一种识别用户的智能门控器的制作方法

1.本发明涉及互联网门禁技术领域，具体涉及一种识别用户的智能门控器。


背景技术：

2.门控器是门禁系统的核心，对出入口通道进行管制的系统大脑，它是在传统的门锁基础上发展而来的门禁产品；
3.门控制器是读卡和控制合二为一的门禁控制产品，有独立型的也有联网型的。简单而言，门控制器就是集门禁控制板读卡器于一体的机器，高档点的还包括键盘跟显示屏，只需要接上电源就可以当完整的门禁系统使用了。
4.现有的门控器往往是通过用户手持门卡和门控器上的感应器感应后打开门锁，并不能判断手持门卡为用户本人。


技术实现要素：

5.本公开实施例的目的在于提供一种识别用户的智能门控器，能够自主识别是否为用户进入楼层。
6.为此，本公开第一方面提供一种识别用户的智能门控器，其特征在于，一种识别用户的智能门控器，其特征在于：包括控制单元，所述控制单元连接有通讯单元，所述通讯单元设置有外网端口连接有互联网。所述控制单元连接有特征采集单元，所述特征采集单元设置有高清摄像头。所述控制单元连接有存储单元，所述存储单元内置储存器，用于用户用户图像信息。
7.在本公开第一方面中，提供了一种识别用户的智能门控器，当有人需要进入楼层时，需要在门控器识别身份后才可打开门锁进入。通过电源向控制主板供电，控制主板控制特征采集单元进行拜访者的脸部特征信息采集或者指纹识别。在存储单元内进行储存有用户的指纹信息和脸部特征信息，将采集的到的信息和存储单元内的信息进行对比。若信息对比成功，控制主板控制伺服电机打开门锁。若信息对比失败，通讯单元通过互联网发送警示信息至用户手机。通过向门控器录入用户信息，当有人想要进入楼层时，门控器可自主识别是否为用户，提高了安全性。
8.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，所述电源提供电流至所述控制主板，所述控制主板接收电流后可以控制打开所述伺服电机。所述伺服电机的轴承连接有门锁，所述伺服电机转动的同事带动门锁内的卡扣转动，从而打开门锁。
9.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，所述控制单元包括指纹识别系统，所述存储单元中存储有用户的指纹信息和图像信息。所述控制单元根据所述特征采集单元中所述高清摄像头得到拜访者照片，或指纹识别系统采集的拜访者指纹。将采集的特征信息与所述存储单元进行对比，若对比成功，所述控制主板控制门锁打开。若对比失败，所述控制主板不会打开门锁，且开启预警功能通过所述通讯单元向用户的移动设备发送警示信息。
10.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，所述特征采集单元通过抓拍拜访之的照片，当抓拍三次后将照片存储与所述存储单元中进行匹配。若任意一种照片与存储单元中数据匹配度小于预设阈值，且所述控制单元中指纹识别系统未识别出指纹，则所述控制主板开启预警功能，所述通讯单元向用户的移动设备发送警示信息。
11.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，所述特征识别单元步骤如下，s1：获取用户脸部图像；s2：确定拜访者脸部器官分布；s3：确定拜访者脸部肤色；s4：确定拜访者脸部对称性规划；s5：确定拜访者并对用户进行提示。
12.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，步骤s2中确定拜访者脸部器官分布，其主要为拜访者面部轮廓，包括采集头顶轮廓线，左侧脸轮和右侧脸轮。对任意图像进行边缘检测，并对细化后的边缘获取曲线特征，计算各取消组成的人脸评估函数。
13.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，步骤s4中确定拜访者的面部规划，可基于预先确定的模板，从脸部图像检测到7个特征点。这7个特征点可以是两个眼睛中的每个眼睛的两个眼角、鼻尖和两个嘴角，然后利用主动形状模型(asm)(computer vision and image understanding,vol.61,no.1,january,pp.38-59,1995)来检测特征点。
14.另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，以这7个点作为特征点的例子，可以从被人工地标定的样本(将被称为人工标定的样本)计算这7个点的平均位置。假定有n个标定的样本，这7个点的平均位置pi(xi,yi)(i＝1～7)被计算为：
[0015][0016]
另外，在本公开第一方面所涉及的识别用户的智能门控器中，可选地，得到所述特征信息后，若信息对比失败，所述控制主板控制所述通讯单元发送警示信息至用户手机。若信息对比成功，所述控制主板控制所述伺服电机运转打开门锁。
[0017]
根据本公开，能够提供一种基于互联网可自主识别用户的智能门控器。
附图说明
[0018]
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]
图1为本公开一种实施例提供的识别用户的智能门控器的模块示意图；
[0020]
图2为本公开另一种实施例提供的识别用户的智能门控器的模块示意图；
[0021]
图3为本公开一种实施例提供的识别用户的智能门控器的流程示意图。
[0022]
其中，图中各附图标记：
[0023]
控制单元
…
10，控制主板
…
101，伺服电机
…
102，电源
…
103，存储单元
…
20，通讯单元
…
30，特征采集单元
…
40，高清摄像头
…
401.
具体实施方式
[0024]
