(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211239768.5 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 广州睿泰智能设备 科技股份有限公 司 地址 510000 广东省广州市天河区天河路 490号2206(仅限办公用途) (72)发明人 曾伟雄　 (74)专利代理 机构 北京鼎德宝 专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11823 专利代理师 牟炳彦 (51)Int.Cl. G07C 9/25(2020.01) G06V 40/70(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种智能门禁管理系统及方法 (57)摘要 本发明涉及门禁管 理技术领域， 公开了一种 智能门禁管理系统及方法， 包括录入模块、 第一 信息处理模块、 第二信息处理模块、 深度特征提 取模块、 门禁采集模块、 权限确认模块、 门禁控制 模块、 记录模块和人员信息数据库。 将人员的生 物信息录入智能门禁管理系统， 将生物信息投射 到灰度色彩空间， 提取目标图像， 构建多层级强 分类器， 判断目标图像是否为生物信息图像； 构 建深度特征提取网络， 对人员的生物信息图像进 行特征提取， 对待验证人员的生物信息进行权限 确认， 生成权限指令控制电控锁进行开、 关锁。 本 发明解决了现有技术没有考虑节能， 当获取的 图 像中不含待识别信息时， 继续计算将大大提高能 耗， 提高计算复杂度， 不利于实现高效门禁管理 的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115424383 A 2022.12.02 CN 115424383 A 1.一种智能门禁管理系统， 其特 征在于， 包括以下部分： 录入模块、 第一信息处理模块、 第二信 息处理模块、 深度特征提取模块、 门禁采集模块、 权限确认模块、 门禁控制模块、 记录模块和人员信息数据库； 所述第一信息处理模块， 用于对生物信息进行预处理， 并将生物信息投射到灰度色彩 空间， 提取目标图像， 所第一信息处理模块通过数据传输的方式与所第二信息处理模块相 连； 所述第二信息处理模块， 用于构建多层级强分类器， 判断目标图像是否为生物信息 图 像， 所第二信息处 理模块通过数据传输的方式与所深度特 征提取模块相连； 所述深度特征提取模块， 用于构建深度特征提取网络， 将生物信息 图像输入所述深度 特征提取网络中， 输出生物信息图像的特征， 所深度特征提取模块通过数据传输的方式与 所权限确认模块和所 人员信息数据库相连； 所述权限确 认模块， 用于将当前人员的生物信 息图像特征与 人员信息数据库中存储的 生物信息图像特征进 行匹配， 对 人员的权限进行确认， 生 成权限指 令， 所权限确认模块通过 数据传输的方式与所门禁控制模块、 所记录模块和所 人员信息数据库相连。 2.一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.将人员的生物信息录入智能门禁管理系统中， 将生物信 息投射到灰度色彩空间， 提 取目标图像， 构建多层级强分类 器， 判断目标图像是否为 生物信息图像； S2.构建深度特征提取网络， 对人员的生物信 息图像进行特征提取， 对待验证人员的生 物信息进行权限确认， 生成权限指令控制电控锁进行开、 关锁。 3.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1具体包括： 将生物信息投射到灰度色彩空间， 得到生物信息中图像不同区域的色彩明暗度， 根据 不同区域的色彩明暗度计算哈尔特 征因子， 根据哈尔特 征因子提取目标图像。 4.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1具体包括： 构建多层级强分类器， 多层级强分类器用于判断目标图像是否为生物信息 图像， 获取 2N个训练样本用于对多层 级强分类器进行训练， 2 N个训练样 本包括N个生物信息图像和N个 非生物信息图像； 对每个训练样本进 行权重赋值， 计算每个训练样本的哈尔特征 因子， 得到 弱分类误差值， 再由多个层级的弱分类误差值组成多层级强分类 器。 5.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2具体包括： 构建深度特征提取网络， 将生物信息 图像输入深度特征提取网络中， 输出生物信息 图 像的特征； 从多个维度提取生物信息图像的深度特征； 深度特征提取网络由多个卷积层、 池 化层、 交互层、 全连接层组成， 是 具有自适应性的无监 督训练方法。 6.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2具体包括： 深度特征提取网络设立M个输入通道， 生物信 息图像输入到深度 特征提取网络后， 进入 各个输入通道， 输送到不同卷积层， 每个卷积层的卷积核数均不同， 从而得到M个通道输出 的M个图像特征； 然后经过池化层对数据进行降维， 用更高层次的特征表示图像； 对降维后 的M维图像特征进 行交互， 对交互后的图像特征进 行两两融合， 将融合后的图像特征输送到 全连接层， 将卷积输出 的二维特征图转化成一维的一个 向量， 输出当前生物信息图像的特 征集合。 7.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424383 A 2权限确认模块将当前人员的生物信息图像特征与人员信息数据库中存储的生物信息 图像特征进行匹配， 若匹配结果d符合预设阈值范围， 则 当前人员为已录入信息人员， 具有 开门权限； 否则无开门权限。 8.如权利要求2所述的一种智能门禁管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2具体包括： 权限确认模块生成权限指令， 由门禁控制模块根据权限指令对电控锁进行开、 关锁控 制， 并由记录模块记录人员出入情况， 存 储到人员信息数据库中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424383 A 3