一种访客关联方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种访客关联方法与系统，属于门禁技术领域，具体包括：基于门禁的人脸识别装置进行待验证人员的面部特征提取；基于面部特征与人员身份数据库进行关联得到特征验证结果，当属于物业工作人员或者业主或者租客且近一周的验证次数大于第一阈值，则进行门禁的开启，其他情况下则采用基于GWO

【技术实现步骤摘要】
一种访客关联方法与系统


[0001]本专利技术属于门禁
，具体涉及一种访客关联方法与系统。

技术介绍

[0002]随着信息技术的快速发展，推动了各行各业信息化建设的速度，信息技术已经成为人们日常生产生活必不可少的重要手段。信息技术的应用必须依靠于强大的计算机服务器，随着信息技术应用的更加广泛，服务器的更新速度越来越快，其精密程度和性能也在不断发展当中，这就对服务器的状态监测和管理提出了更高的要求。
[0003]随着智慧城市的快速建设，同时也随着人们物质生活水平的不断提高，居住软环境的改善已经成为提升居民幸福感和满意度的重要议题之一，而对于小区居住环境而言，其最核心的问题即为安全问题，如何实现对访客的自动智慧管理成为亟待解决的技术问题。
[0004]为了实现对访客的自动管理，在授权专利技术专利授权公告号CN111508118B《一种访客管理方法、设备、系统及计算机可读存储介质》通过基于身份信息以及目标健康状态信息查询来访者是否具有访客权限；当检测到来访者具有访客权限时，向到访请求对应的门禁子系统发送开门指令，以供来访者进入门禁；当检测到来访者进入门禁时，获取来访者的到访信息，将该到访信息发送至被访者的被访终端，但是却存在一下技术问题：
[0005]1、未关联公安通缉人员信息，对于小区的安全来说，公安通缉人员信息对于小区的安全威胁程度明显要大于一般人员，若不能对公安通缉人员信息在门禁处就进行识别处理，很有可能会造成不必要的人员伤亡或者
[0006]2、未根据人群的类别、出入频繁度的不同采用不同的人脸识别方式，对于小区居住且同时每日都进出小区的人员，其对于人脸识别的效率的要求明显要高于对识别准确性的要求，而对于未在小区居住且出入次数较少的人员，其对于识别准确性的要求明显更高，若不能在人群划分的基础上实现对人脸识别方式的区分，从而会导致用户的体验度、通行的效率和准确性都会受到很大的影响。
[0007]基于上述技术问题，需要设计及一种访客关联方法与系统。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种访客关联方法与系统。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面提供了一种访客关联方法，包括：
[0010]S11基于门禁的人脸识别装置获取待验证人员的面部图像，并基于所述待验证人员的面部图像进行面部特征提取；
[0011]S12基于所述面部特征与人员身份数据库进行关联得到特征验证结果，并基于特征验证结果确定所述待验证人员的身份，并基于所述待验证人员的身份确定是否属于物业工作人员或者业主或者租客，若是则进入步骤S13，若否，则进入步骤S14；
[0012]S13基于所述待验证人员的身份判断所述待验证人员的近一周的验证次数是否大
于第一阈值，若是，则进入步骤S16，若否，则进入步骤S14；
[0013]S14采用基于GWO
‑
CNN算法的人脸识别模型对所述待验证人员的身份进行进一步验证得到人脸验证结果，当且仅当所述人脸验证结果与所述特征验证结果一致且待验证人员的身份存在门禁开启权限时进入步骤S16,否则则进入步骤S15；
[0014]S15基于所述待验证人员的面部特征，与通缉人员的面部特征库进行关联，得到关联结果，基于所述待验证人员的面部图像，采用基于ABC
‑
ResNet算法的通缉人脸识别模型，得到人脸识别结果，当且仅当所述关联结果且所述人脸识别结果均不为通缉人员时，则通过门禁管理人员对所述待验证人员进行验证并登记，登记完毕后进入步骤S16；
[0015]S16输出验证正确结果，并基于所述验证正确结果进行门禁的开启。
[0016]通过首先基于面部特征对待验证人员的身份进行确定，并确定为物业工作人员或者业主或者租客时，进一步对待验证人员的近一周的验证次数进行确定，从而使得身份类型可靠且验证次数较多的人员进行简化，在保证安全的基础上提升了验证效率，从而使得用户的体验得到进一步的提升。
[0017]通过对于人员身份不可靠或者验证次数不达标的待验证人员，采用基于GWO
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CNN算法的人脸识别模型对所述待验证人员的身份进行进一步验证，从而进一步保证了验证的准确性和一致性，并通过CNN算法，不仅考虑到了门禁的人脸识别装置的内存需要，而且具有较高的效率，并通过GWO算法对CNN算法的初始值进行寻优，从而进一步保证了验证的效率。
[0018]通过基于关联结果以及人脸识别结果实现对通缉人员的识别，从而保证通缉人员不能进入小区，从而保证了小区的安全性，防止不法分子进入小区导致的安全隐患问题。
[0019]进一步的技术方案在于，基于面部特征确定待验证人员的身份的具体步骤为：
