CN111105544A - 无人超市的人脸识别门禁***及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种无人超市的人脸识别门禁***，包括人脸识别模块和门禁终端，人脸识别模块用于获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将门禁信号发送至门禁终端，门禁终端用于根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。本发明的有益效果在于：提供了一种工作在后台的终端管理***和前端嵌入式设备联合使用的场景，能够方便地为无人超市门店的门禁***进行线上管理和通用服务功能配置，为当前无人超市的门禁***提供了便捷性和实用性。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别技术和无人门禁安防技术领域，尤其是指一种无人超市的人脸识别门禁***及其控制方法。
背景技术
随着技术的发展和科技的进步，以及网络技术的普及，传统的零售业务也有了新的变革，其中无人超市零售作为一种全新的业务已经开始在实际生活中落地并使用。但是现有的无人超市门禁***大多都采用二维码读取的方式，通过用户扫描二维码完成身份校验实现超市进入人员的管理。但是这种方式也存在明显的弊端，在网络环境不是很好的地方用户无法通过移动网络完成身份认证，并且在用户忘记携带手机等移动通信设备时会造成用户正常进入超市完成购物的情况。此外在人员流动较大的情况下，用户无法在短时间内完成身份校验，同样会造成无人超市在实际使用上的不便，且二维码门禁***一次只能允许一个用户完成开门访问，在线验证的时间较长，在访问高峰期造成用户排队等待的不便，需要一种全新的无人超市门禁***。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的不足，提供一种可离线工作的人脸识别门禁***及其控制方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种无人超市的人脸识别门禁***，包括人脸识别模块和门禁终端，
所述人脸识别模块用于获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
所述门禁终端用于根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
进一步的，所述人脸识别模块还用于对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述检测结果生成提示信息并提示识别区域的用户。
进一步的，还包括终端管理模块，所述终端管理模块用于发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
进一步的，所述人脸识别模块还用于将所述比对结果信息发送至所述终端管理模块，所述终端管理模块根据所述比对结果信息生成用户的访问信息记录。
进一步的，所述终端管理模块还用于与无人超市的数据分析中心进行数据对接，将用户的访问信息记录推送给数据分析中心。
本发明还涉及一种无人超市的人脸识别门禁控制方法，应用于上述的***，所述方法包括：
通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
门禁终端根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
进一步的，在通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据的步骤之前，还包括对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端的步骤，若不符合要求，所述门禁终端则生成提示信息并提示识别区域的用户。
进一步的，在人脸识别模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤中，人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据若不匹配，则发送不匹配信息至终端管理模块，所述终端管理模块根据不匹配信息发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
进一步的，在所述人脸识别模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤之前，还包括判断人脸识别模块的工作方式的步骤，当人脸识别模块的工作方式为在线模式，则访问云端服务器的数据库；否则访问内网服务器的数据库。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述无人超市的人脸识别门禁控制方法。
本发明的有益效果在于：
1)本发明提出了一种工作在后台的终端管理***和前端嵌入式设备联合使用的场景，能够方便地为无人超市门店的门禁***进行线上管理和通用服务功能配置，为当前无人超市的门禁***提供了便捷性和实用性；
2)本发明使用Linux嵌入式核心开发板，提出利用边缘计算模块来加速设备端进行人脸特征识别的方法，并成功将该方法应用到实际，提高了设备端进行人脸识别的速度，另一方面设备端通过从后台获取人员特征后，可以在网络环境受限制的情况下完成人脸识别动作，为打破了当前无人超市门禁设备的依赖于网络的限制性，提高了设备的实用性。
