一种新型智能密码锁

本发明涉及的是智能消费设备制造领域的数字家庭智能终端设备，是一种新型智能密码锁，具体的说是一种可以通过语音识别、指纹识别、触摸屏输入密码和远程通信解锁的新型智能密码锁。

背景技术：

1、随着人们生活水平的不断提高，人们对于日常生活中所要面对的家庭安全问题也越来越重视，而锁作为家庭安全的第一道防线，其重要性在整个家庭安全防护体系中占据了相当大的比重。相比于传统机械锁结构简单、功能单一、安全性能较低的缺点，电子密码锁具有更高的安全性能、实现相关操作与解锁也更加方便快捷，尤其是通过应用语音识别和指纹识别等技术，使其使用变得更加便捷和高效，极大地提升了用户体验。

2、语音识别技术是一种使用智能算法和模型来分析和解析语音信号，并将其转换为可理解和可处理的文本形式的技术。在智能电子密码锁领域，语音识别技术可以用于用户身份验证和开锁操作，用户只需要通过语音输入密码或者特定的指令，电子密码锁就能够识别并执行相应的操作。

3、指纹识别技术是指通过对不同指纹的细节特征点进行比较后进行鉴别的一种生物识别技术。由于每个人的指纹独一无二，因此指纹识别技术具有很高的安全性。在智能电子密码锁领域，通过将指纹信息与预先存储的指纹数据库进行比对，电子密码锁就可以准确验证用户身份并控制锁的开合。

4、通过综合应用语音识别技术和指纹识别技术，智能电子密码锁可以提供更高的安全性和便利性。一方面，用户可以选择使用语音或指纹进行开锁，根据自己的喜好和习惯进行操作；另一方面，这些先进的识别技术也进一步增强了密码锁的安全性，有效避免了钥匙丢失或密码泄露等问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种新型智能密码锁，以解决传统机械锁和普通电子密码锁安全性低、解锁方式单一、日常综合成本高的缺点。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种新型智能密码锁，包括stc12c5a60s2单片机、电源模块、语音识别模块、指纹识别模块、液晶显示触摸屏模块、感应模块、通信模块、声光报警模块、步进电机模块、时钟与复位电路，其特征在于：所述stc12c5a60s2单片机的输入端与电源模块、语音识别模块、指纹识别模块、感应模块、时钟与复位电路电连接；所述stc12c5a60s2单片机的输出端与声光报警模块、步进电机模块电连接；所述stc12c5a60s2单片机与液晶显示触摸屏模块和通信模块双向电连接；所述stc12c5a60s2单片机的指令代码完全兼容传统的8051，速度快，抗干扰能力强，功耗低，性价比高，在它的内部集成了max810专用复位电路、2路pwm和8路高速10位a/d转换。

3、所述电源模块输入电压采用9v叠电池，然后通过稳压器lm7805和ld1117来输出5v电压和3.3v电压，在电源模块的电路中增加了一些必要的电容，从而起到滤除纹波的作用，以获得更加稳定的输出电压。

4、所述语音识别模块采用icroute公司推出的ld3320开发套件来实现语音识别功能。ld3320是一款非特定人语音识别芯片，其内部集成了a/d和d/a接口，并且内含有寄存器，用户可以根据需要添加关键词列表。

5、所述语音识别模块进行语音识别的过程可以描述为：先通过相关设备对用户语音信号进行采集，然后对所采集的语音信号进行预处理并且进行端点检测，再将处理之后的有效信号进行特征提取，将提取的特征参数与事先保存在芯片中的标准特征参数进行比较，最终将比较结果输出。具体的语音识别流程及其所用算法如下：

