著录项信息
专利名称 | 基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法 |
申请号 | CN201410760818.3 | 申请日期 | 2014-12-12 |
法律状态 | 权利终止 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2015-03-25 | 公开/公告号 | CN104464152A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | G08B13/24 | IPC分类号 | G;0;8;B;1;3;/;2;4;;;H;0;4;N;7;/;1;8查看分类表>
|
申请人 | 成都理工大学 | 申请人地址 | 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号
变更
专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效 |
权利人 | 成都理工大学 | 当前权利人 | 成都理工大学 |
发明人 | 周冬梅;杨磊;任艳珍;孙小淋;刘锦容 |
代理机构 | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) | 代理人 | 袁英 |
摘要
本发明公开了一种基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法,防盗系统包括射频识别系统、摄像头数据采集系统和主控机系统,射频识别系统和摄像头数据采集系统分别与主控机系统连接;所述的主控机系统包括人脸识别系统和用户界面系统;防盗方法包括如下步骤:信息录入;待机;待机状态下射频识别系统的唤醒;待机状态下摄像头数据采集系统的唤醒;头像识别;人机交互;自动待机。本发明提供了一种基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法,以人脸识别和RFID为基础,对物品进行实时和自动防盗,有效地识别物品是否被带出以及是否被盗,对物品的带出携回进行记录,不影响人们的正常出行。
1.基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,其特征在于:它包括射频识别系统、摄像头数据采集系统和主控机系统,射频识别系统和摄像头数据采集系统分别与主控机系统连接;所述的射频识别系统包括阅读器、电子标签和射频主控制模块,阅读器用于读取电子标签的编号,电子标签用于绑定贵重物品,并发射射频信号,射频主控制模块用于向阅读器发送读指令并且将电子标签信息传输到主控机系统;所述的摄像头数据采集系统包括USB摄像头和摄像头主控制器,USB摄像头用于采集贵重物品携带者的头像,摄像头主控制器用于控制摄像头开启,并且传输信号到主控机系统;所述的主控机系统包括人脸识别系统和用户界面系统,人脸识别系统包括人脸检测模块、图像预处理模块、特征点提取模块和人脸匹配模块,所述的人脸检测模块完成对摄像头采集的图像进行人脸识别,图像预处理模块主要将人脸图像预处理成标准图像,特征点提取模块主要对标准图像进行特征点提取,人脸匹配模块主要将采集到的人脸图像的特征点与系统存储的与电子标签相对应的用户头像进行匹配,用户界面系统包括贵重物品登记模块,用于登记贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,其特征在于:所述的主控机系统还包括用户界面系统,用户界面系统包括学生信息管理模块、贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,其特征在于:所述的学生信息管理模块实时显示并更新出口处物品信息状态,贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块能够进行贵重物品信息登记,为操作人员提供信息。
4.如权利要求1~3中任意一项所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,其特征在于:它包括如下子步骤:
S1:搭建基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,分别在各贵重物品上安装电子标签,采用贵重物品登记模块将贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号共同录入主控机系统;
S2:待机:当没有检测到电子标签信号时,整个系统处于空闲模式;
S3:待机状态下射频识别系统的唤醒:当检测到位于贵重物品上的电子标签,射频识别系统向摄像头数据采集系统发送图像采集信号,同时读取卡上的信息,完成以后把电子标签上的用户信息发送到主控机系统;
