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基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法

2024-05-17 07:32:12
通信電源技術(shù) 2024年6期
關(guān)鍵詞:門禁系統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)人臉識別

李 挺

(貴州省通信產(chǎn)業(yè)服務(wù)有限公司,貴州 貴陽 550001)

0 引 言

隨著科技的迅猛發(fā)展,智慧園區(qū)已成為現(xiàn)代城市的標(biāo)志性建筑,其安全性和智能化管理的重要性日益凸顯。門禁控制系統(tǒng)作為智慧園區(qū)安全防范的核心環(huán)節(jié),其技術(shù)實(shí)現(xiàn)與智能化程度對園區(qū)安全具有重大影響。按照識別方式,可以將我國的智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)控制方法分為3 類。一是密碼識別門禁系統(tǒng),通過輸入正確密碼來進(jìn)行開鎖,雖然操作便捷,但存在密碼泄露的風(fēng)險;二是卡片識別門禁系統(tǒng),即將磁卡或射頻卡放置在感應(yīng)設(shè)備上進(jìn)行開鎖,存在丟失、損壞等風(fēng)險;三是生物識別門禁系統(tǒng),即識別來訪者的生物特征。文獻(xiàn)[1]在我國智能家居飛速發(fā)展的背景下,將EAIDK-310 和OneNET 云平臺結(jié)合在一起,開發(fā)了一種基于手勢識別、語音交互等功能的無接觸式門禁系統(tǒng),可以保障住戶安全。文獻(xiàn)[2]在進(jìn)行射頻指紋識別研究時,引入信號雙譜和改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network,ResNet)構(gòu)建了一種有效的指紋分類方法。該方法在電磁環(huán)境下對射頻指紋的識別率達(dá)到95.2%。文獻(xiàn)[3]提出一種基于信號導(dǎo)頻的射頻指紋識別方法,解決了傳統(tǒng)指紋識別技術(shù)未考慮指紋樣本攜帶內(nèi)容對識別結(jié)果的影響問題。雖然我國學(xué)者在開展生物識別門禁研究時,針對指紋識別進(jìn)行了深入探討,并取得一定研究成果,但是這種門禁控制方式對一些指紋不清晰的人不是很友好。基于此,文章研究并提出一種智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法,旨在提高門禁控制系統(tǒng)的智能化程度與安全性。

1 基于無線通信技術(shù)傳輸門禁端人臉圖像

我國智慧園區(qū)中傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)存在易失竊、易偽造以及易破解的風(fēng)險。人臉識別作為一種生物識別手段,因具有安全、可靠、便捷的特性脫穎而出[4]。基于此,文章提出一種結(jié)合無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法,旨在提升園區(qū)的安全水平和使用便捷性。目前,大多數(shù)人臉識別門禁系統(tǒng)仍依賴本地的數(shù)據(jù)處理模式,存在單點(diǎn)故障隱患。因此,文章設(shè)計的人臉識別門禁控制方法利用無線通信技術(shù),將智慧園區(qū)門禁端采集的來訪者人臉圖像傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器端進(jìn)行處理與識別[5]。

文章選用ZigBee 技術(shù)作為無線通信的主要手段。ZigBee 技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域表現(xiàn)出色,其低功耗策略通過優(yōu)化休眠模式和數(shù)據(jù)傳輸速率,能夠顯著延長設(shè)備的使用壽命,降低維護(hù)成本。ZigBee 采用高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸模式,通過碰撞避免策略和完全確認(rèn)機(jī)制,有效避免了數(shù)據(jù)沖突和丟包的問題,從而確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。ZigBee 網(wǎng)絡(luò)具有大容量的特點(diǎn),能夠支持大量設(shè)備的接入和管理,滿足大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。此外,ZigBee 網(wǎng)絡(luò)具有出色的自組織和自恢復(fù)能力,使設(shè)備能夠自動發(fā)現(xiàn)并加入網(wǎng)絡(luò),還可以在設(shè)備故障或離線時自動調(diào)整,確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行,減少人工干預(yù)。根據(jù)園區(qū)門禁端人臉圖像的傳輸需求,組建了一個樹型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的ZigBee 網(wǎng)絡(luò)。

文章在構(gòu)建智慧園區(qū)ZigBee 無線通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時,采用簇數(shù)路由算法,無須額外的存儲資源,僅通過網(wǎng)絡(luò)地址來選擇路由進(jìn)行人臉圖像數(shù)據(jù)的傳輸。假設(shè)ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了新節(jié)點(diǎn)要入網(wǎng),則需要根據(jù)式(1)分配子節(jié)點(diǎn)地址之間的偏移量,即

式中:D1(h)表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)路由器節(jié)點(diǎn)分配給子節(jié)點(diǎn)地址之間的偏移量;h表示無線網(wǎng)絡(luò)深度;N1表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中一個父節(jié)點(diǎn)能夠擁有的最大子節(jié)點(diǎn)數(shù)目;H表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)的最大深度;N2表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中一個父節(jié)點(diǎn)的全部子節(jié)點(diǎn)能夠擁有的最大路由器數(shù)目。根據(jù)式(1)可計算出ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)父節(jié)點(diǎn)為新加入子節(jié)點(diǎn)分配的地址,用公式表示為

式中:D路由器、D終端設(shè)備分別表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中新加入節(jié)點(diǎn)的路由器、終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)地址;D2表示路由器節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)地址;N3表示子路由器節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

文章在創(chuàng)建ZigBee 無線通信網(wǎng)絡(luò)時,利用協(xié)調(diào)器來執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)地址的分配算法,以完成ZigBee組網(wǎng)。

