[发明专利]开门控制方法和系统

说明书

本发明公开了一种开门控制方法和系统，获取人体感兴趣区域图像后，基于人体感兴趣区域图像计算人体身高，一方面基于人体身高判断人体是否为儿童；另一方面使用卷积神经网络模型对人体感兴趣区域图像进行人体分类；在基于人体身高判断结果，以及基于卷积神经网络模型的人体分类结果均为儿童时控制门体保持锁定，否则控制门体开锁；这种结合身高判断+年龄识别判断的方式，能通过身高判断能从高度上排除非儿童的人群，通过卷积神经网络提取人的诸如衣着特征、体貌特征、高矮特征、胖瘦特征等与年龄相关的特征值来判断分类的方式从年龄上明确排除非儿童的人群，使得分类结果更加贴近实际更加准确，能够防止儿童随意开启门体，避免潜在危险发生。

技术领域

本发明属于图像处理识别技术领域，具体地说，是涉及一种开门控制方法和系统。

背景技术

带门体的柜体、家用电器等的普及为用户生活提供了便利，但也存在一定的安全隐患；例如，塞满物品的柜体、冰箱等在开启门体的时候，存在物品掉落的可能，此时若是儿童开启门体，则可能会被掉落的物品误伤头部等；或者，儿童出于好奇等打开门体钻入柜体中，也会因为意外原因出不来或者发生其他伤害事故。

为了避免对儿童的潜在伤害，现有技术中，存在一些开门控制方法，例如，用红外传感器检测门体前出现的人体的身高，在身高低于一个身高定阈值时，则控制门体的锁处于锁死状态，防止儿童开启，但这种方案中对于身高阈值的设定比较困难，设定较低时，对于身高较矮的成人则无法开启门体，设定较高时则不利于保护儿童；又例如，采用摄像头获取用户脸部信息的方式，对用户的人脸进行识别，非授权用户无法开启门体，或授权用户才可以开启门体，但这种方式需要提前录入用户的脸部信息、设定授权信息等，占用系统资源且使用不方便。

发明内容

本申请提供了一种开门控制方法和系统，能够基于用户人体信息准确且高效的对用户进行分类，防止儿童随意开启门体，避免潜在危险发生。

为解决上述技术问题，本申请采用以下技术方案予以实现：

提出一种开门控制方法，包括：获取人体感兴趣区域图像；基于所述人体感兴趣区域图像计算人体身高；基于所述人体身高判断人体是否为儿童；以及使用卷积神经网络模型对所述人体感兴趣区域图像进行人体分类；判断基于所述人体身高判断结果，以及基于所述卷积神经网络模型的人体分类结果是否均为儿童，若是，控制门体保持锁定，否则控制门体开锁。

进一步的，所述卷积神经网络模型包括三个卷积层、两个全连接层和一个分类器，所述分类器输出人体所对应人的分类为儿童和非儿童。

进一步的，所述卷积神经网络模型可基于离线或在线方式更新。

进一步的，所述卷积神经网络采用随机梯度下降法进行训练。

提出一种开门控制系统，包括门体，还包括摄像单元、第一分类单元、第二分类单元、判断单元和控制单元；所述摄像单元，用于获取人体感兴趣区域图像；所述第一分类单元，用于基于所述人体感兴趣区域图像计算人体身高，并基于所述人体身高判断人体是否为儿童；所述第二分类单元，用于使用卷积神经网络模块对所述人体感兴趣区域图像进行人体分类；所述判断单元，用于判断基于所述人体身高判断结果，以及基于所述卷积神经网络模型的人体分类结果是否均为儿童；若是，则控制单元控制门体保持锁定，否则，控制单元控制门体开锁。

进一步的，所述卷积神经网络模型包括三个卷积层、两个全连接层和一个分类器，所述分类器输出人体所对应人的分类为儿童和非儿童。

进一步的，所述系统还包括存储单元和更新单元；所述存储单元，用于存储所述卷积神经网络模型；所述更新单元，用于以对所述卷积神经网络模型基于离线或在线方式进行更新。

进一步的，所述卷积神经网络采用随机梯度下降法进行训练。