S4:待机状态下摄像头数据采集系统的唤醒:当摄像头数据采集系统接收到来自射频识别系统的信号以后,摄像头主控制器打开摄像头进行图像采集,并把图像数据传送到主控机系统;
S5:头像识别:当主控机系统接收到来自摄像头数据采集系统和射频识别系统的信息以后,查找数据库,找到与该电子标签相对应的用户头像信息,并将其与摄像头数据采集系统采集到的头像进行匹配;
S6:人机交互:用户界面系统将人脸识别的结果显示出来,如果匹配成功,则不做回应,如果匹配不成功则进行报警;
S7:自动待机:当一定时间没有检测到射频信号,则自动进入空闲模式。
5.根据权利要求4所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,其特征在于:所述的步骤S2中的射频识别系统读取电子标签上的信息包括如下子步骤:
A.初始化阅读器;
B.检测到射频信号时,进行配对,同时通过串行方式向阅读器发送读指令;
C.将读取到的信息发送到主控机系统;
D.没有射频信号时,进入待机状态。
6.根据权利要求4所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,其特征在于:所述的S4中头像识别步骤中包括人脸检测,人脸检测采用Adaboost人脸检测算法,它包括以下子步骤:
(1)提取待测图像中的Haar特征,经过训练从中选出最优的特征点;
(2)将选取出的特征变换为相应的简单分类器;
(3)将全部得到的简单分类器通过优化和组合,产生合成级联分类器。
7.根据权利要求4所述的基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,其特征在于:所述的贵重物品所有者信息包括:贵重物品所有者头像、联系方式、所在寝室、学号和专业班级,贵重物品信息包括:贵重物品图像、贵重物品种类和型号。
基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及物品防盗领域,特别是一种基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法。\n背景技术\n[0002] 在小区、宿舍、公司等人们居住和工作的地方,必然存放了一些贵重物品,如笔记本、古董、手机等,由于自身的价值使这些物品难免会成为偷盗的目标。为了使人们有一个良好的生活环境,有效的保护个人财产的安全,创建一个防盗系统是很有必要的。目前国内外对于物品防盗的系统采用较多的方式主要有四种:电磁防盗、条形码防盗、摄像头监控、GPS/GPRS定位防盗。当要实现对大多数人的各种贵重物品的自动防盗,这些系统都存在各种不同的弊端,其中电磁与条形码防盗虽然能有效检测物品的存在,然而不能有效识别物品是被主人带出还是被小偷带出;摄像头监控不易发现小件物品的带出,且不能实时性的反馈物品的出入信息;GPS/GPRS定位防盗仅仅局限于手机等移动电子产品,而不能对其它设备进行监控。现有的防盗系统不适用于对众多贵重物品的防盗,达不到准确和有效防盗的要求。\n发明内容\n[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法,以人脸识别和RFID为基础,对物品进行实时和自动防盗,有效地识别物品是否被带出以及是否被盗,对物品的带出携回进行记录,不影响人们的正常出行,更便捷,本发明只需要在出口处设置一套防盗系统,在每一个贵重物品上贴一张电子标签,成本低廉,耗能低,防盗过程全自动操作,设置有用户界面,易于进行人机交互,可操作性强。\n[0004] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,它包括射频识别系统、摄像头数据采集系统和主控机系统,射频识别系统和摄像头数据采集系统分别与主控机系统连接;所述的射频识别系统包括阅读器、电子标签和射频主控制模块,阅读器用于读取电子标签的编号,电子标签用于绑定贵重物品,并发射射频信号,射频主控制模块用于向阅读器发送读指令并且将电子标签信息传输到主控机系统;所述的摄像头数据采集系统包括USB摄像头和摄像头主控制器,USB摄像头用于采集贵重物品携带者的头像,摄像头主控制器用于控制摄像头开启,并且传输信号到主控机系统;所述的主控机系统包括人脸识别系统和用户界面系统,人脸识别系统包括人脸检测模块、图像预处理模块、特征点提取模块和人脸匹配模块,所述的人脸检测模块完成对摄像头采集的图像进行人脸识别,图像预处理模块主要将人脸图像预处理成标准图像,特征点提取模块主要对标准图像进行特征点提取,人脸匹配模块主要将采集到的人脸图像的特征点与系统存储的用户图像进行匹配,用户界面系统包括贵重物品登记模块,用于登记贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号。