基于人脸识别和RFID智能门禁考勤系统

发表时间:2021/8/6   来源:《中国电业》2021年第9期   作者:吴林俊
[导读] 随着信息技术的普及,电厂信息化建设势在必行,并且已成为建设的核心所在。

        吴林俊
        国家能源谏壁发电厂江苏省镇江市212000
        摘要:随着信息技术的普及,电厂信息化建设势在必行,并且已成为建设的核心所在。深化安全保障环节,全面提高信息化与精细化管理水平,保证电厂工作平稳有序的开展。探讨RFID与人脸识别技术在特殊群体电厂信息化管理中的应用,同时探讨如何利用RFID和人脸识别技术建立先进的电厂周界系统,进而提出如何整合现有信息化设备来构建院区安防管理体系,并提出了平台和体系建设的保障措施,为未来普遍开展“智能门禁”建设提供了技术保障。
        关键词:人脸识别;RFID;智能门禁考勤
        引言
        禁运是确保生命安全、社会稳定与和谐的重要组成部分。是一种智能门式系统,存在常见缺陷,设计者集成人脸识别,旨在通过研究人脸识别技术解决安全系统存在的安全、未经授权使用和安装困难等问题。采用集成软件技术、Adamo算法和PCA人脸识别算法的全新安全系统可提高工作场所的安全性,例如:认证、企业安全、安全和银行保密。
1系统设计设计原则
        1.1实用性
        系统设计不能脱离实际,机械套用安全防范技术,构建操作便捷、功能易用、高效实用的系统,从而有效实现其安全防范预警的目的。
        1.2先进性
        在保证集成性和实用性原则的基础上,采用先进的识别、存储技术以及适当的网络传输配置,保证系统整体的先进性、技术寿命和后期投资的可延续性。
2智能门禁系统设计方案
        2.1智能门禁系统工作原理
该系统主要由系统服务、门锁服务、电子锁以及由门锁、身份指示灯、门控制器、网络摄像头、扬声器和备用电源组成的其他关键组件组成。Gate控制器主要用于读取身份证明、面部识别、报警处理和端口处理。安全系统由身份单元、过程和控制单元、电气锁和执行单元、传感器和报警单元、线路和通信单元、管理和设置单元等部分组成。不同的应用方案可以通过不同的认证。在更稳定的位置,可以预先输入用户的面部数据,以加快面部识别速度并提高效率。对于用户不固定且移动性高的位置,用户的ID和面部都将被重复标识。双重识别可提高用户效率,同时管理系统的实际名称可有效解决传统锁定系统的安全问题。识别使用者时,会成功处理身份,并显示错误讯息,系统会自动执行警告处理。人脸识别过程中,标识符成功打开,如果失败,则会标识标识符,并在出现错误消息时发出警告。
2.2高级管理层设计
smartdoor控制器的参数配置,在系统初始化过程中依次检查网络模块、RFID阅读器、安全模块网格参数(3.3v/5v)?网络模块初始化并配置SSL的密钥和公钥。使用HTTPS通信(WiFi:通过输入密码自动连接到接入点);有线网络:询问路由器是否正常,是否为第二个路由器分配了TCP服务器所连接的网络IP地址,或者服务器是否直接连接。ping完成后,创建心跳数据包以保持持久连接并允许网络通信。路由器配置的IP地址为8080。网络请求参数初始化lockLD=ro014&type=1&content=order。网络初始化成功后,检索服务器系统时间,以确保门控控制器时钟与服务器同步。
3人脸识别及信息管理中心的实现
        3.1人脸检测设计
为了避免在人脸识别中影响背景和其他复杂环境,并确保成功检测,在视频流中检测到人脸,并将其用于后续的人脸识别。该程序使用Adaboost算法进行人脸识别。首先从OpenKS库中加载人的面部选择器,然后识别视频流中的每个图像。当一个人的脸出现在视频流中时,用矩形边框标记并裁剪它,然后保存它以进行人脸识别,如果找不到人的脸,则跳到下一帧。

