CN109409258A - 一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别*** - Google Patents

一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***(恩钛AI灵睛***)，包括外框，所述外框内壁的底部固定连接有升降装置，所述升降装置的顶部固定连接有传动装置，涉及人脸检测识别***技术领域。该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，达到了便于调节面部识别装置角度的目的，可以因对不同的使用需求进行调节，增加了装置的实用性，可以确保高人流量、大人口密度下对人脸图像抓拍的准确度、效率性，同时提高大容量人脸库下的图像查找速度、识别精度等，并且有效的提高了***的易维护性、高并发性，保证***在多种情境下的持续工作能力，确保***具有稳定、可靠及高效的迭代升级方案，保证数据传输和存储过程中的安全性和隐私保护。

Description

一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***
技术领域
本发明涉及人脸检测识别***技术领域，具体为一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***。
背景技术
人脸识别技术是跨图像处理、模式识别等多学科的技术,通过利用计算机对人脸图像进行处理和分析,获取有效特征信息,进行身份识别。相比其它生物识别技术,人脸识别具有采集的非接触性、非强制性、操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点,更为人们所接受。在生物识别技术日益进步的今天，人脸特征作为人的特征信息之一正逐渐广泛的应用于各个领域。面部识别***如何具有更高的准确性、更快的识别速度是该项技术的核心，同时，面对日渐加深的大数据需求，如何让面部识别在大容量、高精度、高效率的要求下具有优秀的表现是一大难点。能够具备以上要求的***大多成为信息化公安布防***的首选，如何从比对请求数量大、模式不统一的大规模数据库中快速识别身份信息是一项非常具有挑战性的任务，目前的人工智能人脸识别监控***通过迅速准确的比对人脸库中的信息，对人物信息进行实时反馈，正在广泛应用于多种技术领域。
现有的面部识别装置不具有调节装置，使得对人脸的抓拍不是很方便和准确，同时无法满足不同安装环境的需求，并且现有的面部识别***，准确度较低，图像查找速度慢，识别精度低，维护不便，稳定性较差。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，解决了现有的面部识别装置不具有调节装置，使得对人脸的抓拍不是很方便和准确，同时无法满足不同安装环境的需求，并且现有的面部识别***，准确度较低，图像查找速度慢，识别精度低，维护不便，稳定性较差的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，包括外框，所述外框内壁的底部固定连接有升降装置，所述升降装置的顶部固定连接有传动装置，所述传动装置的右侧固定连接有移动装置，所述移动装置的左侧固定连接有稳定装置，所述稳定装置的左侧于外框的右侧固定连接，所述移动装置的右侧固定连接有竖板，所述竖板的顶部固定连接有传感器，所述竖板的底部固定连接有摄像头，所述竖板右侧的顶部固定底部分别固定连接有球机和枪机，所述外框的底部固定连接有灵睛***页面，所述外框内壁的底部固定连接有控制箱，所述控制箱的顶部固定连接有通信端口，所述通信端口的顶部贯穿外框且延伸至外框的外部，所述控制箱的内部分别设置有人脸识别模块、数据存储、视频分析、服务端程序、比对检索和人脸抓取模块。
进一步地，所述升降装置包括第一电机，所述第一电机输出轴的一端固定连接有第一皮带轮，所述第一皮带轮的表面通过皮带传动连接有第二皮带轮，所述第二皮带轮的背面固定连接有齿轮，所述齿轮的轴心处通过齿轮座与外框内壁的右侧转动连接，所述齿轮的左侧啮合有齿杆，所述齿杆的顶端与传动装置的底部固定连接。
进一步地，所述传动装置包括基座，所述基座顶部的两侧均通过连杆分别转动连接有顶座和底座，所述顶座和底座相对的一侧之间固定连接有弹簧，所述底座的右侧固定连接有移动杆，所述移动杆的右端贯穿外框且延伸至外框的外部，所述移动杆位于外框外部的一端转动连接有转动座，所述转动座与移动装置的一侧固定连接。
进一步地，所述移动装置包括竖框，所述竖框内壁的顶部固定连接有第二电机，所述第二电机输出轴的一端固定连接有丝杆，所述丝杆的表面螺纹连接有移动块，所述移动块的右侧固定连接有横杆，所述横杆的右端贯穿竖框且延伸至竖框的外部，所述横杆位于竖框外部的一端与竖板的左侧固定连接。
