一种基于AI人脸识别算法的摄像头系统的制作方法

一种基于ai人脸识别算法的摄像头系统
技术领域
1.本发明涉及人脸识别算法领域，尤指一种基于ai人脸识别算法的摄像头系统。


背景技术：

2.人脸识别技术与其他人体生物特征识别技术相比较，有其独特的优点，其具有快速、简便、非侵扰和不需要人的被动配合的特点。而除人脸识别技术以外，其余的人体生物特征识别技术对人们来说都是一种干扰，都需要人的被动配合。如指纹和掌纹识别都需要人们将手放在玻璃表面，而虹膜识别需要用激光照射人的眼睛，而声音识别需要人对着麦克风讲话，字迹识别则需要人签字等等。而人脸识别则无需干扰人们的行为，只需要一个很快从一架摄像机前走过，其面貌就会被快速地采集和检验，所以非常简便。
3.人脸识别技术有良好的防伪、防欺诈、准确、直观、方便的特点。因为同其他人体生物特征相比较，只有人脸是最直观、最可靠、最准确的，因而它是优良的防伪、防欺诈的。
4.基于人脸识别技术的上述优点，在各种安防系统中得到了广泛的应用。现有的人脸识别系统，大部分是基于个人电脑，如果要实现其与其他系统间的通信，如各种应用系统直接进行通信却比较困难，所以必须搭建大量的外围电路(各种接口电路、输入输出电路等)，从而在一定程度上影响了其结构复杂度及进行人脸识别时的功耗，而且现有的人脸识别装置由于将整体的人脸识别算法与摄像头模块独立设置，即将整体的人脸识别算法内置在后端的主板上，故主板和摄像头等把算力分散，使得整体人脸识别的时间在300毫秒甚至一分钟以上，整体识别效率低下。同时原来的数字摄像头不能直接输出cvbs模拟信号，和嵌入人脸算法及神经网络边沿算法，要外接转换器才能实现转换，故在一定程度上增加了制造成本，且难以提高效率。


技术实现要素：

5.为解决上述问题，本发明提供一种基于ai人脸识别算法的摄像头系统，于本ai摄像头模块集中设计，开发，删减冗余，降低功耗，同时也降低成本，算力整合，达到cpu,npu,响应速度的最佳状态，人脸识速度可以达到200ms,相对于传统整体人脸识别的时间在300毫秒甚至一分钟以上的情况，本技术处于领先地位。故在本技术中ai摄像头模块可以直接输出cvbs模拟信号，无需后置的转换器进行转换，可以大大减少其生产成本。
6.为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于ai人脸识别算法的摄像头系统，包括ai摄像头模块、主控主机、显示屏、数据传输模块、后台管理器、云端服务器；其中ai摄像头模块与主控主机双向通讯连接，且ai摄像头模块输出uvc信号至主控主机，同时单独输出cvbs信号；主控主机连接有显示屏、数据传输模块，主控主机通过数据传输模块与后台管理器以及云端服务器相连；
7.其中所述ai摄像头模块包括：
8.主控ai芯片；
9.flash人脸识别库，主要进行人脸特征码存贮或删除或修改；
10.cvbs模拟输出端，该cvbs模拟输出端与主控ai芯片用于输出cvbs模拟信号；
11.usb数据传输端，usb数据传输端双向通信连接并用于传输音视频及图像和数据包，进行数据流交互；
12.数字摄像头，用于采集人脸图像信号，并将其人脸图像信号传输至主控ai芯片内进行处理；
13.其中主控ai芯片从数字摄像头采集的人脸图像信号中提取人脸特征码，再将该人脸特征码存入flash人脸识别库中或将该人脸特征码与flash人脸识别库内的人脸特征码进行匹配，同时通过usb数据传输端将人脸数据或匹配结果下发主控主机进行管理，主控主机通过数据传输模块将人脸数据或匹配结果上传至后台管理器以及云端服务器；同时主控ai芯片将采集人脸图像信号进行硬编硬解无损数模转化，经过cvbs模拟输出端输出cvbs模拟信号。
14.进一步，该主控ai芯片内含cpu、gpu、npu、dram、ddr、处理系统、人脸识别算法、神经网络边沿算法；数字摄像头采集的人脸图像信号传输到主控ai芯片的gpu，将该人脸特征码存入flash人脸识别库中或将该人脸特征码与flash人脸识别库内的人脸特征码进行匹配；同时数字摄像头采集的人脸图像信号传输到主控ai芯片的cpu，将采集人脸图像信号进行硬编硬解无损数模转化，经过cvbs模拟输出端输出cvbs模拟信号。
