(19)中华 人民共和国 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 202111627045.8 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 广州理工学院 地址 510540 广东省广州市白云区太和镇 兴太三路6 38号 (72)发明人 陈易平　原峰山　 (74)专利代理 机构 西安硕大知识产权代理事务 所(普通合伙) 61283 代理人 杨哲 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G07C 1/10(2006.01) G07C 9/37(2020.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/147(2022.01) F16M 11/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于卷积神经算法的图像识别系统及 识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于卷积神经算法的图 像识别系统及识别方法， 一种基于卷积神经算法 的图像识别系统包括外部设备和内部系统， 外部 设备包括支架、 电动伸缩杆、 安装板、 摄像头、 控 制面板和显示屏， 内部系统包括总控端、 显示端 和工作端， 一种基于卷积神经算法的图像识别系 统的识别方法包括以下步骤， 安装外部设备、 使 用外部设备和内部系统开始工作。 本方案， 实现 了相关人员自主调控摄像头的高度， 从而使摄像 头能够适用于不同身高的人群， 有利于保障人脸 图像识别的效率和准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114299579 A 2022.04.08 CN 114299579 A 1.一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特 征在于， 包括 外部设备(100)， 所述外部设备(100)包括支架(110)、 电动伸缩杆(120)、 安装板(130)、 摄像头(140)、 控制面板(150)和显示屏(160)， 所述电动伸缩杆(120)固定安装在所述支架 (110)的顶部， 所述安装板(130)固定连接在所述电动伸缩杆(120)的上端， 所述摄像头 (140)固定安装在所述安装板(130)的顶部， 所述控制面板(150)通过支撑杆(170)固定安装 在所述支架(110)的上侧， 所述控制面板(150)上设置有控制按钮(180)， 所述控制按钮 (180)与所述电动伸缩 杆(120)电信连接， 所述显示屏(160)通过固定杆(190)固定安装在所 述安装板(130)的上侧， 所述显示屏(160)与所述摄像头(140)电信连接， 所述固定杆(190) 设置有两个， 两个所述固定杆(190)相互对称； 内部系统， 所述内部系统包括总控端、 显示端和工作端； 所述总控端用于控制所述显示端和所述工作端的工作； 所述显示端与所述总控端电信连接， 用于 显示图像识别结果； 所述工作端与所述总控端电信连接， 用于进行图像识别的相关工作。 2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述支架 (110)包括底座(111)和支腿(112)， 所述支腿(112)固定焊接在所述底座(111)的底部， 所述 支腿(112)设置有四个， 四个所述支腿(1 12)分布在所述底座(1 11)的四角处。 3.如权利要求2所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述支腿 (112)的下端固定连接有垫板(113)， 所述垫板(113)的表面设置为粗糙面， 所述垫板(113) 上均匀开设有 若干个安装孔。 4.如权利要求2所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述底座 (111)的顶部固定焊接有导向杆(114)， 所述导向杆(114)的上端滑动贯穿所述安装板 (130)， 所述导向杆(114)设置有两个， 两个所述导向杆(114)对称分布在所述电动伸缩杆 (120)的两侧。 5.如权利要求1所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述总 控 端包括中央处 理模块、 录入 模块、 储存模块、 统计模块和设置模块； 所述中央处 理模块用于运 算所有相关数据， 包括图像和个人信息； 所述录入模块与所述中央处理模块电信连接， 所述录入模块用于将相关人员的图像和 个人信息进行 上传； 所述储存模块与所述中央处理模块电信连接， 所述储存模块用于储存相关人员的图像 和个人信息； 所述统计模块与所述中央处理模块电信连接， 所述统计模块用于对相关人员的图像和 个人信息进行分类和统计； 所述设置模块与所述中央处理模块电信连接， 所述设置模块用于对系统操作进行相关 设置。 6.如权利要求5所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述显示 端包括第一显示模块和第二显示模块； 所述第一显示模块与所述中央处理模块电信连接， 所述第一显示模块与所述显示屏 (160)电信连接， 所述第一显示模块用于向所述摄像头(140)拍摄到的相关人员显示其人脸 图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114299579 A 2所述第二显示模块与 所述中央处理模块电信连接， 所述第 二显示模块用于向后台操作 管理人员显示被所述摄 像头(140)拍摄到的相关人员的人脸图像。 7.如权利要求5所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述工作 端包括图像采集模块、 人脸检测模块、 学习训练模块和人脸识别模块； 所述图像采集模块与所述中央处理模块电信连接， 所述图像采集模块与所述摄像头 (140)电信连接， 所述图像采集模块用于采集相关人员的人脸图像信息； 所述人脸检测模块与 所述中央处理模块电信连接， 所述人脸检测模块与所述图像采集 模块电信连接， 所述人脸检测模块通过卷积神经网络算法对所述图像采集模块采集到的相 关人员的人脸图像信息进行 特征提取和后续的识别； 所述学习训练模块与 所述中央处理模块电信连接， 所述学习训练模块采用卷积神经网 络算法对人脸图像进行训练， 获取卷积神经网络模型， 以及连接所述人脸检测模块和所述 人脸识别模块； 所述人脸识别模块与 所述中央处理模块电信连接， 所述人脸识别模块与所述人脸检测 模块电信连接， 所述人脸识别模块根据所述人脸检测模块提取的相关人员的人脸图像信息 的特征信息进行识别工作。 8.如权利要求1所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述摄像 头(140)设置为高清广角摄 像头。 9.如权利要求1所述的一种基于卷积神经算法的图像识别系统， 其特征在于， 所述显示 屏(160)设置为高清液晶显示屏。 10.一种基于卷积神经算法的图像识别系统的识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 安装外部设备(100)： 先将外部设备(100)摆放在小区、 住宅楼 或公司企业写字楼的 入口处， 再使用螺栓一类的物品， 通过垫板(113)上的安装孔将外部设备(100)固定安装在 该处； S2、 使用外部设备(100)： 当相关人员需要进入小区、 住宅楼或公司企业写字楼时， 先面 朝摄像头(140)站立， 再使用控制按钮(180)控制电动伸缩杆(120)工作， 带动安装板(130) 升降， 将摄 像头(140)调控与人脸平行相对， 使显示屏(16 0)上完整显示人脸； S3、 内部系统开始工作： S301、 图像采集模块 通过摄像头(140)采集到相关人员的人脸图像信息； S302、 人脸检测模块通过卷积神经网络算法对图像采集模块采集到的相关人员的人脸 图像信息进行 特征提取； S303、 学习训练模块采用卷积神经网络算法对人脸图像进行训练， 获取卷积神经网络 模型； S304、 人脸识别模块根据人脸检测模块提取的相关人员的人脸图像信息的特征信息进 行识别工作； S305、 若允许进出 人员人脸数据匹配成功后， 则门禁设备开启放行。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114299579 A 3