一种基于RFID智能人员统计设备制造技术

本发明专利技术公开了一种基于RFID智能人员统计设备，包括云端服务器平台，所述云端服务器平台电性连接有数据存储模块，所述数据存储模块用于储存人员信息，所述人员信息包括人员的面部信息，指纹信息，以及声纹信息，中心服务器平台，所述中心服务器平台与云端服务器平台电性连接，所述中心服务器平台用于分析人员信息的特征，并识别不同的人员信息，移动客户端，所述移动客户端采用RFID记录设备。本发明专利技术可以对实时数据信息与预设数据信息进行快速处理，从而快速生成验证通过信息与验证失败信息，验证通过信息表明人员的身份可以识别，从而达到人员统计的目的。统计的目的。统计的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于RFID智能人员统计设备


[0001]本专利技术涉及人员统计领域，具体涉及一种基于RFID智能人员统计设备。

技术介绍

[0002]射频识别(RFID)的原理为阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信，达到识别目标的目的，RFID的应用非常广泛，典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理，无线射频识别即射频识别技术，是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的，其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。
[0003]在现代化办公建筑管理中，涉及到各方面的管理，其中人员的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊建筑而言，要求对各种人员实时地进行管理，对其进入的时间进行严格的监视，并对各类人员进行登记(包括内部人员和外部人员)和识别，如为内部人员则正常放行，如为外部人员则需要进行记录、检查后做出放行，同时需要将各种信息输入到数据库。而且大规模的建筑中，每天出入的人员较多，如都要进行人工登记判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难。效率低下，往往因此相关管理制度无法得以有效延续。而且即便完成等级进入到大型商业建筑或建筑内的人员，其访问楼层、人员以及实际行为，也难以得到有效跟踪，以致经常会有一些产品/保险推销人员，进入楼宇内，引发安全隐患，使得登记措施形同虚设。而且现有的登记措施大致以人工填写的文字信息为主，缺乏图像和证件信息的辅助，以至于需要在回溯追查人员到访信息时困难重重。
[0004]现有申请号为201220076937.3的用于机场人员管理的RFID电子标签系统，该专利文献提供了一种用于机场人员管理的RFID电子标签系统。其包括信息处理中心、RFID标签和RFID识别系统。该技术提供的RFID电子标签系统采用了RFID射频标签技术，将具有特定识别标识信息的RFID标签嵌入到机场工作人员徽章和旅客登机牌内部；然后通过覆盖整个机场的RFID识别系统，实时获取RFID标签的标识信息和位置信息，通过信息处理中心识别RFID标签持有者的身份，就能随时掌握机场内部每位乘客和工作人员的分布以及流动情况，还可以及时寻找未及时登机的旅客并提醒其登机，以及阻止无关人员进入非法区域、排查和跟踪可疑人员及检查工作人员工作情况等等；从而在整个机场的范围内形成一个完善的人员监管系统。
[0005]但是在入口登记过程自动化，智能化程度较低，访客登记信息较少，效率和体验较差，基于事件回溯时所能获得信息较少，不利于安全保障需要。
[0006]因此，提出一种基于RFID智能人员统计设备。