3)本发明后台设备管理***，为前端设备管理提供了丰富的管理功能，并且实现了三方对接接口，方便了当前无人超市的信息统计和品质升级，同时提出了私有化部署的概念使用者可以不依赖于公网部署到云平台，而直接部署到门店的台式机电脑上，减少了无人超市门禁***的使用成本。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构：
图1为本发明的一个实施示例的结构示意图；
图2为本发明的另一个实施示例的结构示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
实施例1
一种无人超市的人脸识别门禁***，包括人脸识别模块和门禁终端，
所述人脸识别模块用于获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
所述门禁终端用于根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
本实施例中，人脸识别模块包括处理芯片、红外摄像头和彩色摄像头，所述处理芯片分别与所述红外摄像头和彩色摄像头连接，所述红外摄像头和彩色摄像头均为宽动态摄像头，能够保证图像获取的可靠性，另外，为了降低功耗，处理芯片还连接有人体红外线感应器，利用红外人体感应器可感应识别区域范围内是否有人员存在，从而触发***从低功耗模式唤醒，触发识别功能，在一定时间内若没有人员存在，人脸识别模块则进入休眠低功耗模式，有效节省了功耗，同时又延长了设备的使用寿命。为了进一步提高识别效率，处理芯片还连接有红外补光灯和LED补光灯，可在适当的时候为识别区域的人员补充光照。
处理芯片通过储存在存储芯片中的深度学习模型算法及集成在处理芯片中的边缘计算单元，快速完成人脸检测，活体识别和人脸识别。然后通过快速索引算法，完成用户人脸信息的匹配索引，找到匹配索引则发送匹配成功的比对结果信息，并推送当前用户的来访信息到终端管理模块，便于来访信息的统计管理，实现与超市来访***的对接。
门禁终端包括门禁电源和电磁锁，电磁锁作为直接控制超市门开关的设备，其主要是利用继电器来实现门锁销的开关和闭合状态。电磁锁的工作模式一般有常开和常闭两种状态，门禁***一般选择常闭状态。为了达到安全的目的，本实施例采用大线圈电磁锁，因此需要较大的电流。通过门禁终端引出的电流无法提供如此大的功率，一方面减少门禁终端设备的功耗，另一方面保证整个硬件***工作的稳定性，因此通过门禁电源来接收来自门禁终端的门禁信号触发，对门禁信号进行放大，控制电磁锁的开闭状态，从而控制超市门的开关。
实施例2
在实施例1的基础上，所述人脸识别模块还用于对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述检测结果生成提示信息并提示识别区域的用户。
本实施例中，为了提高人脸识别模块的安全性和可靠性，需要确定被检测对象是否为有生命的个体，而非照片、视频等无生命的物体，从而可以防止恶意攻击者利用录制的视频、拍摄的照片、3D人脸模型或伪造的面具等方式进行恶意欺骗，采用双路宽动态红外摄像头和彩色摄像头可以在同一时刻完成活体检测及人脸识别，增加了检测效率。
实施例3
在实施例2的基础上，还包括终端管理模块，所述终端管理模块用于发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
本实施例中，门禁终端包括可以与用户互动的触摸显示屏，在***提示非注册用户后，用户可通过用手机等与互联网联网的移动终端扫描触摸显示屏上显示的二维码，来访问后台注册接口完成注册。门禁终端同时提供了人脸特征提取功能，并可以将特征与人员信息和设备进行绑定。
终端管理模块还设有人员下发和设备终端设置等服务功能，对绑定当前设备进行开门的用户的人脸数据进行下发，删除和更新的指令，从而完成门禁终端对其使用用户的管理功能。同时还可对门禁终端的开门动作，人员识别距离和活体检测等功能模块进行配置，完成自定义功能的设定，为不同超市门店的使用提供了方便的设定接口，增加了市场适应能力。
实施例4
在实施例3的基础上，所述人脸识别模块还用于将所述比对结果信息发送至所述终端管理模块，所述终端管理模块根据所述比对结果信息生成用户的访问信息记录。
本实施例中，便于***对用户的访问信息的统计，所述终端管理模块根据所述比对结果信息生成用户的访问信息记录。
实施例5
在实施例4的基础上，所述终端管理模块还用于与无人超市的数据分析中心进行数据对接，将用户的访问信息记录推送给数据分析中心。
本实施例中，终端管理模块可对外提供三方接口，方便与其他平台进行对接。后台服务***作为一个用户刷脸来访的记录管理中心，其可以将人脸访问记录一种有效的统计数据，与当前无人超市的数据分析中心等接口进行对接。可以将用户访问记录信息快速转发给数据分析中心，方便统计无人超市的人员来访时间，来访人流量分布时间以及来访消费记录等进行数据分析，完善当前无人超市门店的产品引进，盘货时间。还可根据地区需求提供定制化的差异服务等。增强了本产品在信息化时代无人超市销售领域的信息协作能力。
实施例6
本发明还涉及一种无人超市的人脸识别门禁控制方法，应用于上述所述的***，所述方法包括：
通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
门禁终端根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
