一种基于人脸识别和声纹云识别的汽车启动装置的制作方法

本实用新型涉及汽车领域，尤其是涉及一种基于人脸识别和声纹云识别的汽车启动装置。

背景技术：

人脸识别，随着技术的发展，人脸识别已经从单一的脸部图像特征识别逐步深化，一方面增加了位置对比(比如左眼角到鼻尖)、光影特征、虹膜识别等细节，另一方面还会引入3D建模技术以获取更立体数据特征来识别身份。

声纹识别，它是基于人类发声的生物学特性发展而来的新技术。科学表明，每个人发音讲话都是通过鼻腔、口舌、声道、胸肺几大器官多重配合的结果，最终形成的看不见的声波被识别成声纹图谱，而任何两个人的声纹图谱跟指纹类似，都不会相同。不同的声道结构决定了声纹的唯一性。

而现有的汽车启动依然通过车主使用车钥匙对汽车的启停进行控制,经常发生丢钥匙和找钥匙的情况,而一些汽车通过一键启动的方式进行车辆启停，但是成本很高不利于推广。

技术实现要素：

本实用新型的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种双重识别、识别准确、操作简单、成本低、指纹校对、提高精度的基于人脸识别和声纹云识别的汽车启动装置。

本实用新型的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于人脸识别和声纹云识别的汽车启动装置，该装置包括：

识别组件：包括麦克风和摄像头，用以获取车主的语音信息和面部视频图像；

车机组件：用以获取识别组件的语音信息和面部视频图像，并分别进行视频信号转换和解码以及语音信息的压缩和声纹信息转换；

云服务器：与车机组件通信，接收解码后的面部视频图像与注册的面部特征进行对比识别，并配合接收到的声纹信息进行相似度识别，并将识别结果返回给车机组件；

ECM：与车机组件通过CAN总线通信，获取识别结果并进行相应的启停动作。

所述的车机组件包括视频转换器、视频解码器、音频压缩器和语音识别器，所述的麦克风、视频转换器、视频解码器和云服务器依次连接，所述的摄像头、音频压缩器、语音识别器和云服务器依次连接。

所述的麦克风设置在驾驶员头顶上方的固定位置。

所述的摄像头设置在仪表盘下方。

所述的麦克风为降噪麦克风。

所述的摄像头为高分辨率摄像头。

所述的识别组件还包括一指纹识别器，所述的指纹识别器与车机组件连接

与现有技术相比，本实用新型具有以下优点：

一、双重识别、识别准确：本实用新型通过语音识别和图像处理的算法设计，实现了用声纹和人脸识别双重验证来对汽车启停进行控制，以代替传统机械点火和一键启动控制方法，识别准确，防止误操作。

二、操作简单、成本低：不同于传统的机械钥匙点火方式和传统启动程序，本实用新型只需要用户对着车内摄像头轻轻喊一声汽车启停命令即可实现启动熄火，避免了丢钥匙、找钥匙的烦恼，同时相比于传统钥匙点火方式和现在市场上高级小轿汽车配备的一键启动按钮，本设计节省了成本，提高了汽车系统的安全性和用户体验。

三、指纹校对、提高精度：本实用新型还通过指纹识别器对人员的指纹进行识别，配合声纹和人脸识别双重验证进行识别，更加提高了识别精度，确保汽车安全启动。

附图说明

图1为本实用新型的结构示意图。

其中，1、麦克风，2、摄像头，3、视频转换器，4、视频解码器，5、音频压缩器，6、语音识别器，7、车机组件，8、云服务器，9、ECM。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本实用新型进行详细说明。

实施例：

本实用新型是一种新型的汽车启停装置，通过录入用户的声音和采集用户面部特征信息来判断是否操作员为车主用以启停汽车。

本装置由以下几个部分组成，麦克风1，摄像头2，指纹识别器、视频处理模块，语音处理模块，云服务器8组成。其中视频处理模块中包含有视频转换器3，视频解码器4，语音处理模块中包含有音频压缩器5和语音识别器6。

本实用新型的连接方式是，由高分辨率摄像头采集视频信号后连接到视频转换器3，做模数转换，经过视频解码器4后，再连接到云服务器8做人脸识别，与注册的面部特征信息比对，返回图像识别结果。降噪麦克风采集用户输入语音后连接到音频压缩模器5，经过语音识别器6进行语音声纹信息转换后，再连接到云服务器8做声纹识别，指纹识别器获取启动人员的指纹信息后发送给云服务器8做辅助判断，用户身份认证结果消息经过CAN网络传送至汽车发动机管理系统ECM9。

工作原理如下，高分辨率摄像头，安装于仪表下方固定位置，在用户说出汽车启停命令后发起人脸识别；其视频信号将通过视频转换器3完成模拟数字转换，再经视频编解码传输到云服务器8，指纹识别器设置在仪表盘处并获取启动人员的指纹信息。

在发出身份认证请求后，摄像头采集人脸区域图像，对面部关键点标定，包含五官位置，眼睛位置，眉毛位置、鼻子位置及轮廓。通过检测面部特征点自动获得大量像素点。图像识别引擎计算用户人脸云服务器端存储的注册过的人脸模型相似度，计算后得出相似度置信得分并与设定的相似度阀值比较，大于则认为认证成功，反之人脸识别认证失败。系统会运用机器学习技术提高人脸识别模型的准确度和识别的响应速度。

麦克风1装在驾驶员头顶上方固定位置处。车机实时检测外界声音输入，一旦用户说出专用汽车启停命令，系统会马上获取用户输入的录音数据，并对用户输入语音压缩通过实时网络传输技术传输至服务器端，语音压缩可以降低对网络传输的带宽要求，服务器端实时接收和数据解压，可以提高用户注册和认证的响应速度。语音识别器6接收到语音数据后，对接受的语音数据进行语音识别处理，将语音数据转换成声纹信息，服务器端获取声纹特征向量，并于声纹模型系统单元内注册的用户声纹数据比对。比较两者相似度，声纹相似度大于设定阀值，认证成功，反之认证失败。在声纹认证和人脸识别认证都通过后，车机组件7通过CAN网络给发动机管理系统ECM9发送控制信息，来实现汽车启停。