CN116052313A - 一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及物联网控制技术领域，公开了一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；在识别置信度大于预设置信度时，开启智能保密柜的控制应用程序；获取用户基于控制应用程序输入的解锁密码，并在解锁密码验证通过时，获取用户的当前虹膜特征；基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启智能保密柜的柜门。由于是通过人脸识别来判断是否开启控制应用程序，在控制应用程序开启时判断用户输入的解锁密码是否正确，在密码匹配时获取用户的虹膜特征，在虹膜匹配通过时开启智能保密柜的柜门，通过人脸识别、密码验证和虹膜识别进行混合解锁，提高了智能保密柜的安全性。

Description

一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及物联网控制技术领域，尤其涉及一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物联网技术和5G通讯技术的快速发展，对智能保密柜的安全要求也越来越高。目前市面上智能保密柜的加密方式安全性较低，无法满足现有需求，且现有智能保密柜没有与物联网技术相结合，使用不够智能便捷。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中智能保密柜的安全性不足的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种智能保密柜控制方法，所述方法包括以下步骤:

根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；

在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序；

获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征；

基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

可选地，所述基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门的步骤，包括：

将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，以使所述移动终端基于所述虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至所述智能保密柜；

在接收到的所述柜门控制指令为解锁指令时，开启所述智能保密柜的柜门。

可选地，所述云服务器，还用于基于所述当前虹膜特征进行极坐标转换，获得所述当前虹膜特征的坐标图像；基于所述坐标图像进行脊线检测，获得所述坐标图像的图像脊线；根据所述当前虹膜特征的掩码和所述图像脊线计算所述当前虹膜特征与虹膜特征模板的汉明距离；基于所述汉明距离判断所述当前虹膜特征与所述当前虹膜特征模板的虹膜相似度；在所述虹膜相似度超过预设相似度时，生成匹配通过的虹膜匹配信息，并将所述虹膜匹配信息发送至移动终端。

可选地，所述将所述当前虹膜特征上传至云服务器的步骤之前，还包括：

提取所述当前虹膜特征的文本参数并对所述当前虹膜特征进行加密，生成第一加密文本；

根据所述文本参数生成相同子策略参数；

根据所述相同子策略参数对所述第一加密文本进行二次加密，生成第二加密文本；

相应的，将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端的步骤，包括：

将根据所述当前虹膜特征生成的第二加密文本上传至云服务器，所述云服务器用于解密所述第二解密文本获得所述当前虹膜特征，并将基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端。

可选地，所述根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度的步骤，包括：

将获取到的人脸图像转换为预设形式的图像块组，所述图像块组中包含多个图像块；

根据每个图像块所包含的图像块的强度与亮度计算各图像块的像素值；

将所述图像块组的中心图像块的像素值作为像素阈值；

基于所述像素阈值将所述中心图像块的相邻图像块的像素值转化为二进制值；

按照预设顺序组合所有二进制值，并将组合后的二进制值转换为十进制值；

基于所述十进制值修改所述相邻图像块的像素值，获得新的图像块组；

根据所述新的图像块组获得新的人脸图像；

根据所述新的人脸图像与预设人脸模板进行比对，根据比对结果生成识别置信度。

可选地，所述方法还包括：

在所述人脸识别或所述虹膜识别未通过时，开启警报模式。

可选地，所述方法还包括：

获取所述智能保密柜的状态信息，并将所述状态信息发送至所述云服务器与所述移动终端以供管理员查看所述智能保密柜状态。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能保密柜控制装置，所述智能保密柜控制装置包括：

人脸识别模块，用于根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；

解锁程序模块，用于在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序；

虹膜识别模块，用于获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征；

所述虹膜识别模块，还用于基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能保密柜控制设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能保密柜控制程序，所述智能保密柜控制程序配置为实现如上文所述的智能保密柜控制方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有智能保密柜控制程序，所述智能保密柜控制程序被处理器执行时实现如上文所述的智能保密柜控制方法的步骤。

本发明中智能保密柜控制设备根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；在识别置信度大于预设置信度时，开启智能保密柜的控制应用程序；再获取用户基于控制应用程序输入的解锁密码，并在解锁密码验证通过时获取用户的当前虹膜特征；基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过式开启智能保密柜的柜门。通过人脸识别、密码验证以及虹膜识别对智能保密柜进行混合解锁，有效地提高了智能保密柜的安全性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的智能保密柜控制设备的结构示意图；

图2为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的主要功能模块示意图；

图4为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的混合解锁模块工作流程示意图；

图5为本发明智能保密柜控制方法第二实施例的流程示意图；

图6为本发明智能保密柜控制方法虹膜识别算法的特征提取和模板匹配过程设计框图；

图7为本发明智能保密柜控制方法中无线通信的加密方式示意图；

图8为本发明智能保密柜控制装置的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，该智能保密柜控制设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（Wireless-Fidelity，Wi-Fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM），也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对智能保密柜控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智能保密柜控制程序。

在图1所示的智能保密柜控制设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明智能保密柜控制设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在智能保密柜控制设备中，所述智能保密柜控制设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的智能保密柜控制程序，并执行本发明实施例提供的智能保密柜控制方法。

本发明实施例提供了一种智能保密柜控制方法，参照图2，图2为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述智能保密柜控制方法包括以下步骤：

步骤S10：根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度。

需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有图像识别、数据处理以及程序运行功能的终端设备，例如安装在智能保密柜中的单片微型计算机或嵌入式计算机等，也可以是具有相同或相似功能的电子设备，例如上述智能保密柜控制设备。以下以智能保密柜控制设备（以下简称控制设备）为例对本实施例及下述各实施例进行说明。

参照图3，图3为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的主要功能模块示意图。

如图3所示，所述供电模块用于对智能保密柜控制系统进行供电，所述混合解锁模块用于对智能保密柜进行解锁控制，所述警报模块用于进行报警，所述无线通信模块用于与云服务器以及移动终端进行无线通信，所述处理器用于对控制设备中的所有模块及数据进行综合处理。

应当理解的是，在未进行解锁时，控制设备处于保护模式，在保护模式下，控制设备会记录用户的第一解密验证信息并生成解密日志，以使管理员可以通过查看解密日志来获知智能保密柜的使用情况。在第一解密验证失败时进入第一预警模式，在第一预警模式下控制设备会向移动终端及云服务器预警提示，在第一预警模式下若解密验证失败的次数超过三次，控制设备可以进入第二预警模式；在第二预警模式下，控制设备会控制警报模块进行警报提示，并将拍摄到的视频发送至移动终端以及云服务器，以使管理员根据视频信息及时报警或进行其他方式的处理。

需要说明的是，上述第一解密验证时一种对解锁智能保密柜第一加密方式的验证方法，在本实施例中，第一加密方式使用的是人脸加密，相对应的第一解密方式即为人脸识别解密。当然，第一加密方式可以根据实际情况进行选择，也可以是其他的加密方式，本实施例对此不加以限制。

可以理解的是，控制设备与智能保密柜连接，控制设备中包含有混合解锁模块，混合解锁模块用于对智能保密柜的安全解锁。在用户触发智能保密柜解锁时，控制设备可以通过设置在智能保密柜上的摄像头进行人脸图像获取，根据获取到的人脸图像进行人脸识别，根据识别结果获得识别置信度。

需要说明的是，上述混合解锁模块的人脸识别可以采用Haar级联正面人脸分类器，通过LBPH（局部二进制模式直方图）模型进行人脸识别的训练，上述LBPH模型使用滑动窗口的概念，并对图像应用LBP操作，计算图像的像素值，并根据图像块像素的阈值将图像转换为二进制，从而提取图像的重要特征，再通过直方图进行人脸识别获取人脸识别的识别置信度。当然，在实际使用过程中也可以使用其他人脸识别算法，例如Eeigenfaces算法、Fisherfaces算法等，本实施例对此不加以限制。

在具体实现中，智能保密柜控制设备根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度。

在本实施例的一种实现方式中，上述人脸识别的所述根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度步骤具体包括：

步骤S11：将获取到的人脸图像转换为预设形式的图像块组，所述图像块组中包含多个图像块。

需要说明的是，在控制设备获取到人脸图像时，可以通过混合解锁模块中的人脸识别子模块将获取到的原始图像转换为预设形式的图像块组。

在一种实现方式中，可以将原始图像转换为3*3格的图像块组，在3*3的图像块组窗口内，以窗口中心为阈值，则会存在8个邻域。当然，为了适应不同尺寸图像的纹理特征，可以用圆形邻域代替正方形邻域并将3*3格邻域扩展到任意邻域。

需要解释的是，在本实施例中采用以原始图像转换为3*3格的图像块组的方案为例对本实施例的方案进行描述。

应当理解的是，上述预设形式的图像块组即为3*3格的图像块组，图像块组中包括9个图像块。

在具体实现中，控制设备将获取到的人脸图像转换为预设形式的图像块组。

步骤S12：根据每个图像块所包含的图像块的强度与亮度计算各图像块的像素值。

需要解释的是，所有图像都可以以矩阵格式表示，图像的基本组成部分是像素。图像由一组像素组成，每一个像素都是一个小方格，通过将他们并排防止，即可得到完整的图像。单个像素被认为是图像中最少可能的信息。对于每张图像，像素值的范围在 0 到 255之间。

应当理解的是，可以根据每个图像块中的像素信息计算各图像块的像素值，上述像素信息可以包括亮度、强度、颜色等信息。

在具体实现中，根据每个图像块所包含的图像块强度与亮度计算各图像块的像素值。

步骤S13：将所述图像块组的中心图像块的像素值作为像素阈值；

步骤S14：基于所述像素阈值将所述中心图像块的相邻图像块的像素值转化为二进制值；

步骤S15：按照预设顺序组合所有二进制值，并将组合后的二进制值转换为十进制值。

12	15	18
			5	8	3
8	1	2

在实际应用中，如上表所示，上表为检测到的转换前的图像块组，表中的数值表示各个图像块的像素值。

需要解释的是，将中心图像块的像素值作为像素阈值时，将中心图像块的相邻图像块进行像素值转化的规则可以是：将像素值不低于像素阈值的图像块的像素值转化为1，将像素值低于像素阈值的图像块的像素值为零，转化后可以得到如下表所示的图像块组。

应当理解的是，将像素值转化为二进制的方法还可以是根据如下文所述的LBP计算公式的输出值确定二进制值，所述LBP计算公式如下所示：

其中c为中心像素值，i为相邻像素值，n为图像块的顺时针顺序的图像块位置。

1	1	1
			0	8	0
1	0	0

需要说明的是，在得到转换后的图像块组时，可以顺时针逐行连接所有二进制值，并将连接的二进制值转化为十进制值，参考如上所示的表格，连接组合形成二进制值11100010，转化为十进制值后的像素值为226，可以表示中心图像块的邻域像素值为226。

应当理解的是，在实际使用中，拍摄的人脸图像可能会存在亮斑等情况，通过LBPH算法可以较大程度地减少亮度对人脸特征的影响，在图像亮度增大时，像素值也会随之变高，图像亮度减少时，像素值会随之变低。

在具体实现中，将图像块组的中心图像块的像素值作为像素阈值；并根据像素阈值对中心图像块的相邻图像块进行像素值二进制转换；按顺序组合所有二进制值，并将组合后的二进制值转换为十进制值，因为当图像变亮或变暗时，所有图像块组的像素都会发生相应的变化，进行像素值转化后，我们将得到与上述相同的二进制值，即11100010。

步骤S16：基于所述十进制值修改所述相邻图像块的像素值，获得新的图像块组；

步骤S17：根据所述新的图像块组获得新的人脸图像。

应当理解的是，可以将上述十进制值作为阈值进行相邻像素值的修改，获得新的图像块组，并根据修改后的图像块组获得新的人脸图像，该人脸图像即为对原始图像应用LBP操作后获得的图像。

在具体实现中，根据新的图像块组获得新的人脸图像。

步骤S18：根据所述新的人脸图像与预设人脸模板进行比对，根据比对结果生成识别置信度。

需要说明的是，在获得LBP操作后的新的人脸图像时，可以使用栅格X和栅格Y参数将新的人脸转换为栅格/区域，并根据转换后的栅格/区域构造当前图像直方图，可以通过欧几里得距离法和卡方检验法对当前图像直方图和数据库中根据预设人脸模板生成的预设直方图进行对比，根据对比结果生成识别置信度并将最接近图像的直方图输出。

在具体实现中，根据新的人脸图像与预设人脸模板进行比对，根据比对结果生成识别置信度。

步骤S20：在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序。

需要说明的是，上述预设置信度为预先设置的用于判断人脸识别相似度是否合格的置信度，可以是85％或者其他值。在识别置信度大于预设置信度时，可以说明人脸图像的识别通过，此时可以开启智能保密柜的控制应用程序。

应当理解的是，用户可以通过智能保密柜的控制应用程序发起解锁智能保密柜的解锁请求。

可以理解的是，在智能保密柜上还可以配置有如压力传感器等设备能够用于判断智能保密柜是否遭受敲击、搬动等非法暴力入侵活动，传感器将接收到的传感数据传输至控制设备，控制设备可以对该传感数据进行判断，在传感数据异常时，进入第二预警模式。

应当理解的是，上述第一预警模式与第二预警模式在经过一定时间后可以自动关闭，持续时间可以根据实际情况进行设定，本实施例中对此不加以限制。

可以理解的是，在用户通过第一解密验证时，控制设备可以进入解锁模式，在解锁模式下，控制设备开启智能保密柜的控制应用程序并将用户的解锁记录上传到解锁日志中。上述控制应用程序用于对智能保密柜进行第二解密验证。

在具体实现中，在人脸识别的识别置信度大于预设置信度时，开启智能保密柜的控制应用程序。

步骤S30：获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征。

需要说明的是，在使用控制应用程序之前，用户需要先进行密码验证，在解密通过时，用户可以进行第二解密验证。在本实施例中，以虹膜识别技术为例对第二解密验证进行详细说明，在实际使用过程中也可以使用其他的解密方式，本实施例对此不加以限制。

可以理解的是，虹膜识别技术是一种通过人体独一无二的眼睛虹膜特征来识别用户身份的技术，虹膜特征具有很高的稳定性和唯一性，它在胎儿发育阶段形成后，直至死亡，终身保持不变，不会受到外部环境的干扰而磨损变化，即使同卵双胞胎、同一个人的左右眼虹膜纹理都不相同，因此虹膜特征识别技术相比于其他身份识别技术具有很高的准确性。

应当理解的是，上述当前虹膜特征的获取方法可以是重新通过安装在智能保密柜上的摄像头进行获取，也可以是根据进行第一解密验证获取的人脸图像进行虹膜特征的提取以获得当前虹膜特征。

需要说明的是，在上述密码匹配失败或者第二解密验证失败时，控制设备进入第一预警模式，第一预警模式的工作方式如上文所述，在此不加以赘述。

在具体实现中，智能保密柜控制设备获取用户基于控制应用程序输入的解锁密码，并在解锁密码验证通过时获取用户的当前虹膜特征。

步骤S40：基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

应当理解的是，在控制设备中预先训练有用于进行虹膜识别的模型和虹膜识别模板。在获取到当前用户的当前虹膜特征时，可以基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，在虹膜匹配通过时，可以说明当前用户为符合安全条件的用户，此时可以开启智能保密柜。

需要说明的是，上述进行虹膜匹配的方法可以是通过脊能量方向（RED）算法进行特征提取和模板匹配，从而获得虹膜匹配结果。

可以理解的是，在虹膜匹配多次不通过时，控制模块进入第一预警模式，所述第一预警模式的工作方式如上文所述，本实施例对此不加以限制。

在具体实现中，基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过式开启智能保密柜的柜门。

参照图4，图4为本发明智能保密柜控制方法第一实施例的混合解锁模块工作流程示意图。

可以理解的是，控制设备可以通过混合解锁模块对获得的人脸图像进行人脸识别，在识别成功时，则开启控制应用程序。

应当理解的是，为了进一步地增强智能保密柜的安全性，当前用户可以通过控制应用程序输入密码，进行控制应用程序的密码验证，在验证成功时，控制模块可以进行虹膜识别。

可以理解的是，为了进一步地智能保密柜的安全性，在当前用户虹膜识别成功时，解锁智能保密柜的柜门，若存在人脸识别失败、虹膜识别失败或密码验证失败的情况，则开启警报模块进行报警提示；当然，在实际应用中为了优化用户体验，可以在首次失败后触发预警模式，在多次失败后再进行报警，具体实施方式可以如上实施例所述，在此不加以赘述。

进一步地，为了方便用户更好地获得保险柜的情况，本发明提出的智能保密柜控制方法还包括：获取所述智能保密柜的状态信息，并将所述状态信息发送至所述云服务器与所述移动终端以供管理员查看所述智能保密柜状态。

应当理解的是，上述智能保密柜的状态信息可以包括控制装置的解密日志等用于确定保密柜解密状态的信息，控制装置可以将所述解密日志通过无线通信模块发送至云服务器及移动终端，以使管理员可以随时查看智能保密柜状态。

在具体实现中，智能保密柜控制设备还可以获取智能保密柜的状态信息，并将状态信息发送至云服务器与移动终端以供管理员随时查看，与无线通信技术相结合，提高了智能保密柜控制的便捷性。

本实施例中智能保密柜控制设备根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；在识别置信度大于预设置信度时，开启智能保密柜的控制应用程序；再获取用户基于控制应用程序输入的解锁密码，并在解锁密码验证通过时获取用户的当前虹膜特征；基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过式开启智能保密柜的柜门。通过人脸识别、密码验证以及虹膜识别对智能保密柜进行混合解锁，有效地提高了智能保密柜的安全性。

参考图5，图5为本发明智能保密柜控制方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S40包括：

步骤S41：将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，以使所述移动终端基于所述虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至所述智能保密柜。

需要说明的是，上述云服务器还可以用于构建云平台，所述云平台可以连接用户的移动终端，用户移动终端可以通过一个高安全的智能保密柜的专用软件程序在云平台服务端进行注册认证，在注册认证成功时，可以通过无线通信模块连接智能保密柜。

需要解释的是，上述虹膜匹配的过程可以通过云服务器进行，也可以通过控制设备进行，在控制设备性能足够时，可以使用控制设备直接进行虹膜匹配处理，以进一步增强本发明智能保密柜控制方法的安全性。

可以理解的是，在云服务器接收到当前虹膜特征时，可以根据当前虹膜特征进行虹膜匹配，并将生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，移动终端给予虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至智能保密柜。

在另一种实现方式中，在控制设备获取到当前虹膜特征时，可以根据当前虹膜特征进行虹膜匹配，并根据虹膜匹配信息判断是否开启智能保密柜的柜门。

进一步地，进行虹膜匹配的过程可以为，所述云服务器，还用于基于所述当前虹膜特征进行极坐标转换，获得所述当前虹膜特征的坐标图像；基于所述坐标图像进行脊线检测，获得所述坐标图像的图像脊线；根据所述当前虹膜特征的掩码和所述图像脊线计算所述当前虹膜特征与虹膜特征模板的汉明距离；基于所述汉明距离判断所述当前虹膜特征与所述当前虹膜特征模板的虹膜相似度；在所述虹膜相似度超过预设相似度时，生成匹配通过的虹膜匹配信息，并将所述虹膜匹配信息发送至移动终端。

需要说明的是，为了获取创建二进制的模板，并将其与数据库中存储的每个模板进行比较，RED算法使用分数汉明距离方程来测量两个模板（即当前虹膜特征A与数据库中的模板B）之间的距离，上述汉明距离的计算公式如下所示：

其中template A和template B为当前虹膜特征A与模板图像B对应像素的脊线检测，mask A和mask B为掩码A和掩码B。

可以理解的是，采用极坐标转换技术对当前虹膜特征进行转换，处理时间由当前虹膜特征A的大小决定，极坐标的转换公式如下所示：

其中，r为当前虹膜特征的图像半径，()为中心位置，(x,y)为像素位置。

此外，在硬件设计中，可以利用近似技术将对数域中的除法运算转换为减法运算，从而避免汉明距离计算中的除法运算，以获得更高的性能，转换方法可以参考如下公式：

需要说明的是，在数学和计算机视觉中，两个变量的光滑函数的脊（或脊集）是一组曲线，其点在一个或多个方面要被精确地定义在下面，该函数的局部最大值在至少一个尺寸。这个概念捕捉了地理山脊的直觉。对于N个变量的函数，它的脊是一组曲线，其点是N-1维中的局部最大值。在这方面，脊点的概念扩展了局部最大值的概念。相应地，可以通过用局部最小值的条件替换局部最大值的条件来定义函数的谷的概念。脊集和谷集的联合以及一组称为连接集的相关点形成了一组相连的曲线，这些曲线在功能的临界点处分割，相交或相交。这种联合被称为函数的相对临界集合。

需要解释的是，通过上述RED算法进行脊线检测后的图像为灰度图像，其中，脊线即为图像中灰度值相对较小、亮度较暗的纹理部分。

参考图6，图6为本发明智能保密柜控制方法虹膜识别算法的特征提取和模板匹配过程设计框图。

需要说明的是，在本发明智能保密柜控制方法的虹膜识别算法中，实施过程可以分为三个步骤，虹膜便捷检测、特征提取以及模板匹配。

应当理解的是，将当前虹膜特征输入至虹膜边缘检测模块进行极坐标转换以便于对虹膜特征的识别，并将转换后的极坐标信息发送至特征提取模块进行特征提取，所述极坐标信息可以包括图像、图像半径以及图像中心等信息。

需要说明的是，在进行特征提取时，首先将当前虹膜特征的图像进行虹膜展开以获取当前虹膜图像的像素地址，并将像素地址输入至虹膜图像缓冲区以获取当前虹膜图像的像素值，通过内核为90度和0度的卷积层分别进行卷积，并将卷积结果输入至模板生成器，通过模板生成器生成当前虹膜图像的掩码A以及模板A（即上文所述的当前虹膜特征A的脊线），并将掩码A与模板A发送至模板匹配模块进行模板匹配。

应当理解的是，所述模板匹配模块可以获取虹膜模板数据库中存储的互相对应的掩码与模板，并与掩码A与模板B进行匹配，并输出虹膜相似度。

可以理解的是，若存在虹膜相似度超过预设相似度的模板，生成匹配通过的虹膜匹配信息；若不存在虹膜相似度超过预设相似度的模板，则生成匹配失败的虹膜匹配信息。在生成虹膜匹配信息时，云服务器可以将虹膜匹配信息发送至移动终端。

进一步地，为了提高无线通信的通信效率，本实施例中采用5G通信与云服务器以及移动终端进行通信。此外，为了保护数据通信过程中的轨迹数据隐私，设计了基于四叉树的位置和轨迹数据扰动机制，该机制利用5G工业智能物流中的位置泛化和局部差分隐私技术来保护数据隐私保护。

进一步地，为了加强无线通信的安全性，云服务器部分构建了基于向量机的加密服务模型，对传统的加密操作模式进行了改进，参考图7，图7为本发明智能保密柜控制方法中无线通信的加密方式示意图。

需要解释的是，在进行无线通信传输时，可以对待传输文本进行第一次加密生成第一加密文本并对待传输文本进行参数提取，根据提取的待传输文本参数生成相同子策略参数，上述相同子策略参数为可以用于对第一加密文本进行多次加密的策略参数。

需要说明的是，发送设备可以根据相同子策略参数可以对第一加密文本进行二次加密，生成第二加密文本。还可以根据相同子策略参数可以对第二加密文本进行三次加密，生成第三加密文本，经过多次加密后生成具有相同子策略的密文流。加密次数可以根据实际应用中的相同子策略参数进行判定，本实施例对此不加以限制。

需要解释的是，在接受设备进行解密时，根据第一次解密获得的第一解密文本进行参数提取，生成用户格式参数，并基于用户格式参数对密文流进行进一步解密以获得上述待传输文本。

需要说明的是，在通过云服务器进行虹膜特征匹配时，上述待传输文本即为当前虹膜特征。

相应的，将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端的步骤，包括：将根据所述当前虹膜特征生成的第二加密文本上传至云服务器，所述云服务器用于解密所述第二解密文本获得所述当前虹膜特征，并将基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端。

为了使过程更加复杂，在后代两种方法应用模型中考虑了密钥生成的优化技术，该模型在计算上更安全，特别适用于云环境。安全性分析的结果证实了该应用模型的有效性，可以抵御各种攻击，如选择密码攻击、选择明文攻击和文件不可区分攻击在识别和通讯两个方面进行了加密，极大提高了保密柜的安全性和可靠性。

在具体实现中，将当前虹膜特征上传至云服务器，云服务器用于根据当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，以使移动终端基于虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至智能保密柜。

步骤S42：在接收到的所述柜门控制指令为解锁指令时，开启所述智能保密柜的柜门。

可以理解的是，在接收到的柜门控制指令为解锁指令时，可以说明当前用户为预设用户之一，此时可以开启所述智能保密柜的柜门。

在具体实现中，在控制设备接收到的柜门控制指令为解锁指令时，开启智能保密柜的柜门。

本实施例控制设别将当前虹膜特征上传至云服务器，云服务器用于根据当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，以使移动终端基于虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至智能保密柜；控制设备接收到的柜门控制指令为解锁指令时，开启智能保密柜的柜门。通过云服务器进行虹膜匹配识别，并且通过设计加密算法对无线通信进行加密，与5G通讯技术结合提高了智能保密柜的隐私性和安全性，也更加智能地操作智能保密柜，提高了解锁智能保密柜的便捷性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有智能保密柜控制程序，所述智能保密柜控制程序被处理器执行时实现如上文所述的智能保密柜控制方法的步骤。