15.进一步，ai摄像头模块还包括sdcad数据传输端，该sdcad数据传输端与主控ai芯片双向通信连接，并用于软件开发、测试、运行、修改、上传、写入。
16.进一步，ai摄像头模块还包括debug调试口，该debug调试口与主控ai芯片双向通信连接并用于连接串行数据信号进行双向通讯，交互，编码，指令下发。
17.进一步，ai摄像头模块还包括蓝牙通讯数据传输端，该蓝牙通讯数据传输端与主控ai芯片双向通信连接并用于对外接设备进行对接，通讯，数据交互。
18.进一步，ai摄像头模块还包括wifi通讯数据传输端，该wifi通讯数据传输端与主控ai芯片双向通信连接，且主控ai芯片通过wifi通讯数据传输端连接移动端app或连接后台管理器或连接云端服务器。
19.进一步，所述数据传输模块包括wifi模块或/和网口。
20.进一步，数字摄像头包括用于进行图像采集以及图像比对的彩色摄像头、用于活体检测的黑白摄像头、用于彩色摄像头进行补光的白光灯、用于黑白摄像头进行补光的红外灯。
21.进一步，所述主控主机还外接有显示屏、喇叭以及麦克风。
22.本发明的有益效果在于：
23.1.ai摄像头模块是一款基于ai人工智能soc芯片采用linux系统，内嵌神经网络、定向开发、嵌入人脸识别算法的前置人脸识别高清摄像头组件。ai摄像头模块自带1～2gbflash人脸识别库，采用深度学习算法，人脸识别特征码存储10000
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50000张人脸数值，具有自带前端高速识别功能，其识别速度可以达到200ms以下,支持活体检测，有效防止照片、视频等欺骗；同时ai摄像头模块可以全场景识别，自适应各种环境下适用，具有高性能，高稳定特性，低功耗，输出端采用通用usb数据传输端，同时虚拟一个网口端，用于传输人脸特征码信息，时行有效的管理，上传云端服务器和下发主控主机，用于人脸识别、门禁机、贮物柜、新零售；
24.2.同时由于本ai摄像头模块集中设计，开发，删减冗余，降低功耗，同时也降低成本，算力整合，达到cpu,npu,响应速度的最佳状态，人脸识速度可以达到200ms,相对于传统整体人脸识别的时间在300毫秒甚至一分钟以上的情况，本技术处于领先地位。
25.3.同时本ai摄像头模块利用数字摄像头采集人脸图像信号，传输到主控ai芯片的cpu中，经过内部软件程序编码、硬件ic处理，进行硬编硬解无损数模转化，以及算法优化，直接输出完整的cvbs模拟信号，故可以将输出cvbs模拟信号连接到模拟分机，可以进行主控主机和分机的音视频对讲通话功能。故在本技术中ai摄像头模块可以直接输出cvbs模拟信号，无需后置的转换器继续转换，可以大大减少其生产成本。
附图说明
26.图1是基于ai人脸识别算法的摄像头系统的信号流程框图。
27.图2是ai摄像头模块的信号流程框图。
28.附图标号说明：ai摄像头模块1、主控主机2、显示屏3、喇叭4、麦克风5、后台管理器6、云端服务器7、移动端app8、wifi模块9、网口10、数字摄像头11、主控ai芯片12、cvbs模拟输出端13、wifi通讯数据传输端14、sdcad数据传输端15、蓝牙通讯数据传输端16、flash人脸识别库17、debug调试口18、usb数据传输端19、彩色摄像头101、白光灯102、黑白摄像头103、红外灯104。
具体实施方式
29.请参阅图1
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2所示，本发明关于一种基于ai人脸识别算法的摄像头系统：包括ai摄像头模块1、主控主机2、显示屏3、数据传输模块、后台管理器6、云端服务器7、移动端app8；其中ai摄像头模块1与主控主机2双向通讯连接，且ai摄像头模块1输出uvc信号至主控主机2，同时单独输出cvbs信号；主控主机2连接有显示屏3、数据传输模块，主控主机2通过数据传输模块与移动端app8、后台管理器6以及云端服务器7相连；
