[发明专利]一种基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法在审
申请号: | 202010744814.1 | 申请日: | 2020-07-29 |
公开(公告)号: | CN111882715A | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 张艳;胡兴柳;余振中 | 申请(专利权)人: | 金陵科技学院 |
主分类号: | G07C9/00 | 分类号: | G07C9/00;G06N3/00;G01S19/14 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 蒋昱 |
地址: | 210000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 算法 行李箱 智能 系统 方法 | ||
本发明涉及一种基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法。本发明利用蚁群算法在组合优化领域的优势,建立蚁群算法的行李箱智能锁系统。首先建立行李箱智能锁硬件系统,硬件系统主要包括指纹采集模块、舵机控制模块、ARM控制模块、GPS模块,GSM模块,LED模块、按键输入模块,和蜂鸣器模块等;ARM控制模块通过控制指纹采集模块读取用户指纹信息,为了保证指纹识别算法的准确度,使用蚁群算法对采集的指纹信息进行增强;最后通过舵机模块控制行李箱智能锁的开关。
技术领域
本发明涉及智能锁领域,特别设计基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法。
背景技术
随着交通技术的高速发展,远行成为了现代人生活很重要的一部分,行李箱变成了生活中必不可少的一种工具,尽管现有行李箱种类繁多,但行李箱的锁大部分还是传统的手动密码锁,安全性凸显不足。随着近些年制造行业的发展,嵌入式系统朝着集成化、低功耗、高频率、多功能的方向发展。嵌入式系统能够满足众多微型智能系统的需求。
发明内容
为了解决上述存在问题。本发明提出一种基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法,利用嵌入式系统集成化、低功耗、高频率、多功能的特点,建立行李箱指纹智能锁系统,利用蚁群算法对收集指纹信息进行信息增强,进而增加指纹识别的准确行,以用GSM,GPS等模块进而增加行李箱的安全性。为达此目的:
本发明提出基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法,具体步骤如下:
步骤1:建立行李箱智能锁硬件系统,智能锁硬件系统主要包括指纹采集模块、舵机控制模块、ARM控制模块、GPS模块,GSM模块,LED模块、按键输入模块,和蜂鸣器模块等;
步骤2:指纹采集模块采集用户指纹信息,对指纹信息进行灰度归一化;
步骤3:建立蚁群群体,对归一化的指纹信息进行指纹增强;
步骤4:指纹特征匹配,判断是否是用户开启智能锁;
步骤5:如果指纹特征匹配成功,控制器控制舵机打开智能锁,并打开智能锁的绿色指示灯;
步骤6:如果指纹特征匹配失败,提醒用户重新输入指纹信息,如果匹配失败超过5次,控制器锁定指纹模块,并通过GSM模块向用户手机发送行李箱的位置信息,需要用户手动输入密码再次解除指纹模块锁定。
作为本发明进一步改进,所述步骤2中灰度归一化公式为:
其中,G是灰度值I(i,j)的灰度估计值,D0是灰度值I(i,j)的灰度方差,M、N是指纹灰度图像的尺寸。
作为本发明进一步改进,所述步骤3中蚁群算法的样本与聚类中心的加权欧氏距离为公式为:
其中,pk是指纹灰度样本的权值,m是聚类数。
作为本发明进一步改进,所述步骤3中蚁群算法聚类路径上的信息量公式为:
其中,R是聚类半径,γ(i,j,t)是t时刻蚂蚁i到聚类中心j路径的信息量。
作为本发明进一步改进,所述步骤4中指纹特征匹配的公式为:
其中,D是输入指纹的特征向量,D0是库指纹的特征向量,T是匹配阈值。
本发明基于蚁群算法的行李箱智能锁系统的方法,有益效果在于:
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