本发明专利技术涉及电子设备技术领域，且公开了一种基于机器学习的人脸识别设备，包括人脸识别设备本体和摄像模块，所述人脸识别设备本体的上方设有安装机构，所述人脸识别设备本体的一侧设有角度调节机构，所述角度调节机构的下方设有支撑架，所述支撑架的下方设有定位机构，所述安装机构包括有安装槽。本发明专利技术通过设有直杆、支撑板、螺杆、升降板、压块、橡胶防滑垫、安装槽、限位口和限位凸块的配合，可将摄像模块置于安装槽内，并通过转动螺杆，同时带动升降板、压块和橡胶防滑垫下压摄像模块，可快速将摄像模块装配在安装槽内，通过此种装配方式，方便工作人员随时更换算法升级之后的摄像模块，使得提高更换摄像模块时的便捷性。使得提高更换摄像模块时的便捷性。使得提高更换摄像模块时的便捷性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的人脸识别设备
[0001]本专利技术涉及电子设备
，更具体地涉及一种基于机器学习的人脸识别设备。
技术介绍
[0002]随着社会的不断进步，人脸识别逐渐进入了大众的视野。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。现有技术中人脸识别作为基于脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，已经广泛应用于各行各业，比如说门禁，地铁、机场等各出入口；小区安防、超市营销等各种场景。由于现在科学技术飞速的发展，现有人脸识别技术基于机器学习的更新换代的速度较快，但是传统的识别设备无法根据算法的进步而进行升级，由于现有摄像模块通常是安装在识别装置的内部，不便于工作人员快速进行更换升级之后的摄像模块，所以需要一种便于更换摄像模块的识别装置来解决该问题。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供了一种基于机器学习的人脸识别设备，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
[0004]本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器学习的人脸识别设备，包括人脸识别设备本体和摄像模块，所述人脸识别设备本体的上方设有安装机构，所述人脸识别设备本体的一侧设有角度调节机构，所述角度调节机构的下方设有支撑架，所述支撑架的下方设有定位机构。
[0005]所述安装机构包括有安装槽，所述安装槽开设在人脸识别设备本体的顶部，所述摄像模块活动套接在安装槽的内腔，所述摄像模块的正上方设有压块，所述压块的底部固定连接有橡胶防滑垫，所述压块的顶部固定连接有升降板。
[0006]所述角度调节机构包括有固定架，所述固定架的底部开设有限位槽，所述限位槽的内腔设有丝杆，所述丝杆的外壁螺纹套接有调节块，所述调节块的外壁滑动连接在限位槽的内腔，所述调节块的底部铰接有调节杆，所述调节杆的一端铰接在人脸识别设备本体一侧的底部。
[0007]所述定位机构包括有底座，所述底座的下方设有橡胶吸盘，所述橡胶吸盘的数量为多个，所述底座的底部开设有防护槽，所述防护槽内腔的顶部固定连接有配重块。
[0008]进一步的，所述人脸识别设备本体的顶部固定连接有直杆，所述直杆的数量为两个，两个所述直杆对称固定连接在人脸识别设备本体的顶部，所述压块的顶部固定连接有升降板，两个所述直杆的外壁活动套接在升降板内部的两侧。
[0009]采用上述技术方案，通过该方案中的升降板和压板的配合，可下压摄像模块，对摄像模块进行固定。
[0010]进一步的，所述升降板的上方设有支撑板，所述支撑板固定套接在两个直杆的外壁，所述支撑板的中部螺纹套接有螺杆，所述螺杆的底端转动连接在升降板顶部的中部。
[0011]采用上述技术方案，通过该方案中的螺杆，可进行调节升降板的位置。
[0012]进一步的，所述安装槽底部的两侧开设有限位口，所述摄像模块底部的两侧固定连接有与限位口相适配的限位凸块，所述限位凸块的底部插接在限位口的内腔。
[0013]采用上述技术方案，通过该方案中的限位凸块和限位口的配合，可将摄像模块初步定位在安装槽内。
[0014]进一步的，所述固定架的一侧设有铰链，所述固定架的一侧通过铰链铰接在人脸识别设备本体一侧的上方。
[0015]采用上述技术方案，通过该方案中的铰链，可使人脸识别设备本体一侧的上方在固定架的一侧活动。
[0016]进一步的，所述限位槽内腔的一侧固定安装有正反转电机，所述正反转电机的输出端固定连接在丝杆的一端，所述丝杆的另一端转动连接在限位槽的另一侧。
[0017]采用上述技术方案，通过该方案中的正反转电机和丝杆的配合，可带动调节块和调节杆一端移动，便于进行调节人脸识别设备本体倾斜角度。
[0018]进一步的，所述配重块的底部固定连接有防护箱，所述防护箱的数量为多个，多个所述防护箱的内腔均活动套接有缓冲板，所述缓冲板的底部固定连接有固定杆，所述固定杆的外壁活动套接在防护箱的底部，所述固定杆的底端固定连接有压板，所述压板的底部固定连接在橡胶吸盘的顶部。
[0019]采用上述技术方案，通过该方案中的配重块可增加底座的重量。
[0020]进一步的，所述缓冲板的内部活动套接有导向杆，所述导向杆的底端固定连接在防护箱内腔的底部，所述导向杆的顶端固定连接在防护箱内腔的顶部。