2 預(yù)處理智慧園區(qū)門禁端人臉圖像

在智慧園區(qū)的門禁系統(tǒng)控制中,完成門禁端來訪者人臉圖像的遠(yuǎn)程傳輸后,為提高原始人臉圖像的質(zhì)量,降低環(huán)境因素和個體差異對人臉識別準(zhǔn)確性的影響,需要在遠(yuǎn)程服務(wù)器端對圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作[6]。先對接收的彩色人臉圖像進(jìn)行灰度化處理,以提高處理速度,減少計算量。灰度轉(zhuǎn)換用公式表示為

式中:A表示灰度化處理后的人臉圖像灰度值;R、G、B分別表示原始人臉圖像的紅色、綠色、藍(lán)色分量。利用式(3)對圖像進(jìn)行灰度化處理后,即可將原始彩色人臉圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。為增強(qiáng)圖像的對比度并改善細(xì)節(jié)信息,需要對完成灰度化處理后的圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理,用公式表示為

式中:I(x,y)表示直方圖均衡化處理后的門禁端人臉圖像;(x,y)表示圖像像素點(diǎn)位置;m、n分別表示人臉圖像的行數(shù)與列數(shù)。直方圖均衡化可以提高人臉圖像的對比度,使人臉特征更加突出。智慧園區(qū)門禁端攝像頭會受自身采集精度和外界環(huán)境等因素的干擾,且原始人臉圖像存在噪聲,因此需對圖像進(jìn)行濾波去噪處理,并保留人臉圖像的邊緣細(xì)節(jié)[7]。該過程可以用公式表示為

式中:J(x,y)表示高斯濾波去噪處理后的門禁端人臉圖像;ε表示高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3 基于人臉圖像識別實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)門禁控制

為實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)安全且高效的門禁控制,在遠(yuǎn)程服務(wù)器端檢測并識別預(yù)處理后的門禁端人臉圖像,根據(jù)識別結(jié)果下達(dá)門禁控制指令[8]。如果識別結(jié)果顯示來訪者的身份與數(shù)據(jù)庫中已注冊的信息相符,則系統(tǒng)自動解鎖門禁,允許來訪者進(jìn)入園區(qū);如果識別結(jié)果不符,系統(tǒng)會拒絕訪問請求,甚至觸發(fā)警報機(jī)制,通知管理人員做進(jìn)一步處理。

主成分分析法作為一種有效的特征提取方法,通過一系列數(shù)學(xué)計算和變換將原始圖像數(shù)據(jù)中的多個維度精簡為幾個主成分。這些主成分恰恰代表原始數(shù)據(jù)中最核心、最重要的特征。已知預(yù)處理后的門禁端人臉圖像為J(x,y),則特征提取公式為

式中:F表示主成分矩陣;ZF表示人臉圖像特征矩陣;X表示殘差矩陣。由式(6)提取的特征通常與人臉的輪廓、五官形狀等密切相關(guān),是區(qū)分不同人臉的關(guān)鍵信息。在完成人臉圖像的特征提取后,可以通過特征匹配來完成人臉識別。該過程主要基于歐氏距離來度量特征之間的相似性。已知待識別的人臉圖像特征為Z(z1,z2,…,zM),假設(shè)人臉數(shù)據(jù)庫中已存儲的特征為Q(q1,q2,…,qM),則特征匹配的歐氏距離公式為

式中:d(Z,Q)表示待識別的人臉圖像特征Z和已存儲特征Q之間的歐氏距離;zi、qi分別表示第i個待識別的人臉圖像特征和已存儲特征;M表示特征數(shù)量。在進(jìn)行人臉圖像特征匹配時,需要根據(jù)智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)的實(shí)際情況定義一個閾值,將其與式(7)所求的歐氏距離進(jìn)行對比。如果大于閾值,說明待識別的人臉圖像和門禁系統(tǒng)已存儲人臉圖像特征匹配成功;如果兩者相等,則無法確定人臉信息;如果小于閾值,說明待識別的人臉圖像和已存儲人臉圖像特征匹配失敗。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法的性能,搭建了一個仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)配置如表1 所示。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)配置

根據(jù)表1搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,分別收集單人人臉圖像、多人人臉圖像、非人臉圖像各200 張,將其設(shè)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。對比基于無線通信技術(shù)的人臉識別門禁控制方法、基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別門禁控制方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識別門禁控制方法,以驗(yàn)證文章設(shè)計方法的分類性能。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為提高實(shí)驗(yàn)效果的可信度,分別采用單人人臉圖像、多人人圖像以及非人臉圖像各200 張進(jìn)行人臉識別門禁控制。統(tǒng)計并計算全部實(shí)驗(yàn)圖像數(shù)據(jù)的正確識別檢測結(jié)果,具體結(jié)果如表2 所示。

表2 圖像正確識別檢測結(jié)果 單位:張

由表2可知,文章設(shè)計方法的人臉識別精度最高,3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為98.5%;深度學(xué)習(xí)方法下3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為92.8%;機(jī)器學(xué)習(xí)方法下3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為89.0%,均低于文章所提方法。因此,文章提出的基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法是可靠的,可以滿足智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)控制中精準(zhǔn)識別檢測來訪者人臉的需求。

5 結(jié) 論

文章深入探討基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。通過結(jié)合人臉識別技術(shù)、無線通信技術(shù),提出一種新的門禁控制方法,旨在提高智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)的智能化程度與安全性。盡管本次研究取得一些成果,但仍存在不足之處。未來,將繼續(xù)研究人臉識別技術(shù),以提高該方法在各種環(huán)境下的準(zhǔn)確率,并探索更加智能的門禁控制策略,以滿足智慧園區(qū)的多樣化需求。

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