进一步地，所述稳定装置包括安装座，所述安装座的右侧与移动装置的左侧固定连接，所述安装座的左侧转动连接有弹簧杆，所述弹簧杆的左端转动连接有稳定座，所述稳定座的左端与外框的右侧固定连接。
进一步地，所述摄像头的输出端与人脸抓取模块的输入端连接，所述人脸抓取模块的输出端与通信端口的输入端连接，所述传感器的输出端与通信端口的输入端连接，所述球机的输出端与通信端口的输入端连接，所述枪机的输出端与通信端口的输入端连接，所述通信端口的输出端分别与视频分析和人脸识别模块的输入端连接，所述视频分析的输出端与人脸识别模块的输入端连接，所述人脸识别模块与服务端程序双向连接，所述服务端程序与灵睛***页面双向连接，所述服务端程序与比对检索双向连接，所述比对检索与人脸识别模块双向连接，所述比对检索与数据存储双向连接，所述人脸识别模块的输出端与数据存储的输入端连接。
进一步地，所述顶座与外框内壁的顶部固定连接，所述底座与外框内壁的顶部滑动连接。
进一步地，所述竖框的右侧开设有与横杆相适配的竖槽。
(三)有益效果
本发明具有以下有益效果：
(1)、该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，通过第一电机输出轴的一端固定连接有第一皮带轮，第一皮带轮的表面通过皮带传动连接有第二皮带轮，第二皮带轮的背面固定连接有齿轮，齿轮的轴心处通过齿轮座与外框内壁的右侧转动连接，齿轮的左侧啮合有齿杆，齿杆的顶端与传动装置的底部固定连接，基座顶部的两侧均通过连杆分别转动连接有顶座和底座，顶座和底座相对的一侧之间固定连接有弹簧，底座的右侧固定连接有移动杆，移动杆的右端贯穿外框且延伸至外框的外部，移动杆位于外框外部的一端转动连接有转动座，转动座与移动装置的一侧固定连接，达到了便于调节面部识别装置角度的目的，可以因对不同的使用需求进行调节，可以使得装置可以适应不同的环境使用，增加了装置的实用性。
(2)、该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，通过安装座的右侧与移动装置的左侧固定连接，安装座的左侧转动连接有弹簧杆，弹簧杆的左端转动连接有稳定座，稳定座的左端与外框的右侧固定连接，有效的保证了在装置角度调节过程中的稳定性，防止装置的损坏，有效的延长了装置的使用寿命，减少故障率。
(3)、该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，通过竖框内壁的顶部固定连接有第二电机，第二电机输出轴的一端固定连接有丝杆，丝杆的表面螺纹连接有移动块，移动块的右侧固定连接有横杆，横杆的右端贯穿竖框且延伸至竖框的外部，横杆位于竖框外部的一端与竖板的左侧固定连接，便于对面部识别装置的高度和位置进行调节，结合角度调节的使用使得面部识别装置调节范围大大增加，保证了调节的可实施性。
(4)、该基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，通过摄像头的输出端与人脸抓取模块的输入端连接，人脸抓取模块的输出端与通信端口的输入端连接，传感器的输出端与通信端口的输入端连接，球机的输出端与通信端口的输入端连接，枪机的输出端与通信端口的输入端连接，通信端口的输出端分别与视频分析和人脸识别模块的输入端连接，视频分析的输出端与人脸识别模块的输入端连接，人脸识别模块与服务端程序双向连接，服务端程序与灵睛***页面双向连接，服务端程序与比对检索双向连接，比对检索与人脸识别模块双向连接，比对检索与数据存储双向连接，人脸识别模块的输出端与数据存储的输入端连接，可以确保高人流量、大人口密度下对人脸图像抓拍的准确度、效率性，同时提高大容量人脸库下的图像查找速度、识别精度等，并且有效的提高了***的易维护性、高并发性，保证***在多种情境下的持续工作能力，确保***具有稳定、可靠及高效的迭代升级方案，保证数据传输和存储过程中的安全性和隐私保护。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明升降装置的结构示意图；
图3为本发明传动装置的结构示意图；
图4为本发明移动装置的结构示意图；
图5为本发明稳定装置的结构示意图；
图6为本发明***原理框图。