30.其中所述ai摄像头模块1包括：
31.主控ai芯片12；该主控ai芯片12内含cpu、gpu、npu、dram、ddr、内置linux系统(也可以采用其他系统)和人脸识别算法、神经网络边沿算法；
32.flash人脸识别库17，主要进行人脸特征码存贮或删除或修改；
33.cvbs模拟输出端13，该cvbs模拟输出端13与主控ai芯片12用于输出cvbs模拟信号；
34.usb数据传输端19，usb数据传输端19双向通信连接并用于传输音视频及图像和数据包，进行数据流交互；
35.数字摄像头11，用于采集人脸图像信号，并将其人脸图像信号传输至主控ai芯片12内进行处理；
36.其中主控ai芯片12从数字摄像头11采集的人脸图像信号中提取人脸特征码，再将该人脸特征码存入flash人脸识别库17中或将该人脸特征码与flash人脸识别库17内的人脸特征码进行匹配，同时通过usb数据传输端19将人脸数据或匹配结果下发主控主机2进行管理，主控主机2通过数据传输模块将人脸数据或匹配结果上传至后台管理器6以及云端服务器7；同时主控ai芯片12将采集人脸图像信号进行硬编硬解无损数模转化，经过cvbs模拟
输出端13输出cvbs模拟信号。
37.在本具体实施例中，本设计方案当前主要用于门禁，人脸识别产品，是基于人工智能芯片ai300(主控ai芯片12)，定向开发的双目人脸识别双目摄像头(单目也可以实现)，自带linux系统和算法，(系统和算法都是二次新开发代码)自带人脸库，以及外设功能：重点实现了基于linux系统开发和算法支持，通过软件编码，写入，优化，实现了由人脸识别图像数字信号转化成人脸识别模拟信号cvbs的创新，可以直接接入模拟分机，可以实现人脸识别模块接模拟门禁主机与分机进行对接，从而实现了人脸识别机器与分机进行音视频通话，门机主板串口通过新编码协议与已知技术(现有模拟系统门禁机对接)实现串口功能控制，进而实现模拟系统门禁机跃入数字门禁机系统。通过软件新开发的移动端app8,可以直接连接wifi,和移动端设备，可以实现接入后台管理器6，与云端服务器7连接，实现了云端操作控制功能，从而达到了模拟系统门禁机，实现了由模拟系统接入数字云端服器管理的过程，与大数据，人工智能控制系统对接管理。是一个质的飞跃。
38.同时由于本模组集中设计，开发，删减冗余，降低功耗，同时也降低成本，算力整合，达到cpu,npu,响应速度的最佳状态，人脸识速度可以达到200ms,处于领先地位。
39.在本技术中，ai摄像头模块1是一款基于ai人工智能soc芯片采用linux系统，内嵌神经网络、定向开发、嵌入人脸识别算法的前置人脸识别高清摄像头组件。模组自带1～2gbflash人脸识别库17，采用深度学习算法，人脸识别特征码存储10000
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50000张人脸数值，具有自带前端高速识别功能，200ms,支持活体检测，有效防止照片、视频等欺骗；同时ai摄像头模块1可以全场景识别，自适应各种环境下适用，具有高性能，高稳定特性，低功耗，输出端采用通用usb数据传输端19，同时虚拟一个网口10端，用于传输人脸特征码信息，时行有效的管理，上传云端服务器和下发主控主机2，用于人脸识别、门禁机、贮物柜、新零售；
40.当前用于门禁机的主要工作原理：
41.1.利用数字摄像头11采集人脸图像信号，传输到主控ai芯片12的gpu，利用算法提取人脸特征码，通过数据转化，存入flash人脸识别库17中，通过usb数据传输端19传输，同时自定义协义及虚拟一个网口10，进行人脸数据上传和下发到主控主机2，及云端服务器7，进行管理。同时本ai摄像头模块1利用数字摄像头11采集人脸图像信号，传输到主控ai芯片12的cpu中，经过内部软件程序编码、硬件ic处理，进行硬编硬解无损数模转化，以及算法优化，输出完整的cvbs模拟信号。
