一种基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法及系统与流程

本发明属于身份识别的，具体地涉及一种基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法及系统。

背景技术：

1、风电场通常采用两票（工作票与操作票）制度作为管控手段管理现场运维人员，指导、监督运维人员安全、合规的执行相关运维作业，对应实际的风电场运维作业，操作人员一般凭借人工检验两票进入到风电场中进行运维作业，但如此管理，容易出现疏忽的情况，进而影响作业安全，而现有技术中也有采用人脸识别的方式识别作业人员身份，但其也容易存在风险，同时现有的人脸识别精度不高，无法有效识别作业人员身份，导致风电场作业存在较大隐患。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法及系统，用于解决现有技术中的技术问题。

2、一方面，本发明提供以下技术方案，一种基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法，包括：

3、通过门禁设备实时获取目标视频，将所述目标视频进行逐帧拆解，以得到若干连续单帧的拆解图像；

4、对若干所述拆解图像进行目标检测与筛分，以得到若干目标图像；

5、对若干所述目标图像进行人脸特征提取，以得到人脸特征数据；

6、控制所述门禁设备将所述人脸特征数据加密传输至云端，通过云端对加密后的人脸特征数据进行解密与身份验证，以输出人脸识别结果；

7、若人脸识别结果为身份验证通过，则基于所述人脸识别结果在对应时间段的两票数据库中进行索引，若存在与所述人脸识别结果对应的两票数据，则控制所述门禁设备处于开启状态，若不存在与所述人脸识别结果对应的两票数据或人脸识别结果为身份验证不通过，则控制所述门禁设备处于关闭状态。

8、相比现有技术，本发明的有益效果为：本发明首先通过门禁设备实时获取目标视频，将所述目标视频进行逐帧拆解，以得到若干连续单帧的拆解图像；之后对若干所述拆解图像进行目标检测与筛分，以得到若干目标图像；而后对若干所述目标图像进行人脸特征提取，以得到人脸特征数据；然后控制所述门禁设备将所述人脸特征数据加密传输至云端，通过云端对加密后的人脸特征数据进行解密与身份验证，以输出人脸识别结果；最后若人脸识别结果为身份验证通过，则基于所述人脸识别结果在对应时间段的两票数据库中进行索引，若存在与所述人脸识别结果对应的两票数据，则控制所述门禁设备处于开启状态，若不存在与所述人脸识别结果对应的两票数据或人脸识别结果为身份验证不通过，则控制所述门禁设备处于关闭状态，本发明通过身份验证与两票信息验证双重手段对人员进行验证，以确保操作人员有足够权限进入风电场进行作业，以加强风电场作业监管安全，同时本发明对图像进行目标检测与特征提取，一方面可精准识别门禁设备识别范围内的运动目标，另一方面可精准快速提取人脸的特征，以提升识别的准确率，其次，本发明通过对特征进行加密处理，以避免数据的泄露以及提升人脸识别的安全性。

9、较佳的，所述对若干所述拆解图像进行目标检测与筛分，以得到若干目标图像的步骤包括：

10、将若干所述拆解图像按顺序存入拆解图像集中，选取所述拆解图像集中的第一帧拆解图像，并对所述第一帧拆解图像中的任意一像素点进行邻域点采样处理，以得到背景像素点集：

11、；

12、式中，为像素点的8邻域内随机采样得到的像素点，为背景像素点集中像素点的数量；

13、基于所述背景像素点集确定第一判断阈值：

14、；

15、式中，为第一阈值，为第二阈值，为调整因子；

16、计算像素点与所述背景像素点集中像素点之间的颜色差值：

17、；

18、式中，、、分别为像素点的rgb三通道分量值，、、分别为背景像素点集中像素点的rgb三通道分量值；

19、基于所述第一判断阈值与所述颜色差值判断像素点为背景点或前景点，并基于判断结果输出若干前景图像，基于若干所述前景图像进行目标差分处理，以得到若干目标图像。

20、较佳的，所述基于所述第一判断阈值与所述颜色差值判断像素点为背景点或前景点，并基于判断结果输出若干前景图像，基于若干所述前景图像进行目标差分处理，以得到若干目标图像的步骤包括：

21、若像素点与所述背景像素点集中像素点之间的差值绝对值小于第一判断阈值且颜色差值小于颜色阈值，则所述像素点为背景点，若像素点与所述背景像素点集中像素点之间的差值绝对值不小于第一判断阈值和/或颜色差值不小于颜色阈值，则所述像素点为前景点；

22、基于输出的背景点对拆解图像集中的图像进行背景像素点集逐帧迭代更新，以输出若干前景图像；

23、提取相邻三帧的前景图像并分别进行差分处理，以得到第一差分图像与第二差分图像；

24、对所述第一差分图像与所述第二差分图像进行二值化处理并保留所述第一差分图像与所述第二差分图像的共同部分，以输出待定目标图像；

25、对所述待定目标图像依次进行轮廓填充与腐蚀操作，以输出若干定位目标图像，计算若干所述定位目标图像的图像面积并将图像面积大于预设面积的定位目标图像存入定位目标图像集中，在所述拆解图像集中筛分出与所述定位目标图像集中图像对应的拆解图像，以得到若干目标图像。