图中，1-外框、2-升降装置、21-第一电机、22-第一皮带轮、23-皮带、24-第二皮带轮、25-齿轮、26-齿杆、3-传动装置、31-基座、32-连杆、33-顶座、34-底座、35-弹簧、36-移动杆、37-转动座、4-移动装置、41-竖框、42-第二电机、43-丝杆、44-移动块、45-横杆、5-稳定装置、51-安装座、52-弹簧杆、53-稳定座、6-竖板、7-传感器、8-摄像头、9-球机、10-枪机、11-灵睛***页面、12-控制箱、13-通信端口、14-人脸识别模块、15-数据存储、16-视频分析、17-服务端程序、18-比对检索、19-人脸抓取模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1-6，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，包括外框1，所述外框1内壁的底部固定连接有升降装置2，所述升降装置2的顶部固定连接有传动装置3，所述传动装置3的右侧固定连接有移动装置4，所述移动装置4的左侧固定连接有稳定装置5，所述稳定装置5的左侧于外框1的右侧固定连接，所述移动装置4的右侧固定连接有竖板6，所述竖板6的顶部固定连接有传感器7，传感器7为人体传感器，检测人体，所述竖板6的底部固定连接有摄像头8，所述竖板6右侧的顶部固定底部分别固定连接有球机9和枪机10，球机9和枪机10均为摄像设备，所述外框1的底部固定连接有灵睛***页面11，灵睛***页面11便于人们查看人脸的信息，所述外框1内壁的底部固定连接有控制箱12，所述控制箱12的顶部固定连接有通信端口13，所述通信端口13的顶部贯穿外框1且延伸至外框1的外部，所述控制箱13的内部分别设置有人脸识别模块14、数据存储15、视频分析16、服务端程序17、比对检索18和人脸抓取模块19，人脸识别模块14的型号为TYRL-3，数据存储15、视频分析16、服务端程序17和比对检索18分别为数据存储模块、视频分析模块、服务端程序模块和比对检索模块，数据存储15的型号为OMC-303，视频分析16的型号为ECS-100，所述升降装置2包括第一电机21，所述第一电机21输出轴的一端固定连接有第一皮带轮22，所述第一皮带轮22的表面通过皮带23传动连接有第二皮带轮24，所述第二皮带轮24的背面固定连接有齿轮25，所述齿轮25的轴心处通过齿轮座与外框1内壁的右侧转动连接，所述齿轮25的左侧啮合有齿杆26，所述齿杆26的顶端与传动装置3的底部固定连接，所述传动装置3包括基座31，所述基座31顶部的两侧均通过连杆32分别转动连接有顶座33和底座34，所述顶座33和底座34相对的一侧之间固定连接有弹簧35，所述底座34的右侧固定连接有移动杆36，所述移动杆36的右端贯穿外框1且延伸至外框1的外部，所述移动杆36位于外框1外部的一端转动连接有转动座37，所述转动座37与移动装置4的一侧固定连接，所述移动装置4包括竖框41，所述竖框41内壁的顶部固定连接有第二电机42，所述第二电机42输出轴的一端固定连接有丝杆43，所述丝杆43的表面螺纹连接有移动块44，所述移动块44的右侧固定连接有横杆45，所述横杆45的右端贯穿竖框41且延伸至竖框41的外部，所述横杆45位于竖框41外部的一端与竖板6的左侧固定连接，所述稳定装置5包括安装座51，所述安装座51的右侧与移动装置4的左侧固定连接，所述安装座51的左侧转动连接有弹簧杆52，所述弹簧杆52的左端转动连接有稳定座53，所述稳定座53的左端与外框1的右侧固定连接，所述摄像头8的输出端与人脸抓取模块9的输入端连接，所述人脸抓取模块9的输出端与通信端口13的输入端连接，所述传感器7的输出端与通信端口13的输入端连接，所述球机9的输出端与通信端口13的输入端连接，所述枪机10的输出端与通信端口13的输入端连接，所述通信端口13的输出端分别与视频分析16和人脸识别模块14的输入端连接，所述视频分析16的输出端与人脸识别模块14的输入端连接，所述人脸识别模块14与服务端程序17双向连接，所述服务端程序17与灵睛***页面11双向连接，所述服务端程序17与比对检索18双向连接，所述比对检索18与人脸识别模块14双向连接，所述比对检索18与数据存储15双向连接，所述人脸识别模块14的输出端与数据存储15的输入端连接，所述顶座33与外框1内壁的顶部固定连接，所述底座34与外框1内壁的顶部滑动连接，所述竖框41的右侧开设有与横杆45相适配的竖槽。
工作时，启动第一电机21带动第一皮带轮22转动，通过皮带23带动第二皮带轮24转动，带动齿轮25转动，带动齿杆26上升，推动基座31上升，通过连杆32推动底座34右移，带动移动杆36右移，通过转动座37推动竖框41向下倾斜，从而实现对面部识别装置角度的调节，稳定装置5有效的保证了角度调节时的稳定性，当需要调节面部识别装置高度和位置是，启动第二电机42带动丝杆43转动，带动移动块44移动，带动横杆45移动，带动竖板6移动，实现对面部识别装置高度和位置的调节，识别***工作时，经由摄像头8的快速识别人脸并抓拍，经由通讯端口13传入后台进行处理，由算法进行视频图片分析，提取特征量存储入库，将抓拍到的图片信息与地库人脸信息进行迅速的比对识别，提取到该张人脸的个人信息，提取到的人脸信息返回用户服务端口，将抓拍的人脸信息坐标化，绘制出根据时间走向的轨迹路径图。