基于无线网络的智能门禁防盗系统的制作方法

本发明涉及防盗，特别涉及一种基于无线网络的智能门禁防盗系统。

背景技术：

1、目前，各种场所设置各种智能门禁，用于对用户是否能够进入进行智能化管理。现有技术中智能门禁中通常对用户的身份进行图像识别，但是因用户佩戴帽子、口罩等，导致无法进行准确识别，用户需要摘掉帽子、口罩等，很不方便；因用户带有各种妆造、化妆等原因，也不能准确识别，用户需要卸妆，造成用户体验差。

技术实现思路

1、本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种基于无线网络的智能门禁防盗系统，以解决以上对用户的身份进行图像识别存在的不准确、不方便的技术问题。

2、为达到上述目的，本发明实施例提出了一种基于无线网络的智能门禁防盗系统，包括：

3、门禁本体；

4、第一获取模块，用于获取门禁本体的预设区域内包括用户的监控图像；

5、第一识别模块，用于对监控图像进行识别，确定第一识别结果；

6、第二获取模块，用于在确定第一识别结果为待验证识别结果时，随机生成验证信息并提示用户进行诵读，在诵读过程中获取用户的语音信号；

7、第二识别模块，用于对语音信号进行识别，确定第二识别结果；

8、第一确定模块，用于根据第二识别结果确定用户的身份验证通过时，发送打开指令至门锁控制模块；

9、门锁控制模块，用于接收打开指令，并执行。

10、根据本发明的一些实施例，所述第一获取模块，包括：

11、人体感应模块，用于感应门禁本体的预设区域内是否包括用户，在确定包括用户时，发送拍摄指令至拍摄模块；

12、拍摄模块，用于接收拍摄指令并执行，生成监控图像。

13、根据本发明的一些实施例，所述第一识别模块，包括：

14、分割模块，用于对所述监控图像进行初步识别，基于初步识别结果对监控图像进行分割，得到面部图像和躯体图像；

15、第一匹配模块，用于对面部图像进行解析，确定面部特征；将所述面部特征与预设用户数据库中的预设面部特征进行匹配，确定第一匹配度最高的预设面部特征对应的预设面部图像，作为目标预设面部图像，并确定目标预设面部图像对应的预设躯体图像；

16、第二匹配模块，用于对躯体图像进行解析，确定躯体特征；将所述躯体特征与预设躯体图像包括的预设躯体特征进行匹配，确定第二匹配度；

17、第二确定模块，根据面部特征与目标预设面部图像的预设面部特征的第一匹配度及第二匹配度进行加权计算，确定第三匹配度；

18、判断模块，用于判断第三匹配度是否在预设范围内，根据判断结果确定第一识别结果。

19、根据本发明的一些实施例，所述第一匹配模块，包括：

20、去噪模块，用于对面部图像进行二值化处理，将背景像素点与目标像素点分割开，并将背景像素点去除，保留目标像素点；所述目标像素点包括头部外轮廓、人眼、鼻子及嘴巴的像素点；

21、第三确定模块，用于根据目标像素点确定各个器官的属性信息以及各个器官之间的距离信息，作为面部特征。

22、根据本发明的一些实施例，所述第二匹配模块，包括：

23、第四确定模块，用于对躯体图像进行边缘检测，确定各个肢体的轮廓信息；

24、第五确定模块，用于根据各个肢体的轮廓信息确定肢体比例信息；将各个肢体的轮廓信息及肢体比例信息，作为躯体特征。

25、根据本发明的一些实施例，所述第二识别模块，包括：

26、增强模块，用于对所述语音信号进行增强处理，得到目标语音信号；

27、滤波模块，用于：

28、对所述目标语音信号进行语音分割处理，得到若干个子目标语音信号，确定每个子目标语音信号的第一短时能量参数；

29、对目标语音信号进行离散化处理，并对离散化处理后的目标语音信号进行采样、量化和编码处理，得到数字语音信号；

30、对所述数字语音信号进行语音分割处理，得到若干个子数字语音信号，确定每个子数字语音信号的第二短时能量参数；

31、计算子目标语音信号的第一短时能量参数与相对应的子数字语音信号的第二短时能量参数的差值，并进行求和处理，得到差异总值；

32、根据所述差异总值查询预设数据表，确定滤波系数，根据所述滤波系数对所述目标语音信号进行滤波处理，得到滤波语音信号；

33、第六确定模块，用于：

34、对所述滤波语音信号进行特征提取，确定用户的声音特征；

35、将所述声音特征与目标预设面部图像对应用户的预设声音特征进行匹配，计算得到第二匹配度，将第二匹配度与预设阈值的比较结果，作为第二识别结果。

36、根据本发明的一些实施例，所述增强模块，包括：

37、分析模块，用于对所述语音信号进行频谱分析处理，确定语音信号对应的频谱图；

38、比较模块，用于将频谱图中的各个频谱分量的振幅值分别与预设振幅值进行比较，根据比较结果确定待处理语音信号及保留语音信号；所述待处理语义信号为振幅值小于预设振幅值的频谱分量对应的信号；所述保留语音信号为振幅值大于等于预设振幅值的频谱分量对应的信号；

39、调节模块，用于对待处理语音信号进行振幅值调节处理，得到调节语音信号，根据调节语音信号及保留语音信号，确定目标语音信号。

40、根据本发明的一些实施例，还包括降噪模块，用于：

41、在第一识别模块对监控图像进行识别前，获取所述监控图像中各个像素点的灰度值，并计算出平均灰度值；

42、计算各个像素点的灰度值与平均灰度值的差值，将差值大于预设灰度阈值的像素点，作为异常像素点；

43、以异常像素点为圆心，预设距离为半径，确定待处理区域；确定待处理区域内的第一像素点及第二像素点；所述第一像素点为待处理区域内灰度值与异常像素点的灰度值的差值最大的像素点；所述第一像素点为待处理区域内灰度值与异常像素点的灰度值的差值最小的像素点；

44、确定异常像素点与第一像素点的第一距离值及与第二像素点的第二距离值；

45、根据第一距离值及第二距离值查询预设的第一距离值-第二距离值-降噪参数数据表，确定目标降噪参数，基于目标降噪参数对待处理区域进行降噪处理，得到降噪处理后的监控图像。

46、根据本发明的一些实施例，还包括：振动感应模块，用于检测门禁本体的振动信号，并转化为振动值；在确定振动值大于预设振动值时，发出报警提示。

47、根据本发明的一些实施例，还包括：检测模块，用于检测门锁控制模块上的电流信号，在预设时间段内基于预设采样率采集电流信号的信号波；

48、将所述信号波分割为m段子信号波，每段子信号波的时间长度为n毫秒；

49、获取所述子信号波在n/2毫秒前的所有采样点的采样值，并确定最大采样值；将最大采样值小于预设阈值的子信号波，作为异常子信号波，并剔除处理；根据最大采样值大于等于预设阈值的子信号波，得到目标电流信号；

50、对所述目标电流信号进行特征提取，确定电流特征，并与预设电流特征进行比较，在确定电流特征与预设电流特征不一致时，发出报警提示。

51、本发明提出了一种基于无线网络的智能门禁防盗系统，首先基于图像识别，进行初步识别，确定第一识别结果是否需要再次验证，在确定需要再次验证时，基于语音识别，对用户的身份再次进行验证，提高用户身份验证的准确性，同时也避免用户因外在的一些改变，如化妆、带口罩等导致的对用户身份验证的不准确，更加的便捷，提高了用户体验。

52、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

53、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。