\n[0005] 所述的主控机系统还包括用户界面系统,用户界面系统包括学生信息管理模块、贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块。\n[0006] 所述的学生信息管理模块实时显示并更新出口处物品信息状态,贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块能够进行贵重物品信息登记,为操作人员提供信息。\n[0007] 基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,它包括如下子步骤:\n[0008] S1:搭建基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,分别在各贵重物品上安装电子标签,采用贵重物品登记模块将贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号共同录入主控机系统;\n[0009] S2:待机:当没有检测到电子标签信号时,整个系统处于空闲模式;\n[0010] S3:待机状态下射频识别系统的唤醒:当检测到位于贵重物品上的电子标签,射频识别系统向摄像头数据采集系统发送图像采集信号,同时读取卡上的信息,完成以后把电子标签上的用户信息发送到主控机系统;\n[0011] S4:待机状态下摄像头数据采集系统的唤醒:当摄像头数据采集系统接收到来自射频识别系统的信号以后,摄像头主控制器打开摄像头进行图像采集,并把图像数据传送到主控机系统;\n[0012] S5:头像识别:当主控机系统接收到来自摄像头数据采集系统和射频识别系统的信息以后,查找数据库,找到与该电子标签相对应的用户头像信息,并将其与摄像头数据采集系统采集到的头像进行匹配;\n[0013] S6:人机交互:用户界面系统将人脸识别的结果显示出来,如果匹配成功,则不做回应,如果匹配不成功则进行报警;\n[0014] S7:自动待机:当一定时间没有检测到射频信号,则自动进入空闲模式。\n[0015] 所述的步骤S2中的射频识别系统读取电子标签上的信息包括如下子步骤:\n[0016] A.初始化阅读器;\n[0017] B.检测到射频信号时,进行配对,同时通过串行方式向阅读器发送读指令;\n[0018] C.将读取到的信息发送到主控机系统;\n[0019] D.没有射频信号时,进入待机状态。\n[0020] 所述的S4中头像识别步骤中包括人脸检测,人脸检测采用Adaboost人脸检测算法,它包括以下子步骤:\n[0021] (1)提取待测图像中的Haar特征,经过训练从中选出最优的特征点;\n[0022] (2)将选取出的特征变换为相应的简单分类器;\n[0023] (3)将全部得到的简单分类器通过优化和组合,产生合成级联分类器。\n[0024] 所述的贵重物品所有者信息包括:贵重物品所有者头像、联系方式、所在寝室、学号和专业班级,贵重物品信息包括:贵重物品图像、贵重物品种类和型号。\n[0025] 本发明的有益效果是:本发明提供了一种基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统及其防盗方法,以人脸识别和RFID为基础,对物品进行实时和自动防盗,有效地识别物品是否被带出以及是否被盗,对物品的带出携回进行记录,不影响人们的正常出行,更便捷,本发明只需要在出口处设置一套防盗系统,在每一个贵重物品上贴一张电子标签,成本低廉,耗能低,防盗过程全自动操作,设置有用户界面,易于进行人机交互,可操作性强。系统采用的各个系统部分的技术都比较成熟,足以满足同时对多个物品进行防盗的要求:射频识别系统完成对安装在贵重物品上的射频卡的信息读取,并与主控机系统进行数据通讯,完成对出口处的贵重物品的实时监控功能;由摄像头主控制器驱动的USB摄像头在收到采集图像信号以后,向摄像头发出命令,将采集的图片数据通过串口传送到了主控机系统;主控机系统的人脸识别系统通过识别静态图片,使识别的实时性得到了很大的提高,并将识别结果传回到了用户界面;用户界面系统前台数据显示由jsp页面组成,后台数据处理主要由Servlet完成,实现了数据处理与数据显示的相对分离。\n附图说明\n[0026] 图1为防盗系统结构框图;\n[0027] 图2为防盗系统应用分布框图;\n[0028] 图3为摄像头数据采集系统软件框图;\n[0029] 图4为摄像头数据采集系统硬件框图;\n[0030] 图5为防盗方法流程图;\n[0031] 图6为人脸识别流程图;\n[0032] 图7为Adaboost人脸检测算法流程图。