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，包括外框(1)，其特征在于：所述外框(1)内壁的底部固定连接有升降装置(2)，所述升降装置(2)的顶部固定连接有传动装置(3)，所述传动装置(3)的右侧固定连接有移动装置(4)，所述移动装置(4)的左侧固定连接有稳定装置(5)，所述稳定装置(5)的左侧于外框(1)的右侧固定连接，所述移动装置(4)的右侧固定连接有竖板(6)，所述竖板(6)的顶部固定连接有传感器(7)，所述竖板(6)的底部固定连接有摄像头(8)，所述竖板(6)右侧的顶部固定底部分别固定连接有球机(9)和枪机(10)，所述外框(1)的底部固定连接有灵睛***页面(11)，所述外框(1)内壁的底部固定连接有控制箱(12)，所述控制箱(12)的顶部固定连接有通信端口(13)，所述通信端口(13)的顶部贯穿外框(1)且延伸至外框(1)的外部，所述控制箱(13)的内部分别设置有人脸识别模块(14)、数据存储(15)、视频分析(16)、服务端程序(17)、比对检索(18)和人脸抓取模块(19)。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述升降装置(2)包括第一电机(21)，所述第一电机(21)输出轴的一端固定连接有第一皮带轮(22)，所述第一皮带轮(22)的表面通过皮带(23)传动连接有第二皮带轮(24)，所述第二皮带轮(24)的背面固定连接有齿轮(25)，所述齿轮(25)的轴心处通过齿轮座与外框(1)内壁的右侧转动连接，所述齿轮(25)的左侧啮合有齿杆(26)，所述齿杆(26)的顶端与传动装置(3)的底部固定连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述传动装置(3)包括基座(31)，所述基座(31)顶部的两侧均通过连杆(32)分别转动连接有顶座(33)和底座(34)，所述顶座(33)和底座(34)相对的一侧之间固定连接有弹簧(35)，所述底座(34)的右侧固定连接有移动杆(36)，所述移动杆(36)的右端贯穿外框(1)且延伸至外框(1)的外部，所述移动杆(36)位于外框(1)外部的一端转动连接有转动座(37)，所述转动座(37)与移动装置(4)的一侧固定连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述移动装置(4)包括竖框(41)，所述竖框(41)内壁的顶部固定连接有第二电机(42)，所述第二电机(42)输出轴的一端固定连接有丝杆(43)，所述丝杆(43)的表面螺纹连接有移动块(44)，所述移动块(44)的右侧固定连接有横杆(45)，所述横杆(45)的右端贯穿竖框(41)且延伸至竖框(41)的外部，所述横杆(45)位于竖框(41)外部的一端与竖板(6)的左侧固定连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述稳定装置(5)包括安装座(51)，所述安装座(51)的右侧与移动装置(4)的左侧固定连接，所述安装座(51)的左侧转动连接有弹簧杆(52)，所述弹簧杆(52)的左端转动连接有稳定座(53)，所述稳定座(53)的左端与外框(1)的右侧固定连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述摄像头(8)的输出端与人脸抓取模块(9)的输入端连接，所述人脸抓取模块(9)的输出端与通信端口(13)的输入端连接，所述传感器(7)的输出端与通信端口(13)的输入端连接，所述球机(9)的输出端与通信端口(13)的输入端连接，所述枪机(10)的输出端与通信端口(13)的输入端连接，所述通信端口(13)的输出端分别与视频分析(16)和人脸识别模块(14)的输入端连接，所述视频分析(16)的输出端与人脸识别模块(14)的输入端连接，所述人脸识别模块(14)与服务端程序(17)双向连接，所述服务端程序(17)与灵睛***页面(11)双向连接，所述服务端程序(17)与比对检索(18)双向连接，所述比对检索(18)与人脸识别模块(14)双向连接，所述比对检索(18)与数据存储(15)双向连接，所述人脸识别模块(14)的输出端与数据存储(15)的输入端连接。
7.根据权利要求3所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述顶座(33)与外框(1)内壁的顶部固定连接，所述底座(34)与外框(1)内壁的顶部滑动连接。
8.根据权利要求4所述的一种基于深度学习面部识别算法的智能人脸检测识别***，其特征在于：所述竖框(41)的右侧开设有与横杆(45)相适配的竖槽。
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