[0021]采用上述技术方案，通过该方案中的导向杆可保证缓冲板在防护箱内运动时的垂直性。
[0022]进一步的，所述导向杆的外壁活动套接有缓冲弹簧，所述缓冲弹簧的顶端固定连接在防护箱内腔的顶部，所述缓冲弹簧的底端固定连接在缓冲板的顶部。
[0023]采用上述技术方案，通过该方案中的缓冲弹簧，可利用缓冲弹簧的弹性可对橡胶吸盘进行防护，防止下压力度过大对橡胶吸盘造成损坏的情况发生。
[0024]进一步的，所述支撑架的顶端固定连接在固定架底部的一侧，所述底座的顶部固定连接在支撑架的底部。
[0025]采用上述技术方案，通过该方案中的支撑架，可对固定架进行支撑，并可将固定架与底座之间连接在一起。
[0026]本专利技术的技术效果和优点：
[0027]1.本专利技术通过设有直杆、支撑板、螺杆、升降板、压块、橡胶防滑垫、安装槽、限位口和限位凸块的配合，可将摄像模块置于安装槽内，并通过转动螺杆，同时带动升降板、压块和橡胶防滑垫下压摄像模块，可快速将摄像模块装配在安装槽内，通过此种装配方式，方便工作人员随时更换算法升级之后的摄像模块，使得提高更换摄像模块时的便捷性。
[0028]2.本专利技术通过设有固定架、铰链、限位槽、正反转电机、丝杆、调节块和调节杆的配合，可带动调节块和调节杆的一端移动，调节杆的另一端并带动人脸识别设备一侧的底部
移动，人脸识别设备一侧的顶部通过铰链在固定架的右侧转动，使得便于调节人脸识别设备使用时的角度，提高人脸识别设备使用时的便捷性。
[0029]3.本专利技术通过设有底座、防护槽、配重块、防护箱和橡胶吸盘的配合，工作人员可按压底座和橡胶吸盘，并使橡胶吸盘吸附在台面上，便于对人脸识别设备进行定位，增加人脸识别设备使用时的稳定性，防止人脸识别设备从台面上掉落，并通过缓冲板、固定杆、压板、导向杆和缓冲弹簧的配合，利用缓冲弹簧的弹性可对橡胶吸盘进行防护，防止下压力度过大对橡胶吸盘造成损坏的情况发生。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的整体结构示意图。
[0031]图2为本专利技术的人脸识别设备本体、摄像模块和安装机构结构示意图。
[0032]图3为本专利技术的人脸识别设备本体结构俯视示意图。
[0033]图4为本专利技术的摄像模块和限位凸块结构示意图。
[0034]图5为本专利技术的固定架结构剖视示意图。
[0035]图6为本专利技术的底座结构剖视示意图。
[0036]图7为本专利技术的防护箱和缓冲板结构剖视示意图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的人脸识别设备，包括人脸识别设备本体(1)和摄像模块(2)，其特征在于，所述人脸识别设备本体(1)的上方设有安装机构(3)，所述人脸识别设备本体(1)的一侧设有角度调节机构(4)，所述角度调节机构(4)的下方设有支撑架(5)，所述支撑架(5)的下方设有定位机构(6)；所述安装机构(3)包括有安装槽(37)，所述安装槽(37)开设在人脸识别设备本体(1)的顶部，所述摄像模块(2)活动套接在安装槽(37)的内腔，所述摄像模块(2)的正上方设有压块(35)，所述压块(35)的底部固定连接有橡胶防滑垫(36)，所述压块(35)的顶部固定连接有升降板(34)；所述角度调节机构(4)包括有固定架(41)，所述固定架(41)的底部开设有限位槽(43)，所述限位槽(43)的内腔设有丝杆(45)，所述丝杆(45)的外壁螺纹套接有调节块(46)，所述调节块(46)的外壁滑动连接在限位槽(43)的内腔，所述调节块(46)的底部铰接有调节杆(47)，所述调节杆(47)的一端铰接在人脸识别设备本体(1)一侧的底部；所述定位机构(6)包括有底座(61)，所述底座(61)的下方设有橡胶吸盘(65)，所述橡胶吸盘(65)的数量为多个，所述底座(61)的底部开设有防护槽(62)，所述防护槽(62)内腔的顶部固定连接有配重块(63)。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人脸识别设备，其特征在于：所述人脸识别设备本体(1)的顶部固定连接有直杆(31)，所述直杆(31)的数量为两个，两个所述直杆(31)对称固定连接在人脸识别设备本体(1)的顶部，所述压块(35)的顶部固定连接有升降板(34)，两个所述直杆(31)的外壁活动套接在升降板(34)内部的两侧。3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的人脸识别设备，其特征在于：所述升降板(34)的上方设有支撑板(32)，所述支撑板(32)固定套接在两个直杆(31)的外壁，所述支撑板(32)的中部螺纹套接有螺杆(33)，所述螺杆(33)的底端转动连接在升降板(34)顶部的中部。4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的...
【专利技术属性】
技术研发人员：寇爱军，黄旭，顾宗侠，曾孟佳，孙文学，
申请(专利权)人：湖州学院，
类型：发明
国别省市：
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