申请/专利权人：山西丰鸿实业有限公司

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118015737B

主分类号：G07C9/00

分类号：G07C9/00;G08B13/196;H04N23/82;G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及基于物联网的智能门锁联合控制系统，包括图像数据采集模块、数据监控中心、智能联动追踪模块以及设备告警反馈终端；通过图像数据采集模块采集访问者面部的图像数据，并实时展示到可视化展示端；通过数据监控中心获取所有访问者面部图像数据，筛选并预处理访问者面部图像数据，刻画高信度访问者面部图像的灰度特性，并计算离合系数，综合分析得到合值信号或离值信号；通过数据分析对访问者进行定位溯源，对识别失败的异常提示进行评估分析，提高系统的准确性和门锁的安全性。本发明用于解决如何高效监测智能门锁的工作状态并进行针对性地联合控制的技术问题。

主权项：1.基于物联网的智能门锁联合控制系统，其特征在于：包括图像数据采集模块、数据监控中心、智能联动追踪模块以及设备告警反馈终端；图像数据采集模块用于通过云摄像头控制端采集访问者面部的图像数据，并与可视化展示端连接进行实时展示；其中，图像数据采集模块包括云摄像头控制端和可视化展示端，云摄像头控制端包含高清晰度摄像头，获取清晰的访问者面部图像，通过互联网实时传输访问者面部图像数据或预设的面部图像数据存储路径到云端存储，并操作云摄像头控制端对门锁监控区域进行全覆盖监测；数据监控中心用于获取所有访问者面部图像数据，筛选得到图像确定信号，根据图像确定信号及对应的访问者面部图像数据序列号对有效访问者面部图像数据进行预处理，获取正常显示的高信度访问者面部图像像素，对高信度访问者面部图像像素进行增益型特征提取，并刻画图像灰度特性，通过公式计算获取高信度访问者面部图像的离合系数，综合分析得到合值信号或离值信号，对门锁开关状态进行监测，判断访问者面部识别状态，进而生成异常提示；其中，数据监控中心包括图像数据处理单元和门锁状态监测单元；图像数据处理单元用于根据图像确定信号及对应的访问者面部图像数据序列号对有效访问者面部图像数据进行预处理，获取正常显示的高信度访问者面部图像像素的过程包括：通过光学传感器对有效的访问者面部图像数据的像素点进行捕捉；对图像数据的像素中心进行标记，获取图像中心像素TP（a，b），则图像中心像素TP（a，b）的四个相邻区域的集合分别为{（a＋Z，b）；（a，b＋Z）；（a－Z，b）；（a，b－Z）}，作为图像中心像素TP（a，b）的第一集合域、第二集合域、第三集合域以及第四集合域；获取四个相邻区域的集合B，且图像中心像素TP（a，b）的集合B对角上的边界点分别为{（a＋Z，b＋Z）；（a－Z，b＋Z）；（a－Z，b－Z）；（a＋Z，b－Z）}，作为图像中心像素TP（a，b）的集合B的第一边界点、第二边界点、第三边界点以及第四边界点；其中，Z为任意的常数系数；基于图像中心像素TP（a，b）与四个边界点的距离之和的数值获取访问者面部图像数据的像素信度值Rel；其中，像素信度值Rel表示访问者面部图像显示是否完好无缺陷且像素分布规则均匀的图像像素信度值；定义访问者面部图像数据的像素基准值Rel0，并结合访问者面部图像数据的像素信度值Rel进行比对分析；若访问者面部图像数据的像素信度值Rel不属于像素基准值Rel0，则访问者面部图像存在缺陷，且对应的访问者面部图像像素的信度值为低信度像素，并立即生成事故信号发送至图像数据采集模块进行重新捕获；若访问者面部图像数据的像素信度值Rel属于像素基准值Rel0，则访问者面部图像显示完整，且对应的访问者面部图像像素的信度值为高信度像素；图像数据处理单元用于对高信度访问者面部图像像素进行增益型特征提取，并刻画图像灰度特性的过程包括：提取所有高信度访问者面部图像像素的数值Gm={g1，g2，……，gr}，m表示获取的高信度访问者面部图像像素的编号，g表示每个高信度访问者面部图像像素对应的若干个像素点，r为第m个高信度访问者面部图像像素的像素点数量；利用二值图像对所有高信度访问者面部图像像素的每个像素点进行形态学运算，得到增益型像素特征Gm（max）；基于高信度访问者面部图像像素与每个像素点的位置关系获取增益型像素特征Gm（max）对应的图像中心像素（c，d）；根据公式刻画图像灰度特性；式中，表示处理后高信度访问者面部图像在位置（c，d）上的灰度值，f（c，d）表示原高信度访问者面部图像在位置（c，d）上的灰度值，M为模版中像素的总数，表示对所有在模板中的高信度访问者面部图像像素进行求和；图像数据处理单元用于通过公式计算获取高信度访问者面部图像的离合系数，综合分析得到合值信号或离值信号的过程包括：针对图像灰度特性利用公式获取高信度访问者面部图像的离合系数；式中，u表示图像中心像素的固定值，表示内部评估值，表示离合比例系数，且，其中，i=1，2，3，……，j；j为正整数，表示对高信度访问者面部图像的图像中心像素进行求和处理的总数；Rel表示访问者面部图像数据的像素信度值；表示灰度值；分别表示增益型像素特征Gm（max）对应的图像中心像素的横纵坐标值；设置离合系数的联合指数LH0，将LH与LH0进行比对；若LH大于LH0，则生成合值信号；若LH不大于LH0，则生成离值信号，并将生成的合值信号或离值信号发送至门锁状态监测单元；智能联动追踪模块用于记录开锁信息和访问者信息，并进行定位溯源；设备告警反馈终端用于对识别失败的异常提示进行评估，获取一级告警指令或二级告警指令，并进行针对性地处理分析；其中，设备告警反馈终端对识别失败的异常提示进行评估，获取一级告警指令或二级告警指令，并进行针对性地处理分析的过程包括：获取数据监控中心的异常提示及对应的离合系数；根据公式计算得到告警修正系数GFZ；式中，分别表示异常提示状态下的离合系数和修正后的离合系数，β为可变更常数参数；通过计算结果进行评估，制定告警准则；若GFZ小于Y1，则系统生成一级告警指令；若GFZ不小于Y1，则系统生成二级告警指令；其中，0＜Y1＜1且Y1为实数；系统将生成的不同等级告警指令发送至反馈终端，并结合智能联动追踪模块进行针对性地远程处理分析。

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百度查询： 山西丰鸿实业有限公司 基于物联网的智能门锁联合控制系统

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