6、(1)语音信号采集

7、通常是通过麦克风来采集语音信号，麦克风将声波转换为电压信号，然后通过模/数转换装置进行采样，从而将连续的电压信号转换为能够被计算机处理的数字信号。

8、(2)语音信号预处理

9、由于在采集用户语音信号的过程中，麦克风会不可避免地将周围环境中的噪声信号也收集进来，因此非常有必要对所采集的语音信号进行预处理，从而滤除噪声干扰，增加语音识别成功率。在本步骤中，所采用的语音信号预处理方法为基于全连接神经网络的语音去噪方法，通过将所采集的语音信号s'(t)输入到训练好的全连接网络进行去噪，从而获得纯净语音信号特征谱，并将其与相位角结合进行波形重构以获得纯净语音波形s(t)。该方法使用对数功率谱s'(k,m)作为网络的输入特征，即：对于含噪语音信号s'(t)来说，通过短时傅里叶变换(stft)对s'(t)进行变换，然后提取出短时傅里叶变换后的各系数的模，对各系数的模求平方并取ln对数，从而获得含噪语音信号对数功率谱s'(k,m)，其中，t为时间，k为对应的帧，m为频点，全连接神经网络训练和去噪阶段都采用对数功率谱作为网络的输入和输出。本步骤所使用的全连接网络将输入乘与权重矩阵，然后添加偏置向量，权重矩阵和偏置向量的维度由层中神经元的数量和前一个层中激活的数量决定，本步骤定义了两个隐藏的全连接层，每层有1024个神经元，由于是纯线性系统，每个隐藏的全连接层后面都有一个修正线性单元(relu)层。

10、(3)端点检测

11、在该步骤中所采用的端点检测方法为基于短时能量和短时平均过零率的双门限比较方法，该方法的具体步骤为：第一步对预处理之后的信号进行分帧，将分帧后的信号记作si(n),n＝1,2,…,n，其中i为分帧后的帧数，n为离散语音信号每一帧的时间序列，n为帧长；第二步是求解每帧中的短时能量第三步是求解每帧中的短时过零率其中，第四步是根据语音的短时能量和背景噪声的短时能量确定门限t1、t2，将其分别作为第一级判决的上门限和下门限，其中t1为所选择的语音短时能量值之中的一个较高值，t2为所选择的噪声短时能量值之中的一个较低值；第五步是根据背景噪声的平均过零率确定门限值t3，使用门限值t2和t3进行第二级判决。

12、(4)语音信号特征提取

13、特征提取就是从语音信号中提取出可以表征语音特性的参数。在本步骤中所采用的特征提取算法为基于小波变换的mfcc特征提取算法，该算法的具体步骤为：首先将所采集的语音信号s'(t)进行预处理操作和端点检测，得到有效的、较为纯净的语音信号s(t)；接着采用高斯小波设计高斯小波滤波器组，求出每个频带的小波系数，并作离散化处理，得到对应频谱w(m)；然后对频谱幅度平方取均值，得到离散能量谱|w(m)|2；再把所得到的离散能量谱|w(m)|2输入到mel滤波器组中，将其转换为在mel刻度下的功率谱，对其作对数运算，得到对数能量s(m)；最后，对s(m)做离散余弦变换，得到基于小波变换的mfcc特征参数。

14、(5)模式匹配

15、模式匹配主要指将所提取的待识别信号的特征参数与在训练阶段所录入的标准模板库中的特征参数进行相似度比较，最后将相似度最高者作为识别结果输出。本步骤所采用的模式匹配算法为动态时间弯折(dtw)算法，对于两个不同维数且长度分别为m1和m2的语音向量m1和m2来说，其中m1和m2的每一维也是一个向量，是语音信号每一帧的mfcc特征值，该算法的具体步骤为：

16、首先进行初始化：

17、令

18、其中约束区域reg假定为一个平行四边形，它有两个顶点位于(1,1)和(m1,m2)，相邻两条边的斜率分别为2和1/2；

19、其次，递推求累计距离，并记录回溯信息：

20、

21、其中i＝2,3,…,m1，j＝2,3,...,m2，(i,j)∈reg，d表示两个点之间的距离，wn为加权函数，n代表第n对匹配点，一般取wn(1)＝wn(3)＝1，wn(2)＝2；

22、最终得出m1和m2之间的距离，如果m1和m2的距离最小，则代表m1和m2相匹配。

23、所述指纹识别模块采用光学式指纹传感器as608，通过利用相关的指纹识别算法来识别特定的指纹信息，as608具有高集成度、低功耗、高分辨率、接口灵活的优点。

24、所述指纹识别模块进行指纹识别主要分为四个步骤：指纹图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配。具体的指纹识别过程及其算法如下：

25、(1)指纹图像采集

26、通过as608所携带的光学传感器采集用户的指纹图像，当用户将手指放在as608上时，光学传感器会发出特定的光信号照射到手指上，然后通过透镜将反射光线聚焦到传感器上，进而形成指纹图像。

