技术特征：
1.一种基于热红外的夜间门禁检测方法，其特征在于，所述基于热红外的夜间门禁检测方法包括：获取人脸图像，所述人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测；将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理的步骤，具体包括：对所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行人眼定位；通过人眼定位，将所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像中不端正的图像进行校正；对校正后的所述人脸热红外图像和所述人脸可见光图像进行灰度值处理；将所述人脸图像中的无关内容进行裁剪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤之前，还包括：选取真实人脸热红外图像作为正样本；选取欺骗攻击热红外图像作为负样本；将所述正样本和所述负样本输入resnet18网络中进行训练；得到基于热场分布的活体检测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测的步骤，包括：将所述人脸热红外图像输入所述活体检测模型；利用lbp算子提取所述人脸热红外图像的细节特征信息；通过pca降维分析法对所述细节特征信息进行分析；得到所述人脸热红外图像是否为活体的结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像的步骤，具体包括：对所述人脸活体检测后的所述人脸热红外图像和所述预处理后的所述人脸可见光图像进行dtcwt分解，得到低频子带图像和高频子带图像；获取所述低频子带图像的融合系数；对所述高频子带图像做中值滤波处理；对中值滤波处理后的所述高频子带图像进行边缘信息提取；计算得到所述高频子带图像的融合系数；将所述低频子带图像的融合系数和所述高频子带图像的融合系数做dtcwt逆变换，得到最终的融合图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹
配认证的步骤之后，还包括：如果匹配成功则执行开锁操作。7.一种基于热红外的夜间门禁检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取人脸图像，所述人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；图像处理模块，用于对所述人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；活体检测模块，用于将图像预处理后的所述人脸热红外图像进行人脸活体检测；图像融合模块，用于将人脸活体检测后的所述人脸热红外图像与预处理后的所述人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；匹配认证模块，用于将所述人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的基于热红外的夜间门禁检测方法的步骤。
技术总结
本发明提供了一种基于热红外的夜间门禁检测方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取人脸图像，人脸图像包括人脸热红外图像和人脸可见光图像；对人脸热红外图像和人脸可见光图像进行图像预处理；将图像预处理后的人脸热红外图像进行人脸活体检测；将人脸活体检测后的人脸热红外图像与预处理后的人脸可见光图像进行图像融合，得到人脸识别图像；将人脸识别图像进行人脸身份进行匹配认证。本发明实施例通过可见光图像结合热红外图像的温度特征来完成门禁系统的人脸检测，提升门禁的夜间检测能力，准确区分照片、面具等其他欺骗攻击手段。手段。手段。
技术研发人员：王嘉煜 王建鹏 潘文静
受保护的技术使用者：中电信数字城市科技有限公司
技术研发日：2022.12.14
技术公布日：2023/3/21