[发明专利]基于深度学习的人脸门禁控制装置及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的人脸门禁控制装置，其特征在于：包括人脸库、图像采集部、人脸检测部、人脸识别部以及门禁控制部；

所述人脸库，用于录入并储存内部人员人脸信息；

所述图像采集部，用于采集现场图像；

所述人脸检测部，用于检测采集的所述现场图像中是否出现人脸图像；

所述人脸识别部，用于将检测到的所述人脸图像与所述人脸库中的人脸信息进行比对；

所述门禁控制部，用于接收所述人脸识别部传来的比对信息并控制大门是否开启。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人脸门禁控制装置，其特征在于：所述图像采集部至少包括视频采集模块、视频预处理模块、视频编码模块模块、图片抓拍模块、网络传输模块；

所述视频采集模块，用于采集实时视频；

所述视频预处理模块，用于对所述实时视频进行白平衡以及曝光处理；

所述视频编码模块，用于对所述实时视频的视频数据流进行压缩编码；

所述图片抓拍模块，用于对检测到的人脸图像的帧画面进行压缩编码并制成图片格式的人脸图片；

所述网络传输模块，用于将检测到的所述人脸图片以及压缩编码后的视频数据通过网络传输给其他各部，所述其他各部分别为图像采集部、人脸检测部、人脸识别部以及门禁控制部。

3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人脸门禁控制装置，其特征在于：所述人脸检测部至少包括实时图像接收模块、图像解析模块以及人脸检测模块；

所述实时图像接收模块，用于接收图像采集部采集到的实时的现场图像；

所述图像解析模块，用于解析接收的所述现场图像中是否存在人脸，出现的人脸是否为第一次出现，防止一个人脸多次触发识别；

所述人脸检测模块，用于检测接收的所述现场图像中的人脸信息，并定位该人脸信息在所述人脸库中的坐标。

4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人脸门禁控制装置，其特征在于：所述人脸识别部至少包括人脸图像接收模块、人脸图像比对模块以及人脸比对算法模块；

所述人脸图像接收模块，用于接收所述人脸图像；

所述人脸图像比对模块，用于将接收的人脸图像的数据与人脸库中的数据进行比对，判断人脸库中是否有满足的人脸；

人脸比对算法模块，用于通过深度学习的算法进行比对。

5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的人脸门禁控制装置，其特征在于：所述图像采集部还包括摄像机，所述摄像机安设于所述大门上。

6.一种基于深度学习的人脸门禁控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，预先采用人脸库将内部人员的人脸信息录入并储存；

S2，采用图像采集部来采集现场图像；

S3，采用人脸检测部来检测采集的现场图像，并判断是否出现人脸图像；

S4，采用人脸识别部获取所述人脸检测不检测到的人脸图像，并将该人脸图像与所述人脸库中的人脸信息进行比对，得到比对结果；

S5，将所述比对结果传送至门禁控制部，所述门禁控制部接收所述对比结果并控制大门是否开启。

7.如权利要求6所述的一种基于深度学习的人脸门禁控制方法，其特征在于，所述S2步骤中，采集的具体步骤为：

S21，采用视频采集模块来采集实时视频；

S22，采用视频预处理模块来对所述实时视频进行白平衡以及曝光处理；

S23，采用视频编码模块来对所述实时视频的视频数据流进行压缩编码；

S24，采用图片抓拍模块来对检测到的人脸图像的帧画面进行压缩编码并制成图片格式的人脸图片；

S25，采用网络传输模块来将检测到的所述人脸图片以及压缩编码后的视频数据通过网络传输给其他各部，所述其他各部分别为图像采集部、人脸检测部、人脸识别部以及门禁控制部。