结果可以在偏折角度较小或阴影较低的复杂背景中看到。
3.2识别阶段
智能手机人脸识别系统需要实时检测访问者。因此,必须在视频流中捕获人像才能实现实时检测。人体面部识别模块允许实时检测视频流中的每个帧。当检测到人脸时,三个任意人格图像应用于人脸检测模块。创建TXT文件,用于存储视频流中裁切的三张人脸的已保存路径。在人脸识别中,程序根据其中包含的路径加载人脸。首先将要识别的图像加载到图像数组中,然后加载在培训阶段存储的XML文件,使用LBA运算符描述测试者的脸,计算图像的LBA图表向量,将特征向量投影到特征空间上,确定与要识别的人脸最接近的人脸图像,并确定可信度,即使用欧洲的公里数。确定要识别的图像与最近的图案之间的相似性。如果成功检测到超过0.85的阈值,则当成功检测到两个以上的图像时,将通过端口阻止访问者。
4系统硬件设计
        4.1核心模块
        系统选用了高性能BCM2711处理器,该处理器为四核Cor?tex-A72架构,主频1.5GHz,保障系统稳定流畅运行,集成工作频率为500Mhz的VideocoreVIGPU,为人脸识别并行运算提供硬件加速,支持4K60FPSHEVC视频解码,芯片工艺为28纳米,有利于系统低功耗、低发热设计。内存采用的是LPDDR4内存芯片,容量2G,满足系统运行需求,Flash为外扩16GMi?croSD卡。
        4.2射频识别
        系统选用的射频识别芯片为MFRC522,它工作在13.56MHZ,支持协议多、低功耗、低成本,传输速率高达424Kbit/s,与处理器使用SPI协议通信。13.56MHZ是目前RFID使用最为广泛的频率,许多校园卡、公交卡、门禁、手机NFC都使用此频率,因此还可添加支持NFC功能的手机、手环等作为认证设备,该频率兼顾了速度和安全性,通信距离一般不超过10cm。该系统选用的卡片是MifareS50,该卡片有1K的存储容量,满足系统要求,遵守ISO14443A标准,具有安全、防干扰、速度快、价格低等优点。对全扇区进行加密,防止复制,加强系统的安全性。
        4.3电控门锁
        电控门锁采用电磁锁,当通电时,电磁铁产生巨大吸力吸住铁板,达到把门锁住的效果,当电源断开,磁力消失,门即可打开。同时电磁锁可以方便实现闭环检测,当有暴力开门时,可以发出报警信号,且当断电时,门为常开状态,符合消防安全规范。
5系统软件设计
        服务器端基于Flask框架,客户端与服务器使用HTTPS协议通信,安全可靠。后台WEB管理界面后端使用Python/Node.js编写,实现考勤统计,权限判断,前端使用HTML/JavaScript编写,绘制交互界面。服务器从客户端获得识别的人脸并根据教务系统课表教室分配信息,得到是否有开门权限并将结果下发客户端,同时整理记录考勤信息。人脸识别模块调用摄像头捕捉人脸图像,通过过滤器过滤信息,进一步进行人脸规范化和人脸建模,将被识别的人脸特征与数据库中人脸特征作对比,完成人脸识别,并将识别后的结果上传至信息管理模块。周界超高频读写器读取到RFID标签时,调用周界定位模块和防范预警模块。超高频读写器通过发射天线,发射一定频率的射频信号。
结束语
        本系统以人脸识别为主,RFID为辅,应用于门禁考勤,具有一定实用性,能解决当前的考勤工作问题。后续,不仅可以应用电厂,也可应用到企业、政府等场合,具有很大的普适性。在实验中发现,系统的人脸识别算法的速度有待优化,web管理界面功能还需扩充,以增加系统的实用性。
参考文献
[1]王磊.人脸识别的智能门禁系统的研究与设计[D].西安工业大学,2018.
[2]王飞,程威,余斌.基于人脸识别的智能门禁系统[J].常熟理工学院学报,2018,30(04):64-69.
[3]刘贝.基于嵌入式的人脸识别智能门禁系统[D].西安工业大学,2017.
[4]惠婷.智能门禁系统中人脸识别算法的研究[D].西安工业大学,2017.
[5]谭军一.基于人脸识别的智能门禁系统设计[D].成都理工大学,2017.
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