为了使本公开所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本公开，并不用于限定本公开。
[0025]
本实施方式所涉及的识别用户的智能门控器包括控制单元10、存储单元20、通讯单元30、特征采集单元40。
[0026]
在一些示例中，控制主板101控制门的打开和关闭，智能门控器内置电路连接有小型伺服电机102，伺服电机102通过轴承连接有旋转卡扣，伺服电机102接受来自控制主板101的开关门指令后，伺服电机102开始工作转动，带动旋转卡扣转动，从而打开门锁。
[0027]
在本实施方式中，特征采集单元40采集用户或者拜访者的图像特征，控制单元10中的指纹识别器识别用户或者拜访者的指纹信息，通过与存储单元20内存储的信息进行对比判断是否打开门锁。
[0028]
在一些示例中，电源103提供电流至所述控制主板101，控制主板101接收电流后可以控制打开伺服电机102。伺服电机102的轴承连接有门锁，伺服电机102转动的同事带动门锁内的卡扣转动，从而打开门锁。
[0029]
在一些示例中，控制单元10包括指纹识别系统，存储单元20中存储有用户的指纹信息和图像信息。控制单元10根据所述特征采集单元40中高清摄像头401得到拜访者照片，或指纹识别系统采集的拜访者指纹。将采集的特征信息与存储单元20进行对比，若对比成功，控制主板101控制门锁打开。若对比失败，控制主板101不会打开门锁，且开启预警功能通过通讯单元30向用户的移动设备发送警示信息。
[0030]
在一些示例中，特征采集单元40通过抓拍拜访之的照片，当抓拍三次后将照片存储与存储单元20中进行匹配。若任意一种照片与存储单元20中数据匹配度小于预设阈值，且控制单元10中指纹识别系统未识别出指纹，则控制主板101开启预警功能，通讯单元30向用户的移动设备发送警示信息。
[0031]
在本实施方式中，特征识别单元步骤如下，s1：获取用户脸部图像；s2：确定拜访者脸部器官分布；s3：确定拜访者脸部肤色；s4：确定拜访者脸部对称性规划；s5：确定拜访者并对用户进行提示。
[0032]
在一些示例中，步骤s2中确定拜访者脸部器官分布，其主要为拜访者面部轮廓，包括采集头顶轮廓线，左侧脸轮和右侧脸轮。对任意图像进行边缘检测，并对细化后的边缘获取曲线特征，计算各取消组成的人脸评估函数。
[0033]
在本实施方式中，步骤s4中确定拜访者的面部规划，可基于预先确定的模板，从脸部图像检测到7个特征点。这7个特征点可以是两个眼睛中的每个眼睛的两个眼角、鼻尖和两个嘴角，然后利用主动形状模型(asm)(computer vision and image understanding,vol.61,no.1,january,pp.38-59,1995)来检测特征点。
[0034]
在一些示例中，以这7个点作为特征点的例子，可以从被人工地标定的样本(将被称为人工标定的样本)计算这7个点的平均位置。假定有n个标定的样本，这7个点的平均位置pi(xi,yi)(i＝1～7)被计算为：
[0035]
[0036]
在一些示例中，得到所述特征信息后，若信息对比失败，所述控制主板101控制所述通讯单元30发送警示信息至用户手机。若信息对比成功，所述控制主板101控制所述伺服电机102运转打开门锁。
[0037]
本发明工作原理：
[0038]
电源103打开后，向控制主板101提供电流，特征采集单元40对想要进入楼层的用户或者拜访者进行图像信息采集，通过高清摄像头401进行人脸拍照，调动高清摄像头401的位置并且连续抓拍三次，当抓拍三次照片存储单元20中数据进行匹配，任意一张照片中数据匹配度小于预设阈值，且指纹识别器采集的指纹与存储单元20内数据不匹配时，控制主板101不会打开门锁，且通过通讯单元30向用户的移动设备发送警示信息，提醒有陌生人想要进入本楼层。
[0039]
在步骤s4中确定拜访者的面部规划，可基于预先确定的模板，从脸部图像检测到7个特征点。这7个特征点可以是两个眼睛中的每个眼睛的两个眼角、鼻尖和两个嘴角，然后利用主动形状模型(asm)(computer visionand image understanding,vol.61xi,no.1,january,pp.38-59,1995)来检测特征点，以这7个点作为特征点的例子，可以从被人工地标定的样本(将被称为人工标定的样本)计算这7个点的平均位置。假定有n个标定的样本，这7个点的平均位置pi(xi,yi)(i＝1～7)被计算为
[0040][0041]
其中，xij和y ij分别是第j(j＝1～n)个标定的样本沿x轴和y轴的坐标值。然后，将平均化后的7个点pi(xi,yi)(i＝1～7)定义为目标脸部的特征点，并且可以利用仿射映射(也称为仿射变换)处理来对齐(归一化)输入脸部和目标脸部。这样，根据在步骤s4检测的7个特征点，将脸部图像仿射到归一化脸部上。
[0042]
有益效果：
[0043]
当有人需要进入楼层时，需要在门控器识别身份后才可打开门锁进入。通过电源103向控制主板101供电，控制主板101控制特征采集单元40进行拜访者的脸部特征信息采集或者指纹识别。在存储单元20内进行储存有用户的指纹信息和脸部特征信息，将采集的到的信息和存储单元20内的信息进行对比。若信息对比成功，控制主板101控制伺服电机102打开门锁。若信息对比失败，通讯单元20通过互联网发送警示信息至用户的移动设备。通过向门控器录入用户信息，当有人想要进入楼层时，门控器可自主识别是否为用户，提高了安全性。
[0044]
根据本公开，能够提供一种基于互联网可自主识别用户的智能门控器。
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以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。