27、(2)图像预处理

28、通过对图像进行预处理操作，可以去除图像中的噪声，使图像变得更加清晰可读，从而便于后续的处理。图像的预处理操作包括图像的计算、分割、均衡化、平滑、增强、二值化和精细化。下面就预处理的主要步骤进行阐述：

29、指纹图像场的计算：首先采用sobel算子求解图像的灰度函数，再分别沿x和y方向偏导ax(x,y)和ay(x,y)，计算图像的梯度场，其中sobel算子表示方式为：x方向为y方向为然后根据方向场的计算公式可得：然后得出方向场的大小：

30、指纹图像场的均衡化：指的是对输入图像的每个点的强度场进行均衡。图像均衡后可以提高图像的对比度，设图像函数为f(x,y)，由均衡化离散转换公式可得下式：

31、

32、其中，第u级灰度的像素个数是hu(x,y)，图像面积是a0，图像最大的灰度值为fmax，值为255；

33、指纹图像二值化：指将灰度有255级的指纹图像简化为0和255两个值，其中白色区域的灰度值为255，黑色区域的灰度值为0，二值化公式为：其中g(x,y)为二值化后的(x,y)处的灰度值，q(x,y)为原始图像(x,y)处的灰度值，t为原始图像灰度的最大值和最小值的平均值；

34、指纹图像的细化：由于指纹图像二值化之后，其纹线的宽度是不均匀的，这会影响后续的指纹特征提取，增大数据计算量，因此需要在指纹特征提取之前对指纹图像进行细化处理，所采用的细化算法为一种传统的opta算法，该算法用到的是相邻的10个像素，首先从图像的左上角元素开始进行，用该像素的8个邻域与8个消除模板相匹配，若与任何消除模板都不匹配，则不做任何改变，如若不然，则再与保留模板相匹配，只要与一个保留模板相匹配，则不做任何改变，否则就将像素改为0。该算法按照从左上角到右下角的顺序进行，直到匹配完最后一个像素。

35、(3)特征提取

36、指纹特征提取指将指纹图像中的主要、唯一和区别性特征提取出来，并以数字化的形式表示，所采用的算法是一种细节点8邻域模板特征提取算法，该算法在指纹细化图中构建3×3的模板，以每个值为1的像素点为中心形成3×3的窗口，并按照此模板特征寻找所有的正常脊线点、分叉点和端点周围的邻域结构，可以通过在所建立的特征模板中求取灰度值顺序变化次数c(p)，从而判断中心像素点类型，其判断公式如下：

37、其中p9＝p1，

38、

39、其中，p为待检测像素点，i为像素点个数，pi为p的邻域，s(p)为8邻域像素值为1的像素个数，c(p)为这8个邻域像素的相邻像素的灰度值从0到1或者从1到0的变化次数，对于背脊上的像素，可根据c(p)和s(p)确定待测像素点的状态，即当p为脊线上的一点时，如果c(p)＝2，s(p)＝1，则p为末梢点；如果c(p)＝6，s(p)＝3，则p为分叉点；如果c(p)＝4,s(p)为2、3或者4，则p为脊线上的连续点，不是特征点；当找到一个脊线连续点之后，将该点像素值标记为0，并从该点开始，从下到上、从左到右继续在其邻域内寻找脊线连续点，直到碰到分叉点或终结点为止，然后开始下一次搜索，通过上述算法，可以得到末梢点和分叉点，去除伪特征点，从而得到下一步进行特征匹配所需的特征点。

40、(4)特征匹配

41、指纹特征匹配是指将两个指纹的特征点进行比较和匹配，在本步骤中，通过将用户输入指纹的全部细节点与事先保存好的模板指纹库中的细节点相比较，从而得出所输入指纹的相似度，如果相似度的数值大于系统所设置好的阈值，则证明匹配成功，否则证明匹配失败，所用算法的具体步骤为：首先计算两幅指纹中所有细节点算子间的相似度；然后选择相似度最高的算子，以其对应的细节点对作为配准点对，完成两细节点集的配准变换；最后确立细节点的配对关系；对于经过特征提取所获得的细节点集和模板的细节点集来说，如果一对细节点ai＝(xi,θi)和bj＝(xj,θj)满足下面两个式子，则可将ai和bj作为配对的细节点：

