所述锁体还包括了电源单元与语音提示单元，所述电源单元与摄像单元、图像处理单元、开锁控制单元连接，为摄像单元、图像处理单元、开锁控制单元提供适配的电压；所述语音提示单元与图像处理单元、开锁控制单元连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 238, room 406, 1 Yichuang street, Huangpu District, Guangzhou, Guangdong 510700 Applicant after: Guangzhou langguo Electronic Technology Co.,Ltd. Address before: Room 238, room 406, 1 Yichuang street, Huangpu District, Guangzhou, Guangdong 510700 Applicant before: GUANGZHOU LANGO ELECTRONIC SCIENCE & TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210910 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |