CN117115879A - 一种基于人脸识别和rfid技术的安检方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能安检领域，公开了一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法及系统，该方法包括以下步骤：S100：基于视频监控和RFID读写器分别获取安检通道内的第一人脸数据、人员身份数据；S200：将人员身份数据输送到神经网络模型内，获取对应第二人脸数据，将第二人脸数据和第一人脸数据进行分析比对，根据分析比对的结果以及安检门的检测结果对该安检通道内的安全状态进行判断；S300：当安检通道内安全状态不符合安全标准时，则根据判断结果控制该安检通道内的安全门关闭；S400：基于视频监控实时获取安检通道内的人流量，基于温度传感器获取安检通道内的温度随人流量变化数据P(w)，根据数据分析结果建立安检通道的通风策略。
Description
技术领域
本发明涉及智能安检领域，具体涉及一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法及系统。
背景技术
在重大体育赛事、会议以及相关群体活动中有着严格的安检管理制度。但由于活动现场人员的参差不齐，在执行随身物品进出安全管理、人员进场管理方面缺乏身份、数据、工具装置统一的数据验证装置。
并且各种的进出检测系统缺乏有效的融合统一，当前同进同出系统可以实现部分人员进出标牌统一的功能，但对于随身物品安全的检测等，仍需要借助另外一套RFID管理系统，开发出一种以基于视频人脸识别技术为基础，降低人工安检对进出人员身份验证、随身物品统一的检测系统，可弥补人为检测的偏差，为减轻安检人员工作强度，提高安检工作管理的效率，起到重要作用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法及系统，解决以上技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法，包括：
S100：基于视频监控和RFID读写器分别获取安检通道内的第一人脸数据、人员身份数据；
S200：将人员身份数据输送到神经网络模型内，获取对应第二人脸数据，将第二人脸数据和第一人脸数据进行分析比对，根据分析比对的结果以及安检门的检测结果对该安检通道内的安全状态进行判断；
S300：当安检通道内安全状态不符合安全标准时，则根据判断结果控制该安检通道内的安全门关闭，并进行第一危险预警。
作为进一步的技术方案，所述人员身份数据包括身份权限数据及携带工具数据。
作为进一步的技术方案，步骤S300中，当该安检通道内安装状态符合安全标准时，将身份信息为工作人员的携带工具数据传输至数据终端进行分析处理，根据分析处理的结果，进行二重判断；
若二重判断结果不符合安全标准，则进行第二危险预警。
作为进一步的技术方案，二重判断的分析处理过程为：
获取当前工作人员历史进出信息，历史进出信息包括每次进出的间隔时长和历史次数，获取进出次数随时间变化数据D(t)；
获取T(t)-T0(t)对应的拟合曲线K值持续大于零的时间区间[tα，tβ]；
通过公式：
计算出进出稳定值D(αβ)；
其中，T0(t)为正常情况下工作人员进出次数随时间变化数据，S(αβ)为时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；δ为预设系数；
通过进出稳定值D(αβ)与参考阈值Dth进行比对：
若D(αβ)≥Dth，则判断当前工作人员进出状态异常；
否则，判断当前工作人员进出状态正常；
所述参考阈值Dth根据历史进出信息确定。
作为进一步的技术方案，所述第二危险预警的过程为：
对时间区间[tα，tβ]内获取的携带工具数据进行识别，识别后的携带工具数据与预设的携带工具数据进行比对，根据比对结果获得该时间区间[tα，tβ]内对应的危险系数J；
若携带工具数据与预设携带工具数据相同，则J＝1；
若携带工具数据与预设携带工具数据不同，则J＞1；
通过公式：
计算获得工作人员预警值F(αβ)，其中α1、α2为预设系数；
S(αβ)为当前工作人员在时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；x1为时间区间[tα，tβ]内携带工具与上次携带工具不同的数量；
若工作人员预警值超过风险阈值，则对该工作人员进行危险标记，并基于蜂鸣器进行安全预警
作为进一步的技术方案，所述方法还包括：
S400：基于视频监控实时获取安检通道内的人流量，基于温度传感器获取安检通道内的温度随人流量变化数据P(w)；
将数据P(w)输送至数据终端进行数据分析，根据数据分析结果建立安检通道的通风策略；
作为进一步的技术方案，通风策略包括：
控制安检通道内的排风扇启用数量。
作为进一步的技术方案，所述数据分析的过程为：
判断数据P(w)与P0(w)的形态；
若P(w)持续处于P0(w)的下方，则无需建立加速通风策略；
若P(w)呈现位于P0(w)的上方，建立加速通风策略。
一种基于人脸识别和RFID技术的安检系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集人员信息以及人脸图像数据；
通信模块，用于将安检通道内的人员信息、人脸视频图像数据和RFID信息进行存储并传输；
数据终端，用于接收通信模块输出的数据和信息，并对该数据和信息进行分析处理；
执行模块，用于根据分析处理的结果控制安检通道内的安全门的关闭及排风扇的排风动作。
本发明的有益效果：
(1)本发明不仅可以自动采集人脸进行人员身份信息的比对，还考虑到身上携带物品的安全检测，利用安检门上安装的金属探测仪进行配合检测，实现了无感检测，特别适用于免检人员或VIP人员的需求；同时针对现场工作人员的安检，提前通过RFID技术将随身携带的工具物品进行标签标记，在安检时，只需要RFID阅读器即可获取随身物品携带的信息，与工作人员理应鞋带的工具物品信息比对，当信息错误时发出告警信号，从而实现对现场工作人员和设备的有效管理；
(2)本发明还提供了一种对现场工作人员进行二次判断的方法，在工作人员频繁进出安检通道时，根据该工作人员历史携带工具物品的情况进行判断，若次数较多，则表示该工作人员遗忘标识标牌、使用工具或仪器可能性大，对工具物品的有效管理效率低；
(3)通过对携带工具与上次携带工具不同的数量数据和进出次数数据进行分析，能够更加准确的判断该工作人员的安全状态危险与否，并且不需要每携带工具数据才会发出预警，因此能够更早的判定当前工作人员的安全状态。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的方法步骤图；
图2为本发明的系统框图；
图3为本发明中安检通道的结构示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法及系统，包括：
S100：基于视频监控和RFID读写器分别获取安检通道内的第一人脸数据、人员身份数据；
S200：将人员身份数据输送到神经网络模型内，获取对应第二人脸数据，将第二人脸数据和第一人脸数据进行分析比对，根据分析比对的结果以及安检门的检测结果对该安检通道内的安全状态进行判断；
S300：当安检通道内安全状态不符合安全标准时，则根据判断结果控制该安检通道内的安全门关闭，并进行第一危险预警。
通过上述技术方案，根据人员身份数据和第一人脸数据情况对安检通道进行管理，能够及时的发现身份不符合的人员，提高安检效率，还能够降低人工安检对进出人员身份验证、随身物品的检测，可弥补人为检测的偏差，减轻安检人员工作强度，提高安检工作管理的效率；具体的，首先在安检通道上方安装监控摄像头，保证每个进入安检通道的人员都能够被获取人脸图像，然后，基于进入该场所的卡片或票上都带有RFID标签，进入安检通道内，安检通道内的RFID阅读器会获取人员身份信息，基于上述方法可以实现无感安检且居于射频技术实现自动读取身份信息，从而对进入安检通道的人员进行快速安检，节省安检时间以及安检效率；
先通过安检门对当前人员携带金属品进行检测，若未携带，则显示绿色，若携带，则显示黄色，等待人工辅助检查；同时将该人员身份信息传输到神经网络模型中获取对应的第二人脸图像，将第一人脸图像和第二人脸图像对比后，若符合则综合判断安全，若不符合则表示身份不明，禁止通过，同时控制安全门关闭，防止该人员强行通过。
作为其中一种实施例，如图3所示，安检通道包括门框本体1，在门框本体1顶板的左右两侧分别对称安装有两根向下的吊杆，在两根吊杆的底端分别吊装有摄像头2，在两个摄像头2前部对应的门楣上分别安装有两个红外触发器3，两个红外触发器3分别与对应的摄像头2连接用以触发摄像头2工作，在所述门框本体1的两侧板内部分别设有滑动轨道4，在两滑动轨道4内分别安装有牵引绳索5，在两根牵引绳索5上分别安装RFID读写器6，所述牵引绳索5由安装在门框本体侧板下部的电机7驱动，牵引绳索5带动RFID读写器6在滑动轨道4内做上下移动，所述电机7与红外触发器3连接，由红外触发器3触发电机7工作，在所述两个摄像头2的旁边分别安装有中继器，两中继器分别与对应侧的摄像头及RFID读写器6连接，两中继器分别通过安装在门框本体1上方的射频天线将采集到的人脸图像及RFID信息传输至数据终端。通过上述技术方案，当人员走到红外触发器3位置处时，红外触发器3触发工作，并启动摄像头2和电机7工作，摄像头2对人员的人脸图像进行采集，电机7则正反旋转从而缠绕、放松牵引绳索5拉动RFID读写器6上下移动，从而适应于不同身高的人员，顺利进行RFID信息的读取；通过上述技术方案能够实现自动读取RFID信息和无感检测，降低人工安检对进出人员身份验证、随身物品统一的检测量，还可弥补人为检测的偏差，减轻安检人员工作强度。
所述人员身份数据包括身份权限数据及携带工具数据。
步骤S300中，当该安检通道内安装状态符合安全标准时，将身份信息为工作人员的携带工具数据传输至数据终端进行分析处理，根据分析处理的结果，进行二重判断；
若二重判断结果不符合安全标准，则进行第二危险预警。
由于进入安检通道的人员分为工作人员和非工作人员，因此根据人脸比对结果，若比对符合，且为工作人员，则具有携带工具的权限，因此安检门显示黄色的情况可以直接忽视，不控制安全门，也无需进行人工安检，只需要进行针对工作人员的二重判断即可，从而可节省安检时长；通过二重判断能够获取当前工作人员进出状态情况，还能够作为对该工作人员的评价指数。
二重判断的分析处理过程为：
获取当前工作人员历史进出信息，历史进出信息包括每次进出的间隔时长和历史次数，获取进出次数随时间变化数据D(t)；
获取T(t)-T0(t)对应的拟合曲线K值持续大于零的时间区间[tα，tβ]；
通过公式：
计算出进出稳定值D(αβ)：
其中，T0(t)为正常情况下工作人员进出次数随时间变化数据，S(αβ)为时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；δ为预设系数；
通过进出稳定值D(αβ)与参考阈值Dth进行比对：
若D(αβ)≥Dth，则判断当前工作人员进出状态异常；
否则，判断当前工作人员进出状态正常；
所述参考阈值Dth根据历史进出信息确定。
通过上述技术方案，提供了二重判断分析处理的具体过程，具体的，先获取T(t)-T0(t)对应的拟合曲线K值持续大于零的时间区间[tα，tβ]，再通过公式计算出进出稳定值D(αβ)，其中，T0(t)为正常情况下工作人员进出次数随时间变化数据，具体可以根据历史情况下拟合的次数随时间变化曲线获得，S(αβ)为时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；δ为预设系数；需要说明的是，上述直接反应的是预设时间段内，实际进出次数与正常情况下进出次数变化的差值[T(t)-T0(t)]dt与该时间段内通过安检通道的总次数的比值，因此D(αβ)越大，该工作人员进出次数升高的越多，表示该工作人员异常的可能性就越大，因此当D(αβ)≥Dth时，需要对该工作人员的安全状态进行危险预警。
作为进一步的技术方案，所述第二危险预警的过程为：
对时间区间[tα，tβ]内获取的携带工具数据进行识别，识别后的携带工具数据与预设的携带工具数据进行比对，根据比对结果获得该时间区间[tα，tβ]内对应的危险系数J；
若携带工具数据与预设携带工具数据相同，则J＝1；
若携带工具数据与预设携带工具数据不同，则J＞1；
通过公式：
计算获得工作人员预警值F(αβ)，其中α1、α2为预设系数；
S(αβ)为当前工作人员在时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；x1为时间区间[tα，tβ]内携带工具与上次携带工具不同的数量；
若工作人员预警值超过风险阈值，则对该工作人员进行危险标记，并基于蜂鸣器进行安全预警。
通过上述技术方案，提供了工作人员安全状态进行第二危险预警的具体过程，首先对携带工具数据进行读取识别，将实际携带工具数据与预设的携带工具数据进行对比，根据对比结果获得对应的危险系数J，其中携带工具数据可包括漏带、错带等情况；然后通过公式计算出工作人员预警值F(αβ)，其中α1、α2为预设系数，x1为时间区间[tα，tβ]内携带工具与上次携带工具不同的数量；上述技术方案通过对携带工具与上次携带工具不同的数量数据和进出次数数据进行分析，能够更加准确的判断该工作人员的安全状态危险与否，并且不需要每携带工具数据才会发出预警，因此能够更早的判定当前工作人员的安全状态。
作为进一步的技术方案，所述方法还包括：
S400：基于视频监控实时获取安检通道内的人流量，基于温度传感器获取安检通道内的温度随人流量变化数据P(w)；
将数据P(w)输送至数据终端进行数据分析，根据数据分析结果建立安检通道的通风策略；
通过上述技术方案，进入安检通道的人流量在不同的时间段内都不相同，因此在保证安检效率和质量的同时，还提供了防止安检通道内温度异常的方法，具体的，基于温度传感器实时获取安检通道内的温度随人流量的变化数据P(w)，人流量大时，安检通道内的温度较高，因此单独对人流量进行检测，若人流量加大，则表明安检通道内的温度升高；此外，将数据P(w)输送至数据终端进行数据分析，根据数据分析结果建立安检通道的通风策略，其中P(w)直接反应人流量变化时安检通道内的通风效果。
通风策略包括：
控制安检通道内的排风扇启用数量。提前对安检通道内的排风扇打开数量进行增加，能够在人流量增多时保证安检通道内的温度平衡和通风效果，降低不适感。
作为进一步的技术方案，所述数据分析的过程为：
判断数据P(w)与P0(w)的形态；P0(w)为正常状态下温度随人流量变化数据。
若P(w)持续处于P0(w)的下方，则无需建立加速通风策略；
若P(w)呈现位于P0(w)的上方，建立加速通风策略。
通过上述技术方案，提供了对P(w)进行数据分析的具体防范，首先对P(w)P0(w)放在同一坐标系中，并进行整体上的判断，若P(w)整体上处于P0(w)的下方区域，则直接显示安检通道内排风效果较好，则不需要建立通风策略；否则，则需要建立通风策略。
参阅图2所示，一种基于人脸识别和RFID技术的安检系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集人员信息以及人脸图像数据；
通信模块，用于将安检通道内的人员信息、人脸视频图像数据和RFID信息进行存储并传输；
数据终端，用于接收通信模块输出的数据和信息，并对该数据和信息进行分析处理；
执行模块，用于根据分析处理的结果控制安检通道内的安全门的关闭及排风扇的排风动作。
本发明的工作原理：
首先在安检通道上方安装监控摄像头，保证每个进入安检通道的人员都能够被获取人脸图像，然后，基于进入该场所的卡片或票上都带有RFID标签，进入安检通道内，安检通道内的RFID阅读器会获取人员身份信息，基于上述方法可以实现无感安检且居于射频技术实现自动读取身份信息，从而对进入安检通道的人员进行快速安检，节省安检时间以及安检效率；
先通过安检门对当前人员携带金属品进行检测，若未携带，则显示绿色，若携带，则显示黄色，等待人工辅助检查；同时将该人员身份信息传输到神经网络模型中获取对应的第二人脸图像，将第一人脸图像和第二人脸图像对比后，若符合则综合判断安全，若不符合则表示身份不明，禁止通过，同时控制安全门关闭，防止该人员强行通过。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (9)
1.一种基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S100：基于视频监控和RFID读写器分别获取安检通道内的第一人脸数据、人员身份数据；
S200：将人员身份数据输送到神经网络模型内，获取对应第二人脸数据，将第二人脸数据和第一人脸数据进行分析比对，根据分析比对的结果以及安检门的检测结果对该安检通道内的安全状态进行判断；
S300：当安检通道内安全状态不符合安全标准时，则根据判断结果控制该安检通道内的安全门关闭，并进行第一危险预警。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，所述人员身份数据包括身份权限数据及携带工具数据。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，步骤S300中，当该安检通道内安装状态符合安全标准时，将身份信息为工作人员的携带工具数据传输至数据终端进行分析处理，根据分析处理的结果，进行二重判断；
若二重判断结果不符合安全标准，则进行第二危险预警。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，二重判断的分析处理过程为：
获取当前工作人员历史进出信息，历史进出信息包括每次进出的间隔时长和历史次数，获取进出次数随时间变化数据D(t)；
获取T(t)-T0(t)对应的拟合曲线k值持续大于零的时间区间[tα，tβ]；
通过公式：
计算出进出稳定值D(αβ)；
其中，T0(t)为正常情况下工作人员进出次数随时间变化数据，S(αβ)为时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；δ为预设系数；
通过进出稳定值D(αβ)与参考阈值Dth进行比对：
若D(αβ)≥Dth，则判断当前工作人员进出状态异常；
否则，判断当前工作人员进出状态正常；
所述参考阈值Dth根据历史进出信息确定。
5.根据权利要求4所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，所述第二危险预警的过程为：
对时间区间[tα，tβ]内获取的携带工具数据进行识别，识别后的携带工具数据与预设的携带工具数据进行比对，根据比对结果获得该时间区间[tα，tβ]内对应的危险系数J；
若携带工具数据与预设携带工具数据相同，则J＝1；
若携带工具数据与预设携带工具数据不同，则J＞1；
通过公式：
计算获得工作人员预警值F(αβ)，其中α1、α2为预设系数；
S(αβ)为当前工作人员在时间区间[tα，tβ]内通过安检通道的总次数；x1为时间区间[tα，tβ]内携带工具与上次携带工具不同的数量；
若工作人员预警值超过风险阈值，则对该工作人员进行危险标记，并基于蜂鸣器进行安全预警。
6.根据权利要求1所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，所述方法还包括：
S400：基于视频监控实时获取安检通道内的人流量，基于温度传感器获取安检通道内的温度随人流量变化数据P(w)；
将数据P(w)输送至数据终端进行数据分析，根据数据分析结果建立安检通道的通风策略。
7.根据权利要求6所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，通风策略包括：
控制安检通道内的排风扇启用数量。
8.根据权利要求6所述的基于人脸识别和RFID技术的安检方法，其特征在于，所述数据分析的过程为：
判断数据P(w)与P0(w)的形态，其中P0(w)为正常状态下温度随人流量的变化数据；
若P(w)持续处于P0(w)的下方，则无需建立加速通风策略；
若P(w)呈现位于P0(w)的上方，建立加速通风策略。
9.一种基于人脸识别和RFID技术的安检系统，该安检系统适用于权利要求1-8中任意一项所述安检方法，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集人员信息以及人脸图像数据；
通信模块，用于将安检通道内的人员信息、人脸视频图像数据和RFID信息进行存储并传输；
数据终端，用于接收通信模块输出的数据和信息，并对该数据和信息进行分析处理；
执行模块，用于根据分析处理的结果控制安检通道内的安全门的关闭及排风扇的排风动作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310886350.1A CN117115879A (zh) | 2023-07-19 | 2023-07-19 | 一种基于人脸识别和rfid技术的安检方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310886350.1A CN117115879A (zh) | 2023-07-19 | 2023-07-19 | 一种基于人脸识别和rfid技术的安检方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117115879A true CN117115879A (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=88810039
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310886350.1A Pending CN117115879A (zh) | 2023-07-19 | 2023-07-19 | 一种基于人脸识别和rfid技术的安检方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117115879A (zh) |
-
2023
- 2023-07-19 CN CN202310886350.1A patent/CN117115879A/zh active Pending
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