一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别方法及模块与流程

本发明涉及基于车牌识别与人脸识别的智能管理系统领域，尤其涉及一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别方法及模块。

背景技术：

车牌识别和人脸识别已经在行业上有了较大的应用也有了很多已经成功的使用场景，当前的人脸识别和车牌识别大多都是传统算法加机器学习为架构的算法，此算法需要的计算量较小，但是精度较差，在很多领域都捉襟见肘，无法满足客户需要。

以深度学习为基础的识别算法虽然在识别精度上比原先的算法高上许多个档次，但是此类算法往往需要很强的计算能力，所以一般都需要服务器统一计算，或者将算法移植到fpga板上，这些计算板由于开发者少，需求量较小，使得成本非常高，而且厂家为了回收开发成本和保护系统，都采取了将摄像头与fpga板集成一起来销售，这样的措施使得产品价格进一步提高，同时在程序使用和调整上，扩展性和应用场景进一步变低，最终高价格低应用场景很难满足现在日益挑剔的客户需求。除此之外，一般场景下，市面上产品都是车牌和人脸分开独立，如果用户需要两个功能，则需要单独购买两套独立的产品，而业务逻辑上本身又无法有效的协作构成一套系统，这样无疑使得用户成本进一步的增加。

树莓派是一款基于arm的微型电脑主板，卡片主板周围有多个接口，各元件全部集成在一张仅比信用卡稍大的主板上，能执行如电子表格、文字处理、播放高清视频等诸多功能，树莓派预留的接口都是市面上最常见的接口，例如外置设备和摄像头可以使用usb接口，网络可以使用以太网接口，也可通过集成的无线模块使用wifi蓝牙传输数据，用户可以集成和优化树莓派的各元件及装置来满足自己的需要。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别方法及模块。

本发明是通过以下技术方案予以实现：

一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.在树莓派上进行环境搭建；

b.提取车牌图像和人脸图像进行训练，将以深度学习为基础的车牌识别和人脸识别移植到树莓派上；

c.绑定车牌识别业务逻辑以及人脸识别业务逻辑；

d.提取待识别人脸或车牌图像进行识别；

e.当待识别人脸或车牌图像判断为相同人脸或车牌时，树莓派经服务器向门禁或道闸的控制器上发送开启指令。

根据上述技术方案，优选地，步骤b还包括：在提取车牌图像训练后，将训练代码进行封装。

根据上述技术方案，优选地，步骤d还包括：将人脸和车牌识别结果存储至本地数据库，在同一局域网内的几个终端实现数据同步。

根据上述技术方案，优选地，所述树莓派包括webservice对外接口以及连接接口，所述webservice对外接口维持与云服务器的通信连接，所述连接接口连接有传感器和运动控制卡。

一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别模块，其特征在于，包括：环境搭建单元，用于在树莓派上进行环境搭建；训练单元，用于提取车牌图像和人脸图像进行训练，将以深度学习为基础的车牌识别和人脸识别移植到树莓派上；创建单元，用于绑定车牌识别业务逻辑以及人脸识别业务逻辑；识别单元，用于提取待识别人脸或车牌图像进行识别；开启单元，用于当待识别人脸或车牌图像判断为相同人脸或车牌时，树莓派经服务器向门禁或道闸的控制器上发送开启指令。

根据上述技术方案，优选地，所述训练单元包括：封装单元，用于在提取车牌图像训练后，将训练代码进行封装。

根据上述技术方案，优选地，所述识别单元包括：同步单元，用于将人脸和车牌识别结果存储至本地数据库，在同一局域网内的几个终端实现数据同步。

本发明的有益效果是：

树莓派本身价格低廉、扩展性强的优势使得本发明经过集成和优化，将车牌识别与人脸识别在树莓派的基础上实现一体化，体积小巧，成本低廉；同时，自由组合的硬件和算法可以满足人脸识别一体需求，也可以满足人脸和车牌单独使用需求，满足绝大多数场景的使用要求，最适合场景为一些老小区，人脸门禁和车牌道闸很近的地方，通过使用本发明接入道闸和门禁，实现车牌识别控制道闸，人脸识别控制门禁，使用方式方便，识别率高。