[0020]S21基于所述待验证人员的面部图像进行Haar特征的提取得到人员Haar特征；
[0021]S22基于所述人员Haar特征与人员身份数据库的Haar特征进行匹配，得到特征验证结果；
[0022]S23基于特征验证结果确定待验证人员的身份。
[0023]进一步的技术方案在于，所述第一阈值基于小区的人数、小区的门禁数量确定，其中小区的人数越多，小区的门禁数量越少，则第一阈值越小，但均大于基础阈值，所述基础阈值为14次。
[0024]进一步的技术方案在于，基于所述待验证人员的身份、待验证人员的近一周的验证次数得到所述待验证人员的人员特征值，所述人员特征值的计算公式为：
[0025][0026]其中J、J1、T1分别为待验证人员的近一周的验证次数、验证次数基础阈值、根据待验证人员的身份确定的权值，其中T1取值在0，1，2，3，分别对应与其他人群、租客、业主、物业管理人员，J1为14次，K1、K2、K3为常数，取值在0到1之间，均根据门禁的人流量确定，人流量越大，取值越大。
[0027]通过人员特征值的构建，从而可以实现从多角度对待验证人员特征的构建，不仅仅单纯的考虑单方面的因素，而是从验证次数以及待验证人员的身份出发，从而进一步保证了可靠性较高的待验证人员的验证效率，提升了用户体验。
[0028]进一步的技术方案在于，基于所述待验证人员的人员特征值进行验证方式的区分，进行区分的具体步骤为：
[0029]S31基于特征验证结果确定所述待验证人员的身份，并进一步基于所述待验证人员的身份、待验证人员的近一周的验证次数得到所述待验证人员的人员特征值；
[0030]S32基于所述待验证人员的人员特征值，判断所述人员特征值是否大于第一特征值阈值，若是，则进入步骤S33，若否，则采用基于GWO
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CNN算法的人脸识别模型对所述待验证人员的身份进行进一步验证；
[0031]S33输出验证正确结果，并基于所述验证正确结果进行门禁的开启。
[0032]通过基于人员特征值进行验证方式的区分，改变了原有的仅仅依靠单一方式进行人脸方式识别的效率较低的技术问题，并进一步将两步的判断缩减至一次，进一步提升了验证的效率，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种访客关联方法，其特征在于，具体包括：S11基于门禁的人脸识别装置获取待验证人员的面部图像，并基于所述待验证人员的面部图像进行面部特征提取；S12基于所述面部特征与人员身份数据库进行关联得到特征验证结果，并基于特征验证结果确定所述待验证人员的身份，并基于所述待验证人员的身份确定是否属于物业工作人员或者业主或者租客，若是则进入步骤S13，若否，则进入步骤S14；S13基于所述待验证人员的身份判断所述待验证人员的近一周的验证次数是否大于第一阈值，若是，则进入步骤S16，若否，则进入步骤S14；S14采用基于GWO
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CNN算法的人脸识别模型对所述待验证人员的身份进行进一步验证得到人脸验证结果，当且仅当所述人脸验证结果与所述特征验证结果一致且待验证人员的身份存在门禁开启权限时进入步骤S16,否则则进入步骤S15；S15基于所述待验证人员的面部特征，与通缉人员的面部特征库进行关联，得到关联结果，基于所述待验证人员的面部图像，采用基于ABC
‑
ResNet算法的通缉人脸识别模型，得到人脸识别结果，当且仅当所述关联结果且所述人脸识别结果均不为通缉人员时，则通过门禁管理人员对所述待验证人员进行验证并登记，登记完毕后进入步骤S16；S16输出验证正确结果，并基于所述验证正确结果进行门禁的开启。2.如权利要求1所述的访客关联方法，其特征在于，基于面部特征确定待验证人员的身份的具体步骤为：S21基于所述待验证人员的面部图像进行Haar特征的提取得到人员Haar特征；S22基于所述人员Haar特征与人员身份数据库的Haar特征进行匹配，得到特征验证结果；S23基于特征验证结果确定待验证人员的身份。3.如权利要求1所述的访客关联方法，其特征在于，所述第一阈值基于小区的人数、小区的门禁数量确定，其中小区的人数越多，小区的门禁数量越少，则第一阈值越小，但均大于基础阈值，所述基础阈值为14次。4.如权利要求1所述的访客关联方法，其特征在于，基于所述待验证人员的身份、待验证人员的近一周的验证次数得到所述待验证人员的人员特征值，所述人员特征值的计算公式为：其中J、J1、T1分别为待验证人员的近一周的验证次数、验证次数基础阈值、根据待验证人员的身份确定的权值，其中T1取值在0，1，2，3，分别对应与其他人群、租客、业主、物业管理人员，J1为14次，K1、K2、K3为常数，取值在0到1之间，均根据门禁的人流量确定，人流量越大，取值越大。5.如权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：何升旭，何升韩，王从俊，
申请(专利权)人：杭州青橄榄网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：