42、∣xi-xj∣d≤r0

43、∣θi-θj∣a≤θ0

44、其中，r0和θ0为预先设定的阈值；|·|d为两点的欧氏距离；|·|a为两点的角度距离，x和θ分别表示细节点的位置信息和方向信息，m和n分别表示不同的细节点数目。

45、所述液晶显示触摸屏模块包括液晶显示屏和触摸屏两大部分，液晶显示屏lcd12864安装在四线电阻式触摸屏下面，触摸屏的四条线两两一对分别连在不同导电层的两侧并相互正交，随后将电阻式触摸屏的四条线与ads7843触摸屏控制器的相关引脚连接，通过用户在电阻式触摸屏上的“挤压”所引起的x、y方向上的电压变化，将相关数据发送给ads7843，ads7843再将其转化为数字信号并向单片机发出中断请求，随后向单片机发送数据，单片机再通过相应的转换执行对应操作。液晶屏像素点坐标与触摸屏触点数值之间的关系为:

46、

47、

48、上面两个式子中，(x,y)为测量的触点值，(xmin,ymin)和(xmax,ymax)为测量的触点坐标的最大值与最小值，(x1,y1)为液晶显示屏上的坐标。

49、所述液晶显示屏的初始界面为4*4的矩阵键盘界面，按键内容包括数字0～9、字母a和b、确认键、取消键、修改密码键、保存密码键。

50、所述感应模块包括被动式人体热释电红外传感器芯片hc-sr501和pnp型的霍尔接近开关，hc-sr501接收人体的红外辐射并将其转化为一定的电压信号，随后通过放大器lm324对电压信号进行两级放大，然后再将放大之后的电压信号与由相关器件构成的门限电压进行比较，当放大的电压信号在门限电压的范围之内时，输出低电平，单片机接收相应信号并执行相关程序；霍尔接近开关固定在门框上并感应房门上的磁性物体，当用户没有关紧门的时候，霍尔接近开关无法感应磁性物体，随后向单片机发送相关信号，声光报警模块启动。

51、所述通信模块采用gsm的tc35通信模块。为了能够建立起单片机与通信模块之间的数据传输关系，在单片机与tc35通信模块之间接上一个max232电平转换芯片。单片机依据程序可以通过串口发送相关的at指令来控制gsm模块，gsm模块也可以按照相关的at指令远距离向用户手机发送报警短信。

52、所述步进电机模块一边通过uln2003a驱动芯片来接收单片机的输出信号，一边与锁舌物理相连，通过步进电机的旋转进而控制锁舌的移动，其中uln2003a是一个内部由7个达林顿管组成的驱动模块，它的输出端接步进电机的四相线圈，它的输入端接单片机的4个i/o引脚。

53、所述声光报警模块包括扬声器和led发光警报灯，当报警模块的控制端输入低电平时，pnp三极管导通，随后驱动扬声器发出声音警报，同时发光二极管被点亮，发出灯光报警。

54、所述时钟与复位电路，其中时钟电路是通过内部时钟方式产生时钟信号，该时钟电路由一个晶振和两个微调电容组成，连接单片机内部反向放大器的输入端xtal1和输出端xtal2，晶振的数值采用常用的12mhz，两个电容取30pf；复位电路能够通过相关的复位操作使单片机处于初始化状态，使相关程序从头开始运行，该复位电路由一个按键、10uf电容、10k电阻组成。

55、与现有技术相比，本发明的优点是：

56、1.本发明将语音识别技术和指纹识别技术加入到电子密码锁中，实现了无需手动操作就可实现人机交互的功能，缩短了人机交互的时间，优化了使用人的使用体验，提高了密码锁的安全性能。

57、2.本发明将一些经过改进的语音识别算法和指纹识别算法加入到电子密码锁中，提高了密码锁语音识别和指纹识别的准确率，降低了误识的可能性，优化了产品的使用性能。

58、3.本发明将红外探测器加入到密码锁的控制系统中，通过探测物体的红外线波长达到检测是否有可疑人员通过非正常手段进出的目的，提高了密码锁应对复杂外部环境的能力。

59、4.本发明将显示模块与矩阵键盘模块组合在一起，共同构成一个模块：液晶显示触摸屏模块，提高了密码锁的智能化和可视化程度。

60、5.本发明将gsm通信模块及其sms短消息服务应用于密码锁的控制系统中，延长了用户与密码锁之间的信息传输距离，减少了信息传递过程中所受到的影响，提高了信息传递的快捷性。