[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

专利信息
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
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 算法 行李箱 智能 系统 方法
【说明书】:

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:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于金陵科技学院,未经金陵科技学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010744814.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top