\n具体实施方式\n[0033] 下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。\n[0034] 如图1和图2所示,基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,它包括射频识别系统、摄像头数据采集系统和主控机系统,射频识别系统和摄像头数据采集系统分别与主控机系统连接;所述的射频识别系统包括阅读器、电子标签和射频主控制模块,阅读器用于读取电子标签的编号,电子标签用于绑定贵重物品,并发射射频信号,射频主控制模块用于向阅读器发送读指令并且将电子标签信息传输到主控机系统;所述的摄像头数据采集系统包括USB摄像头和摄像头主控制器,USB摄像头用于采集贵重物品携带者的头像,摄像头主控制器用于控制摄像头开启,并且传输信号到主控机系统;所述的主控机系统包括人脸识别系统和用户界面系统,人脸识别系统包括人脸检测模块、图像预处理模块、特征点提取模块和人脸匹配模块,所述的人脸检测模块完成对摄像头采集的图像进行人脸识别,图像预处理模块主要将人脸图像预处理成标准图像,特征点提取模块主要对标准图像进行特征点提取,人脸匹配模块主要将采集到的人脸图像的特征点与系统存储的用户图像进行匹配,用户界面系统包括贵重物品登记模块,用于登记贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号。\n[0035] 所述的主控机系统还包括用户界面系统,用户界面系统包括学生信息管理模块、贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块。\n[0036] 所述的学生信息管理模块实时显示并更新出口处物品信息状态,贵重物品登记模块、宿舍信息查询模块和综合查询模块能够进行贵重物品信息登记,为操作人员提供信息。\n[0037] 所述的射频识别系统基于射频芯片nRF905和ARM处理器,选定系统的工作频率为\n915MHz,射频识别范围为两米;所述的摄像头数据采集系统是基于S5PV210的数据采集系统;所述的人脸识别系统基于2DPCA特征提取算法;所述的用户界面系统基于jsp技术。\n[0038] 射频识别系统的射频主控制模块采用S3C2440A,S3C2440A是一款采用ARM920T内核的高性能32 bit处理器,其主频高达405 MHz,采用5级流水线和哈佛结构,实现了MMU、AMBA、BUS、和Harvard高速缓冲体系结构。S3C2440A处理器具16/32位RSIC体系结构和ARM920T内核强大的指令集、加强的MMU使得处理器能够支持WinCE,EPOC32 和Linux、支持ARM调试体系结构、8个存储器区,bank0到bank6起始地址和大小固定、bank7具有可编程的起始地址和大小、支持大/小端方式、采用了4KB内部缓冲器进行启动、具有丰富的接口资源、采用289-FBGA封装等特点。\n[0039] RFID阅读器基于nRF905,通信频率915MHz,通信距离为两米。阅读器位于出口的上方,射频卡固定在贵重物品上。当有贵重物品进出时就能对其进行实时监控。nRF905可以工作在433/868/915MHz三个频段,其工作电压为1.9-3.6V。有四种工作模式,即掉电、待机、 Shock Burst接收和Shock Burst发送模式,其中低功耗的Shock Burst工作模式能够自动产生前导码和CRC。nRF905包括完全集成的频率调制器、带解调器的接收器、功率放大器、调节器和晶体振荡器5个功能模块,故其外围电路简单无需外部的SAW滤波器。在硬件电路设计时外围电路也较少,芯片能够自动完成曼彻斯特编码/解码,故在软件设计时不同设计通讯协议,这样可以缩短开发周期和降低开发成本。\n[0040] 如图4所示,摄像头数据采集系统硬件主要由三个部分组成,一是图像获取部分,其主要是由USB摄像头实现的;第二部分摄像头主控制器,采用的是三星的tiny210v,它以S5PV210作为控制器,同时还搭载了许多外围的接口电路,能方便地与PC机进行通信以及程序的下载,比较适合作为嵌入式开发初期的硬件平台;三部分是显示模块,由LCD触摸屏实现人机交互。如图3所示,摄像头数据采集系统软件部分主要由四个部分组成,分别是USB摄像头驱动程序、Linux内核和根文件系统和用户应用程序。驱动程序主要完成摄像头的初始化及设备的挂载与卸载;Linux内核与BOOT程序一起构成系统软件的底层核心,实现对用户进程的管理与组织;根文件系统作为系统内核与应用程序的接口,其作用主要是方便应用程序与内核的交互,使其可以调用内核和程序。应用程序是用户与系统实现交流的重要通道,它可以使用户不用了解系统内部的工作原理就可以方便地使用系统。