附图说明

图1是本发明树莓派的连接示意图。

图2是本发明工作过程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和最佳实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图所示，本发明公开了一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a.在树莓派上进行环境搭建；b.提取车牌图像和人脸图像进行训练，将以深度学习为基础的车牌识别和人脸识别移植到树莓派上；c.绑定车牌识别业务逻辑以及人脸识别业务逻辑；d.提取待识别人脸或车牌图像进行识别；e.当待识别人脸或车牌图像判断为相同人脸或车牌时，树莓派经服务器向门禁或道闸的控制器上发送开启指令。树莓派本身价格低廉、扩展性强的优势使得本发明经过集成和优化，将车牌识别与人脸识别在树莓派的基础上实现一体化，体积小巧，成本低廉；同时，自由组合的硬件和算法可以满足人脸识别一体需求，也可以满足人脸和车牌单独使用需求，满足绝大多数场景的使用要求，最适合场景为一些老小区，人脸门禁和车牌道闸很近的地方，通过使用本发明接入道闸和门禁，实现车牌识别控制道闸，人脸识别控制门禁，使用方式方便，识别率高。

根据上述实施例，优选地，步骤b还包括：在提取车牌图像训练后，将训练代码进行封装，便于对车牌识别进行二次训练，车牌识别所应用的场景很多，面对的环境条件也很复杂，因此需要对特定环境进行加强训练，用以提高识别率和准确度。二次训练首先根据使用环境的复杂度拍摄一定数量的样本图片，一般在几百张左右，然后利用预留的接口进行crop裁剪，并将剪裁后的图片保存在文件夹内，之后再编写对应的标签，最后启动封装过的代码即可得到所需模型。

根据上述实施例，优选地，步骤d还包括：将人脸和车牌识别结果存储至本地数据库，在同一局域网内的几个终端实现数据同步。

根据上述实施例，优选地，所述树莓派包括webservice对外接口以及连接接口，所述webservice对外接口维持与云服务器的通信连接，app向云服务器发送请求，请求内容包括操作要求和操作对象，云服务器按需向对应的道闸控制器发送指令，控制器解析指令内容，然后按需进行操作，此设置可以使本发明接入任意的收费、控制后台程序，达到通过手机app收费、app远程控制等物联网功能；所述连接接口连接有传感器和运动控制卡，利用树莓派gpio口的便利性，用户可以根据所需的功能，编写各类传感器驱动代码，在指定io口接入诸如超声波传感器、红外传感器、人体红外传感器、声波传感器、雷达传感器和应变量传感器等即可实现原模块的升级，而依旧保持较低的成本；同时可以利用树莓派提供的各类连接接口连接其他下位机实现io控制，通过连接运动控制卡，树莓派做上位机处理算法和逻辑，运动控制卡做io以及运动控制，提高模块运算速度和精度，降低成本，使用方便。本例中通过arm架构下linux内核的控制板为基础，经过集成和优化，使得以深度学习为基础的车牌和人脸算法可以在低成本下运行。

本发明还公开了一种基于树莓派的一体式车牌人脸识别模块，其特征在于，包括：环境搭建单元，用于在树莓派上进行环境搭建；训练单元，用于提取车牌图像和人脸图像进行训练，将以深度学习为基础的车牌识别和人脸识别移植到树莓派上，本例中利用opencv的casecade检测器，实现人脸检测，并调用dlib提取人脸的128d特征值，实现一个人脸特征值提取的功能，并将其封装提供一个可用接口，其输入参数为一帧图像，返回值为128d特征值，当进行人脸识别时，只需将当前获得的特征值与预留人脸的特征值计算一次欧式距离，符合要求则视为相同人脸；利用hyperlpr库实现车牌检查和特征提取，并利用tensorflow框架下的cnn神经网络完善特定场景和角度下的车牌检测，将车牌识别功能进行封装，其输入为一帧图像，返回值为车牌号和经过矫正后的车牌图像；创建单元，用于绑定车牌识别业务逻辑以及人脸识别业务逻辑；识别单元，用于提取待识别人脸或车牌图像进行识别；开启单元，用于当待识别人脸或车牌图像判断为相同人脸或车牌时，树莓派经服务器向门禁或道闸的控制器上发送开启指令。

根据上述实施例，优选地，所述训练单元包括：封装单元，用于在提取车牌图像训练后，将训练代码进行封装。

根据上述实施例，优选地，所述识别单元包括：同步单元，用于将人脸和车牌识别结果存储至本地数据库，在同一局域网内的几个终端实现数据同步。

树莓派本身价格低廉、扩展性强的优势使得本发明经过集成和优化，将车牌识别与人脸识别在树莓派的基础上实现一体化，体积小巧，成本低廉；同时，自由组合的硬件和算法可以满足人脸识别一体需求，也可以满足人脸和车牌单独使用需求，满足绝大多数场景的使用要求，最适合场景为一些老小区，人脸门禁和车牌道闸很近的地方，通过使用本发明接入道闸和门禁，实现车牌识别控制道闸，人脸识别控制门禁，使用方式方便，识别率高。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。