基于本发明智能保密柜控制方法的第一实施例，提出本发明智能保密柜控制装置的第一实施例，参照图8，图8为本发明智能保密柜控制装置第一实施例的结构框图。

如图8所示，本发明实施例提出的智能保密柜控制装置包括：

人脸识别模块，用于根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；

解锁程序模块，用于在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序；

虹膜识别模块，用于获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征；

所述虹膜识别模块，还用于基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

本实施例中智能保密柜控制设备根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；在识别置信度大于预设置信度时，开启智能保密柜的控制应用程序；再获取用户基于控制应用程序输入的解锁密码，并在解锁密码验证通过时获取用户的当前虹膜特征；基于当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过式开启智能保密柜的柜门。通过人脸识别、密码验证以及虹膜识别对智能保密柜进行混合解锁，有效地提高了智能保密柜的安全性。

本发明智能保密柜控制装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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（如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明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，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种智能保密柜控制方法，其特征在于，所述方法应用于智能保密柜，所述方法包括：

根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；

在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序；

获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征；

基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

2.如权利要求1所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门的步骤，包括：

将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端，以使所述移动终端基于所述虹膜匹配信息生成并发送柜门控制指令至所述智能保密柜；

在接收到的所述柜门控制指令为解锁指令时，开启所述智能保密柜的柜门。

3.如权利要求2所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述云服务器，还用于基于所述当前虹膜特征进行极坐标转换，获得所述当前虹膜特征的坐标图像；基于所述坐标图像进行脊线检测，获得所述坐标图像的图像脊线；根据所述当前虹膜特征的掩码和所述图像脊线计算所述当前虹膜特征与虹膜特征模板的汉明距离；基于所述汉明距离判断所述当前虹膜特征与所述当前虹膜特征模板的虹膜相似度；在所述虹膜相似度超过预设相似度时，生成匹配通过的虹膜匹配信息，并将所述虹膜匹配信息发送至移动终端。

4.如权利要求2所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述将所述当前虹膜特征上传至云服务器的步骤之前，还包括：

提取所述当前虹膜特征的文本参数并对所述当前虹膜特征进行加密，生成第一加密文本；

根据所述文本参数生成相同子策略参数；

根据所述相同子策略参数对所述第一加密文本进行二次加密，生成第二加密文本；

相应的，将所述当前虹膜特征上传至云服务器，所述云服务器用于根据所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端的步骤，包括：

将根据所述当前虹膜特征生成的第二加密文本上传至云服务器，所述云服务器用于解密所述第二解密文本获得所述当前虹膜特征，并将基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配生成的虹膜匹配信息发送至移动终端。

5.如权利要求1所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度的步骤，包括：

将获取到的人脸图像转换为预设形式的图像块组，所述图像块组中包含多个图像块；

根据每个图像块所包含的图像块的强度与亮度计算各图像块的像素值；

将所述图像块组的中心图像块的像素值作为像素阈值；

基于所述像素阈值将所述中心图像块的相邻图像块的像素值转化为二进制值；

按照预设顺序组合所有二进制值，并将组合后的二进制值转换为十进制值；

基于所述十进制值修改所述相邻图像块的像素值，获得新的图像块组；

根据所述新的图像块组获得新的人脸图像；

根据所述新的人脸图像与预设人脸模板进行比对，根据比对结果生成识别置信度。

6.如权利要求1所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述人脸识别或所述虹膜识别未通过时，开启警报模式。

7.如权利要求2-6任一项所述的智能保密柜控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述智能保密柜的状态信息，并将所述状态信息发送至所述云服务器与所述移动终端以供管理员查看所述智能保密柜状态。

8.一种智能保密柜控制装置，其特征在于，所述装置包括：

人脸识别模块，用于根据获取到的人脸图像进行人脸识别，获得识别置信度；

解锁程序模块，用于在所述识别置信度大于预设置信度时，开启所述智能保密柜的控制应用程序；

虹膜识别模块，用于获取用户基于所述控制应用程序输入的解锁密码，并在所述解锁密码验证通过时，获取所述用户的当前虹膜特征；

所述虹膜识别模块，还用于基于所述当前虹膜特征进行虹膜匹配，并在匹配通过时，开启所述智能保密柜的柜门。

9.一种智能保密柜控制设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能保密柜控制程序，所述智能保密柜控制程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的智能保密柜控制方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有智能保密柜控制程序，所述智能保密柜控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的智能保密柜控制方法的步骤。

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