本实施例中，人脸识别模块通过红外摄像头和彩色摄像头获取人脸图像数据，并对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，通过快速索引算法，完成数据库中的用户人脸信息的匹配索引，找到匹配索引则推送对结果信息至终端管理模块，终端管理模块根据比对结果信息发送门禁信号至所述门禁终端，门禁终端根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
为了能够实现加快人脸识别速度，可对深度学习模型进行算法优化，本实施例采用的人脸检测算法模型为RetinaFace深度学习模型，该方法采用多任务学习策略同时预测人脸分数，面部框，五个点和三维位置。通过利用强监督和自监督多任务损失函数来实现上述功能。采用这种Priori-Anchors方法，使用One-Stage采用一次运行即可得到人脸检测回归框和人脸关键点。在该过程中利用处理芯片内置的NNIE深度学习加速模块，无须CPU多次开辟内存空间，减少了深度学习模型中的耗时最大的过程开销。
经过人脸检测后，处理芯片对获取到的人脸图像数据，进行人脸面部特征的提取，能够满足实时性和准确性的要求，本实施例中采用MobileFaceNets进行模型特征提取，在损失函数上采用ArcFace的损失函数，统计多个损失函数包括triplet-loss和L-Softmax的组合，为特征类间间距拉大更有效地区分相似样本，提高特征提取的泛化能力，并且采用MobileNet-V2的基础模型结构，能够有效地减少前传的计算量。模型检测和模型识别总体的识别速度在利用NNIE边缘计算设备后，其总体流程速度不到50ms，超过25fps的人脸识别帧率，充分满足了识别流程中的交互体验感。
实施例7
在实施例6的基础上，在通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据的步骤之前，还包括对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端的步骤，若不符合要求，所述门禁终端则生成提示信息并提示识别区域的用户。
本实施例中，为了提高人脸识别模块的安全性和可靠性，需要确定被检测对象是否为有生命的个体，而非照片、视频等无生命的物体，从而可以防止恶意攻击者利用录制的视频、拍摄的照片、3D人脸模型或伪造的面具等方式进行恶意欺骗，采用双路宽动态红外摄像头和彩色摄像头获取识别区域的人脸图像数据，通过利用深度学习模型算法与边缘计算方案，快速完成活体识别。
实施例8
在实施例7的基础上，在人脸识别模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤中，人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据若不匹配，则发送不匹配信息至终端管理模块，所述终端管理模块根据不匹配信息发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
本实施例中，用户可以通过用手机等与互联网连接的移动终端用自带摄像头扫描门禁终端的二维码，来访问后台注册接口完成注册，门禁终端在注册的同时可提取人脸特征，并将特征与人员信息和设备进行绑定，人员信息包括用户名、手机号码及人脸信息数据。
实施例9
在实施例8的基础上，在所述终端管理模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤之前，还包括判断人脸识别模块的工作方式的步骤，当人脸识别模块的工作方式为在线模式，则访问云端服务器的数据库；否则访问内网服务器的数据库。
本实施例中，可根据用户需要选择在线工作模式或离线工作模式，其工作模式如果采用在线模式则可以采用云端服务器部署，然后利用路由器连接公网实现终端设备控制；若采用离线模式，则通过本地PC机和路由器相连，通过路由器与设备进行内网连接，本地PC机中预装有能够实现终端管理模块功能的终端管理软件。路由器和无线中继器作为网络信号的媒介，实现门禁终端设备与管理平台的连线，以实现数据的同步和实时管理控制门禁终端。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述无人超市的人脸识别门禁控制方法。
实施示例1
请参阅图1，本实施例中，无人超市的人脸识别门禁***包括安装有能实现终端管理模块功能软件的云端服务器、公网路由器、无线路由器、门禁终端机和电磁门禁锁，其中云端服务器通过Internet与公网路由器连接，公网路由器与人脸门禁终端机通过无线连接，用户人脸数据通过配置的云端服务器，利用公网路由下发到无线路由器，再由无线路由器下发到门禁终端机，用户通过与门禁终端机进行交互，完成人脸识别后门禁终端机控制触电磁门禁锁，完成开门动作。
实施示例2
请参阅图2，本实施例中，无人超市的人脸识别门禁***包括安装有能实现终端管理模块功能软件的本地PC机、无线路由器、门禁终端机和电磁门禁锁，其中本地PC机通过无线路由器与人脸门禁终端机无线连接，用户人脸数据通过局域网下发到门禁终端机，用户通过与门禁终端机进行交互，完成人脸识别后门禁终端机控制触电磁门禁锁，完成开门动作。
上述两个实施示例中，为了加强无线网络的覆盖范围，还可以增加设置无线中继器。