\n[0041] 如图5所示,基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统的防盗方法,它包括如下子步骤:\n[0042] S1:搭建基于人脸识别和RFID的贵重物品防盗系统,分别在各贵重物品上安装电子标签,采用贵重物品登记模块将贵重物品所有者的信息、贵重物品信息和对应的电子标签编号共同录入主控机系统;\n[0043] S2:待机:当没有检测到电子标签信号时,整个系统处于空闲模式;\n[0044] S3:待机状态下射频识别系统的唤醒:当检测到位于贵重物品上的电子标签,射频识别系统向摄像头数据采集系统发送图像采集信号,同时读取卡上的信息,完成以后把电子标签上的用户信息发送到主控机系统;\n[0045] S4:待机状态下摄像头数据采集系统的唤醒:当摄像头数据采集系统接收到来自射频识别系统的信号以后,摄像头主控制器打开摄像头进行图像采集,并把图像数据传送到主控机系统;\n[0046] S5:头像识别:当主控机系统接收到来自摄像头数据采集系统和射频识别系统的信息以后,查找数据库,找到与该电子标签相对应的用户头像信息,并将其与摄像头数据采集系统采集到的头像进行匹配;\n[0047] S6:人机交互:用户界面系统将人脸识别的结果显示出来,如果匹配成功,则不做回应,如果匹配不成功则进行报警;\n[0048] S7:自动待机:当一定时间没有检测到射频信号,则自动进入空闲模式。\n[0049] 所述的贵重物品所有者信息包括:贵重物品所有者头像、联系方式、所在寝室、学号和专业班级,贵重物品信息包括:贵重物品图像、贵重物品种类和型号。\n[0050] 如图6所示,所述的步骤S2中的射频识别系统读取电子标签上的信息包括如下子步骤:\n[0051] A.初始化阅读器;\n[0052] B.检测到射频信号时,进行配对,同时通过串行方式向阅读器发送读指令;\n[0053] C.将读取到的信息发送到主控机系统;\n[0054] D.没有射频信号时,进入待机状态。\n[0055] 如图7所示,所述的S4中头像识别步骤中包括人脸检测,人脸检测采用Adaboost人脸检测算法,它包括以下子步骤:\n[0056] (1)提取待测图像中的Haar特征,经过训练从中选出最优的特征点;\n[0057] (2)将选取出的特征变换为相应的简单分类器;\n[0058] (3)将全部得到的简单分类器通过优化和组合,产生合成级联分类器。\n[0059] 级联分类器用于人脸的检测,检测到人脸后,需要对人脸进行预处理,预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。主要的预处理工作包括:图象的颜色处理,图像的几何归一化,图像的均衡化与图象的灰度归一化。经过统一处理后,人脸图像就比较标准了,可以消除一些外在因素的不利影响。接着就对图像进行特征点提取。\n[0060] 本系统采用了基于2DPCA算法的特征点提取,它是基于PCA算法的改进。2DPCA方法是直接计算人脸图像,而不像PCA那样,需要首先将原始图像的矩阵转化为一维列向量,这样2DPCA就可以保留更多的结构信息,计算协方差矩阵更为准确,而且2DPCA方法,在图像特征提取上更加简单和直观。提取出特征点后再通过欧氏距离对特征点进行分类,进而通过这些特征点来对图像进行重构,达到识别的目的。\n[0061] 学生信息管理模块主要涉及4个内容,学生信息查询、学生信息修改、学生信息的删除以及信息的增添,宿舍管理模块主要有两个功能,一个是宿舍相关信息的查询任务,另一个是增添宿舍住宿信息,贵重物品登记模块主要涉及两个功能,一个贵重物品信息的录入;另一个是查询贵重物品登记记录,综合查询系统提供查询功能。\n[0062] 宿舍管理模块提供的宿舍相关信息查询功能,可以在出现异常时,及时从宿舍找到贵重物品所有人进行处理,同时还可以在主控机系统上扩展声光报警。报警模块设置在寝室,防盗系统识别到异常时,控制贵重物品所有者所在寝室的报警装置进行报警,及时通知贵重物品所有者。
法律信息
- 2019-12-06
未缴年费专利权终止
IPC(主分类): G08B 13/24
专利号: ZL 201410760818.3
申请日: 2014.12.12
授权公告日: 2016.09.14
- 2016-09-14
- 2015-04-22
实质审查的生效
IPC(主分类): G08B 13/24
专利申请号: 201410760818.3
申请日: 2014.12.12
- 2015-03-25
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有引用任何外部专利数据! |
被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有被任何外部专利所引用! |