技术实现思路

[0007]本专利技术所要解决的技术问题在于：现有登记在入口登记过程自动化，智能化程度较低，访客登记信息较少，效率和体验较差，基于事件回溯时所能获得信息较少，不利于安
全保障需要，从而提供了一种基于RFID智能人员统计设备。
[0008]本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括云端服务器平台，所述云端服务器平台电性连接有数据存储模块，所述数据存储模块用于储存人员信息，所述人员信息包括人员的面部信息，指纹信息，以及声纹信息；
[0009]中心服务器平台，所述中心服务器平台与云端服务器平台电性连接，所述中心服务器平台用于分析人员信息的特征，并识别不同的人员信息；
[0010]移动客户端，所述移动客户端采用RFID记录设备，所述RFID记录设备用于记录人员信息；
[0011]数据采集模块，所述数据采集模块用于采集人员信息，并将采集到的人员信息通过移动客户端传递至中心服务器平台；
[0012]数据比对模块，所述数据比对模块用于将采集的人员信息与数据存储模块储存的人员信息进行分析比对；
[0013]数据分析模块，所述数据分析模块与移动客户端电性连接，所述数据分析模块用于将采集的人员信息进行集中处理，同时生成分析结果，并回传至移动客户端；
[0014]人员统计模块，所述人员统计模块用于对数据。
[0015]优选的，所述数据采集模块在采集人员信息的过程如下；
[0016]步骤一：提取出采集到的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息，地表信息，信息类型包括色彩数据，距离数据以及声波数据；
[0017]步骤二：对采集到的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息进行综合处理，将提取出的色彩数据，距离数据以及声波数据信息标记为A，生成实时模型；
[0018]步骤三：从数据存储模块提取已经储存的人员信息，将储存的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息进行综合处理，将提取出的色彩数据，距离数据以及声波数据信息标记为B，生成预设模型。
[0019]优选的，提取出获取到的实时模型，将实时模型导入到模型库中，模型库中预设了正常模型与故障模型，计算出实时模型与预设模型之间的差值得到模型差M
t
，t为正常模型的数量信息，再计算出实时模型与故障模型之间的差值得到故障模型差N
q
，q为正常模型的数量信息，获取到所有M
t
与N
q
的绝对值，提取出所有M
t
与N
q
的绝对值中的最小值；
[0020]当最小值为正常模型时，生成正常模型匹配信息，并进行图像的提取；
[0021]当最小值为故障模型时，生成故障模型匹配信息，并重新进行A数据的采集。
[0022]优选的，提取出采集到面部信息以及指纹信息，对图片信息进行处理；
[0023]当提取到的图片信息的物理分辨率达到720p，此时通过图片信息直接提取信息进行误差分析，获取到误差分析结果；
[0024]当提取到的图片信息的物理分辨率达到不足720p时，对此区域再进行多次扫描，直到获取的图片信息的物理分辨率达到720p，再提取信息进行误差分析，获取到误差分析结果。
[0025]优选的，步骤一：缩小尺寸；将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素，去除图片的细节，只保留图片的结构、明暗信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异；
[0026]步骤二：简化色彩；将缩小后的图片，转为64级灰；
[0027]步骤三：计算平均值；计算所有64个像素的灰度平均值；
[0028]步骤四：比较像素的灰度；将每个像素的灰度与平均值进行比较；
[0029]大于或等于平均值，记为1；
[0030]小于平均值，记为0；
[0031]步骤五：计算哈希值；将步骤四的比较结果组合在一起，构成一个64位的整数，获取到图片的指纹；
[0032]步骤六：得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。
[0033]优选的，数据比对模块将采集的人员信息与数据存储模块储存的人员信息进行分析比对信息的步骤如下：
[0034]步骤一：采集m组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RFID智能人员统计设备，其特征在于，包括，云端服务器平台，所述云端服务器平台电性连接有数据存储模块，所述数据存储模块用于储存人员信息，所述人员信息包括人员的面部信息，指纹信息，以及声纹信息；中心服务器平台，所述中心服务器平台与云端服务器平台电性连接，所述中心服务器平台用于分析人员信息的特征，并识别不同的人员信息；移动客户端，所述移动客户端采用RFID记录设备，所述RFID记录设备用于记录人员信息；数据采集模块，所述数据采集模块用于采集人员信息，并将采集到的人员信息通过移动客户端传递至中心服务器平台；数据比对模块，所述数据比对模块用于将采集的人员信息与数据存储模块储存的人员信息进行分析比对；数据分析模块，所述数据分析模块与移动客户端电性连接，所述数据分析模块用于将采集的人员信息进行集中处理，同时生成分析结果，并回传至移动客户端；人员统计模块，所述人员统计模块用于对数据。2.根据权利要求1所述的一种基于RFID智能人员统计设备，其特征在于：所述数据采集模块在采集人员信息的过程如下；步骤一：提取出采集到的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息，地表信息，信息类型包括色彩数据，距离数据以及声波数据；步骤二：对采集到的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息进行综合处理，将提取出的色彩数据，距离数据以及声波数据信息标记为A，生成实时模型；步骤三：从数据存储模块提取已经储存的人员信息，将储存的人员面部信息，指纹信息，以及声纹信息进行综合处理，将提取出的色彩数据，距离数据以及声波数据信息标记为B，生成预设模型。3.根据权利要求2所述的一种基于RFID智能人员统计设备，其特征在于：提取出获取到的实时模型，将实时模型导入到模型库中，模型库中预设了正常模型与故障模型，计算出实时模型与预设模型之间的差值得到模型差M
t
，t为正常模型的数量信息，再计算出实时模型与故障模型之间的差值得到故障模型差N
q
，q为正常模型的数量信息，获取到所有M
t
与N
q
的绝对值，提取出所有M
t
与N
q
的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈曦，严新宇，郑文，
申请(专利权)人：武汉菲奥达物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：