其中，门禁终端机均采用嵌入式开发板作为核心板卡，同时扩展适合门禁的外部设备接口，如外部IO口、RS232串口和usb接口等，实现与外部设备的通信。且门禁终端机均采用嵌入式Linux***，有效地实现了与后台人脸门禁设备管理***的通信，能够搭载深度学习模型，同时方便外部扩展设备的驱动扩展。
为了能够实现实时多人脸识别和检测，实现多人不排队通过无人超市人脸门禁的目的，门禁终端采用海斯芯片。该芯片搭载了边缘计算模块，提供1.OTops算力和4G的Spi-nand Flash存储空间，为搭建深度学习模型提供了基础保障。此外该芯片可以实现双路Mipi摄像头接入，并提供了MIPI-RX2来实现双路摄像头接受设备的时序调整。
为了保证终端管理模块与门禁终端及人脸识别模块连接的可靠性，终端管理模块以Socket长连接形式与门禁终端及人脸识别模块保持长连接，并利用心跳协议和自定义的通信协议，使终端管理模块可在后台监听门禁终端及人脸识别模块是否正常工作。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：
1)本发明提出了后台设备管理***和前端嵌入式设备联合使用的场景，为无人超市门店的门禁***进行线上管理，和通用服务功能配置，为当前无人超市的门禁***提供了便捷性和实用性；
2)本发明使用Linux嵌入式核心开发板，提出利用边缘计算模块来加速设备端进行人脸特征识别的方法，并成功将该方法应用到实际，提高了设备端进行人脸识别的速度，另一方面设备端通过从后台获取人员特征后，可以在网络环境受限制的情况下完成人脸识别动作，为打破了当前无人超市门禁设备的依赖于网络的限制性，提高了设备的实用性。
3)本发明后台设备管理***，为前端设备管理提供了丰富的管理功能，并且实现了三方对接接口，方便了当前无人超市的信息统计和品质升级，同时提出了私有化部署的概念使用者可以不依赖于公网部署到云平台，而直接部署到门店的台式机电脑上，减少了无人超市门禁***的使用成本。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种无人超市的人脸识别门禁***，其特征在于：包括人脸识别模块和门禁终端，
所述人脸识别模块用于获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
所述门禁终端用于根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
2.如权利要求1所述的无人超市的人脸识别门禁***，其特征在于：所述人脸识别模块还用于对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述检测结果生成提示信息并提示识别区域的用户。
3.如权利要求1所述的无人超市的人脸识别门禁***，其特征在于：还包括终端管理模块，所述终端管理模块用于发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
4.如权利要求3所述的无人超市的人脸识别门禁***，其特征在于：所述人脸识别模块还用于将所述比对结果信息发送至所述终端管理模块，所述终端管理模块根据所述比对结果信息生成用户的访问信息记录。
5.如权利要求4所述的无人超市的人脸识别门禁***，其特征在于：所述终端管理模块还用于与无人超市的数据分析中心进行数据对接，将用户的访问信息记录推送给数据分析中心。
6.一种无人超市的人脸识别门禁控制方法，其特征在于，应用于权利要求1-5任意一项所述的***，所述方法包括：
通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据，对获取到的人脸图像数据进行识别，得到人脸识别数据，将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对，得到比对结果信息，根据比对结果生成门禁信号，并将所述门禁信号发送至所述门禁终端，所述数据库包括在线数据库和本地数据库，所述门禁信号包括允许开门信号和禁止开门信号；
门禁终端根据获取的门禁信号控制门锁的打开或闭合。
7.如权利要求6所述的无人超市的人脸识别门禁控制方法，其特征在于：在通过人脸识别模块获取识别区域的人脸图像数据的步骤之前，还包括对识别区域的用户进行活体检测，得到检测结果，并将所述检测结果发送至所述门禁终端的步骤，若不符合要求，所述门禁终端则生成提示信息并提示识别区域的用户。
8.如权利要求7所述的无人超市的人脸识别门禁控制方法，其特征在于：在人脸识别模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤中，人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据若不匹配，则发送不匹配信息至终端管理模块，所述终端管理模块根据不匹配信息发送请求注册信息至所述门禁终端，所述门禁终端根据所述请求注册信息提示并引导识别区域的用户进行注册。
9.如权利要求8所述的无人超市的人脸识别门禁控制方法，其特征在于：在所述人脸识别模块将所述人脸识别数据与数据库中的注册人脸信息数据作比对的步骤之前，还包括判断人脸识别模块的工作方式的步骤，当人脸识别模块的工作方式为在线模式，则访问云端服务器的数据库；否则访问内网服务器的数据库。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求6至9任一项所述无人超市的人脸识别门禁控制方法。
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