42.2.由于ai摄像头模块1带人脸识别功能，当前用于数字门机主机和模拟门禁机上，可以有效进行人脸识别开门、音视通话对接，解决了当前市场上模拟门禁机接入人脸识别系统的问题，同时还可以进行对接模拟分机的难题。解决了模拟系统的门禁机由模拟信号直接接入数字信号的人脸识别系统。
43.3.同时ai摄像头模块1自带wifi通讯数据传输端14，可以直接连接移动端app8,进入后台管理器6管理，以及接入云端服务器7管理，同时通过ai摄像头模块1输出的cvbs模拟视频信号，连接到模拟分机，可以进行主控主机2和分机的音视频对讲通话功能。另外还可以通过wifi通讯数据传输端14进行移动端app8远程控制，开门管理。
44.4.本ai摄像头模块1，不但实现了技术上的突破，而且还降低了行业成本，促进了行业的发展。由最低端的模拟机系统上升到人脸识别数字机系统，再到云端管理，数据分析，以及移动端app8远程管理。保留了后期后开发对接公本安网，进行云门禁管理，以及上
传公安大数据网。
45.数字摄像头11采集的人脸图像信号传输到主控ai芯片12的gpu处理并提取人脸特征码，将该人脸特征码存入flash人脸识别库17中或将该人脸特征码与flash人脸识别库17内的人脸特征码进行匹配；同时数字摄像头11采集的人脸图像信号传输到主控ai芯片12的cpu，将采集人脸图像信号进行硬编硬解无损数模转化，经过cvbs模拟输出端13输出cvbs模拟信号。
46.人脸识别工作原理，就是利用数字摄像头11采集人脸图像信号，提取人脸特征码，存入flash人脸识别库17中；当人脸再次进行比对时，与flash人脸识别库17中的人脸图像进行比对，输出一个相似度值的过程。当阀值达到99.7％，就判断为同一张脸，则主控主机2就会输出开锁信号，并控制外接的开锁组件进行开门。
47.具体工作流程：数字摄像头11采集的人脸图像信号传输到主控ai芯片12的gpu并通过人脸识别算法提取人脸特征码，然后存入flash人脸识别库17中，或后台管理器6及云端服务器7，进行上传下发，同时在显示屏3显示出来；
48.当人脸再次进行比对时，人脸确定相似度达到99.7％，则主控主机2就会输出开锁信号，并控制外接的开锁组件进行开门，同时主控主机2外接的喇叭4输出开锁声音。当需要进行云对讲和对讲呼叫时，可以在整机上，输入手机号码，进行呼叫，呼叫分机和手机部分，通过麦克风5以及显示屏3进行音视频通话，人脸识别，图像，和开锁记录，可以上传后台管理器6及云端服务器7，进行管理，删减，编辑，等操作。
49.进一步，ai摄像头模块1还包括sdcad数据传输端15，该sdcad数据传输端15与主控ai芯片12双向通信连接，并用于软件开发、测试、运行、修改、上传、写入。其中ai摄像头模块1在接收到云端服务器7或后台管理器6或主控主机2发送的更新数据时，将更新数据更新入所述差别子目录所对应的存储路径中，以供ai摄像头模块1升级所述待升级软件。
50.进一步，ai摄像头模块1还包括debug调试口18，该debug调试口18与主控ai芯片12双向通信连接并用于连接串行数据信号进行双向通讯，交互，编码，指令下发。
51.进一步，ai摄像头模块1还包括蓝牙通讯数据传输端16，该蓝牙通讯数据传输端16与主控ai芯片12双向通信连接并用于对外接设备进行对接，通讯，数据交互。
52.进一步，ai摄像头模块1还包括wifi通讯数据传输端14，该wifi通讯数据传输端14与主控ai芯片12双向通信连接，且主控ai芯片12通过自带的wifi通讯数据传输端14连接移动端app8或连接后台管理器6或连接云端服务器7。进行移动端app8操作，拍照上传人脸照片，通过后台服务器管理人脸照片，以及出入门禁管理。
53.进一步，所述数据传输模块包括wifi模块9和网口10。
54.进一步，数字摄像头11包括用于进行图像采集以及图像比对的彩色摄像头101、用于活体检测的黑白摄像头103、用于彩色摄像头101进行补光的白光灯102、用于黑白摄像头103进行补光的红外灯104。
55.以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。