一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法与流程

本发明涉及信息化计量领域，尤其涉及一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法。

背景技术：

汽车衡也被称为地磅，是厂矿、商家等用于大宗货物计量的主要称重设备。有资料显示，许多人在围绕企业物料过磅入库和产品过磅出库计量方面动脑筋，其目的是通过在过磅环节中实施多种多样的舞弊行为，为满足一己私利而大做文章。这种现象在工业企业中已经相当普遍，既有司磅员内部作弊、也有外来司机作弊、更有司机与司磅员串通作弊的现象，而且屡禁不止；各种作弊手段和方法也越来越多、越来越隐蔽，让管理者防不胜防。这种现象已严重干扰了企业的正常生产经营秩序，严重影响了企业的经营管理和经济效益。

中国专利文献cn103954338a公开了一种“汽车衡无人值守防作弊智能称重系统及方法”。采用了rfid标签、rfid读写器、汽车衡、道闸栏杆、主控计算机和安装在主控计算机内的汽车衡计量管理系统、远距离微波自动识别子系统、语音指挥控制系统、计量安全系统。利用该系统及称重方法加强了企业汽车衡的管理系统，避免套牌车的使用和称重的不准确性，而且可以保存实时数据便于管理人员及时掌握称重情况和核对工作。该技术方案对每辆车检测时间过长，易造成排队过磅的现象，且无法现场针对司机作出反应。

技术实现要素：

本发明主要解决原有的过磅耗时过长易造成排队的技术问题，提供一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，通过使用人脸识别技术在无人值守汽车衡称重系统中对过磅数据进行整合，适用于无人值守时基于人脸识别图像采集完善和过磅称重的快速处理，对数据传输的统一性整合处理使传输过程和识别过程快捷准确，并且通过压缩处理对于在人脸识别过程中的数据传输工作实现快速响应，尽可能避免了形成排队过磅现象。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括以下步骤：

(1)人脸采集并建立数据库；记录每个司机的身份信息及面部特征值。

(2)通过摄像机采集视频信息；现场采集图像信息以进行实时人脸比对。

(3)使用识别引擎截取视频数据中的照片并根据照片提取特征码；

(4)设定人脸比对阈值，将实时采集的特征码与数据库内特征码进行比对；若在数据库中找到对应司机信息，则进行下一步，若没找到对应司机信息，则发出警报声。

(5)若人脸比对通过，则进行活体检测；防止司机利用照片、视频等方式试图蒙混过关，对进行违规行为的司机予以警告，并在该司机数据库信息中形成报警记录。

(6)若通过活体检测，则返回司机编号，启动称重流程，形成过磅记录。先进行人脸比对和活体检测，再进行称重，将每次称重责任到人，确保每次称重的公平严谨。

作为优选，所述的步骤(1)通过上传一张人脸照片到专用的人脸采集软件或通过软件连接的摄像机现场拍摄一张清晰的正脸照片完成人脸采集。一个人能够上传多张照片以提取充足特征值。

作为优选，所述的步骤(1)完成人脸采集后，利用人脸特征提取功能将所有司机照片的人脸特征码提取并保存。人脸特征码保存在最大为1032字节的数组中。

作为优选，所述的步骤(1)的数据库包括唯一司机编号、姓名、身份证、地址、电话和多张照片的特征码。

作为优选，所述的步骤(2)使用红外筒型网络摄像机，透过车窗进行实时截取照片，利用人脸检测功能，检测是否有司机的正脸出现在范围内，并进行不间断监测。利用红外筒型网络摄像机进行实时不间断监测，确保采集到的照片的真实性和可靠性。

作为优选，所述的步骤(3)用单人脸比对功能，对现场采集的照片实时采集特征码。实时采集特征码用于现场比对，实现先比对后称重，确保称重的公平严谨。

作为优选，所述的步骤(4)将实时采集的特征码和数据库中的特征码集合进行一一比对，并记录下所有比对中的最佳比对值，将人脸比对的最佳值与比对阀值进行比较，如果人脸比对的最佳值大于等于比对阀值，则表示找到，否则表示没找到。若在数据库中找到匹配的司机信息，则进行下一步，若未找到，则发出警报声。

作为优选，所述的步骤(5)利用活体检测功能对已找到的人脸增加活体判断，如果采用了虚假作弊手段，如照片、视频方式，系统将实时予以警告，并形成报警记录。防止司机利用照片、视频等方式试图蒙混过关，对进行违规行为的司机予以警告，并在该司机数据库信息中形成报警记录。

作为优选，所述的步骤(6)通过阀值比较和活体检测后，根据人脸特征码对应的司机编号返回司机编号，启动称重流程，将司机、货物、重量和视频信息结合，形成一条完整的过磅记录。将每次称重责任到人，确保每次称重的公平严谨。