26、较佳的，所述对若干所述目标图像进行人脸特征提取，以得到人脸特征数据的步骤包括：

27、将若干所述目标图像存入目标图像集中，将目标图像集分为m个人脸图像集，每个所述人脸图像集中包括m张图像；

28、计算所述目标图像集的样本均值序列：

29、；

30、；

31、式中，为第m个人脸图像集中的第m张图像，为总样本均值，为第m个人脸图像集；

32、基于所述样本均值序列确定核转换矩阵：

33、；

34、式中，为核转换矩阵第行第列的元素，、分别为样本均值序列中第个、第个一维向量，为核参数；

35、对所述核转换矩阵依次进行中心化处理与特征求解，基于求解结果确定特征矩阵，以得到人脸特征数据。

36、较佳的，所述对所述核转换矩阵依次进行中心化处理与特征求解，基于求解结果确定特征矩阵，以得到人脸特征数据的步骤包括：

37、对所述核转换矩阵进行中心化处理，以得到处理矩阵：

38、；

39、；

40、式中，为中心化矩阵，为中心化处理大小；

41、对所述处理矩阵进行特征向量与特征值求解：

42、；

43、式中，为阶正交矩阵；

44、将所述特征值进行降序处理，以得到降序特征序列，在所述降序特征序列中选取前m个特征值，以得到筛选特征序列，并基于筛选特征序列计算特征矩阵，以得到人脸特征数据：

45、，；

46、式中，为筛选特征序列中第m个特征值，为降序特征序列中第个特征值。

47、较佳的，所述控制所述门禁设备将所述人脸特征数据加密传输至云端，通过云端对加密后的人脸特征数据进行解密与身份验证，以输出人脸识别结果的步骤包括：

48、控制所述门禁设备对所述人脸特征数据进行二值化处理，以得到二值化特征数；

49、通过所述门禁设备对所述二值化特征数进行加密处理，以得到第一加密数据与第二加密数据：

50、；；

51、式中，为公钥，为随机数，、为二值化特征数中0、1的索引；

52、控制所述门禁设备将第一加密数据与第二加密数据发送至云端，对所述第一加密数据、所述第二加密数据进行距离计算，以得到距离密文：

53、；

54、式中，为海明距离，为二值化特征数中1的个数，为密文乘运算，为密文除运算，为公钥加密过程；

55、对所述距离密文依次进行调整与解密处理，以得到解密数据，基于所述解密数据在人脸数据库中进行检索，以输出人脸识别结果。

56、较佳的，所述对所述距离密文依次进行调整与解密处理，以得到解密数据，基于所述解密数据在人脸数据库中进行检索，以输出人脸识别结果的步骤包括：

57、控制所述云端生成随机系数，基于所述随机系数与处理阈值对所述距离密文进行调整处理，以得到调整密文：

58、；

59、对所述调整密文进行解密处理，以得到解密数据：

60、；

61、；

62、；

63、式中，为解密函数，为私钥；

64、将所述解密数据进行数据恢复，以得到恢复人脸数据，在人脸数据库中检索是否存在与所述恢复人脸数据对应的人脸数据，若人脸数据库中检索存在与所述恢复人脸数据对应的人脸数据，则身份验证通过，若人脸数据库中检索不存在与所述恢复人脸数据对应的人脸数据，则身份验证不通过。

65、第二方面，本发明提供以下技术方案，一种基于风电场两票与门禁联动的身份识别系统，所述系统包括：

66、处理模块，用于通过门禁设备实时获取目标视频，将所述目标视频进行逐帧拆解，以得到若干连续单帧的拆解图像；

67、检测模块，用于对若干所述拆解图像进行目标检测与筛分，以得到若干目标图像；

68、提取模块，用于对若干所述目标图像进行人脸特征提取，以得到人脸特征数据；

69、安全模块，用于控制所述门禁设备将所述人脸特征数据加密传输至云端，通过云端对加密后的人脸特征数据进行解密与身份验证，以输出人脸识别结果；

70、门禁控制模块，用于若人脸识别结果为身份验证通过，则基于所述人脸识别结果在对应时间段的两票数据库中进行索引，若存在与所述人脸识别结果对应的两票数据，则控制所述门禁设备处于开启状态，若不存在与所述人脸识别结果对应的两票数据或人脸识别结果为身份验证不通过，则控制所述门禁设备处于关闭状态。

71、第三方面，本发明提供以下技术方案，一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法。

72、第四方面，本发明提供以下技术方案，一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于风电场两票与门禁联动的身份识别方法。