本发明的有益效果是：通过使用人脸识别技术在无人值守汽车衡称重系统中对过磅数据进行整合，适用于无人值守时基于人脸识别图像采集完善和过磅称重的快速处理，对数据传输的统一性整合处理使传输过程和识别过程快捷准确，并且通过压缩处理对于在人脸识别过程中的数据传输工作实现快速响应，尽可能避免了形成排队过磅现象。

附图说明

图1是本发明的一种工作流程结构框图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：本实施例的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，，如图1所示，包括以下步骤：

(1)通过上传一张人脸照片到专用的人脸采集软件或通过软件连接的摄像机现场拍摄一张或多张清晰的正脸照片完成人脸采集。人脸采集后，利用人脸特征提取功能将所有司机照片的人脸特征码提取并建立数据库，数据库包括唯一司机编号、姓名、身份证、地址、电话和多张照片的特征码。

(2)通过红外筒型网络摄像机采集视频信息，透过车窗进行实时截取照片，利用人脸检测功能，检测是否有司机的正脸出现在范围内，并进行不间断监测，以进行实时人脸比对。

(3)使用识别引擎截取视频数据中的照片并用单人脸比对功能，对现场采集的照片实时采集特征码。

(4)设定人脸比对阈值，将实时采集的特征码和数据库中的特征码集合进行一一比对，并记录下所有比对中的最佳比对值，将人脸比对的最佳值与比对阀值进行比较，如果人脸比对的最佳值大于等于比对阀值，则表示找到，否则表示没找到。若在数据库中找到对应司机信息，则进行下一步，若没找到对应司机信息，则发出警报声。

(5)若人脸比对通过，则进行活体检测，利用活体检测功能对已找到的人脸增加活体判断，如果采用了虚假作弊手段，如照片、视频方式，系统将实时予以警告，并在该司机数据库信息中形成报警记录。

(6)通过阀值比较和活体检测后，根据人脸特征码对应的司机编号返回司机编号，启动称重流程，将司机、货物、重量和视频信息结合，形成一条完整的过磅记录。先进行人脸比对和活体检测，再进行称重，将每次称重责任到人，确保每次称重的公平严谨。

技术特征：

1.一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)人脸采集并建立数据库；

(2)通过摄像机采集视频信息；

(3)使用识别引擎截取视频数据中的照片并根据照片提取特征码；

(4)设定人脸比对阈值，将实时采集的特征码与数据库内特征码进行比对；

(5)若人脸比对通过，则进行活体检测；

(6)若通过活体检测，则返回司机编号，启动称重流程，形成过磅记录。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(1)通过上传一张人脸照片到专用的人脸采集软件或通过软件连接的摄像机现场拍摄一张清晰的正脸照片完成人脸采集。

3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(1)完成人脸采集后，利用人脸特征提取功能将所有司机照片的人脸特征码提取并保存。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(1)的数据库包括唯一司机编号、姓名、身份证、地址、电话和多张照片的特征码。

5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(2)使用红外筒型网络摄像机，透过车窗进行实时截取照片，利用人脸检测功能，检测是否有司机的正脸出现在范围内，并进行不间断监测。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(3)用单人脸比对功能，对现场采集的照片实时采集特征码。

7.根据权利要求6所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(4)将实时采集的特征码和数据库中的特征码集合进行一一比对，并记录下所有比对中的最佳比对值，将人脸比对的最佳值与比对阀值进行比较，如果人脸比对的最佳值大于等于比对阀值，则表示找到，否则表示没找到。

8.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(5)利用活体检测功能对已找到的人脸增加活体判断，如果采用了虚假作弊手段，如照片、视频方式，系统将实时予以警告，并形成报警记录。

9.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，其特征在于，所述步骤(6)通过阀值比较和活体检测后，根据人脸特征码对应的司机编号返回司机编号，启动称重流程，将司机、货物、重量和视频信息结合，形成一条完整的过磅记录。

技术总结
本发明公开了一种基于人脸识别的无人值守称重系统的数据整合方法，包括以下步骤：人脸采集并建立数据库；采集视频信息；截取视频数据中的照片并提取特征码；设定人脸比对阈值，将实时采集的特征码与数据库内特征码进行比对；进行活体检测；启动称重流程，形成过磅记录。上述方法通过使用人脸识别技术在无人值守汽车衡称重系统中对过磅数据进行整合，适用于无人值守时基于人脸识别图像采集完善和过磅称重的快速处理，对数据传输的统一性整合处理使传输过程和识别过程快捷准确，并且通过压缩处理对于在人脸识别过程中的数据传输工作实现快速响应，尽可能避免了形成排队过磅现象。

技术研发人员：胡佳;张财浩;姚玉明;柯建东
受保护的技术使用者：宁波柯力传感科技股份有限公司
技术研发日：2019.12.23
技术公布日：2020.07.10