[发明专利]基于移动终端的闸机快速通行控制方法有效

专利信息
申请号: 201810075903.4 申请日: 2018-01-26
公开(公告)号: CN108230465B 公开(公告)日: 2020-05-15
发明(设计)人: 刘明晶 申请(专利权)人: 深圳一卡通新技术有限公司
主分类号: G07B15/04 分类号: G07B15/04;H04L29/08;H04L29/06
代理公司: 深圳市深软翰琪知识产权代理有限公司 44380 代理人: 徐翀
地址: 518000 广东省深圳市南山*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 移动 终端 快速 通行 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于移动终端的闸机快速通行控制方法,其特征在于:包括:

携带终端进入预设区域内,终端上的定位模块持续获取终端当前的位置信息,并发送至云端服务器,云端服务器时刻判断终端是否到达闸机入口;

云端服务器判断携带终端的用户到达闸机入口,对终端内预先设置的与其身份信息关联的账户进行查询,确认该账户状态正常;所述终端为带有定位模块的移动终端;

如果账户状态正常,闸机入口处设置的摄像头拍摄用户的图像并发送至本地服务器,以进行身份确认;

根据本地服务器的身份确认结果使闸机挡杆开启或关闭,用户由闸机入口进站;云端服务器时刻判断终端是否到达闸机入口,具体包括如下过程:

终端上的定位模块读取其位置信息并发送至云端服务器,云端服务器计算该位置信息与闸机入口的距离以及该用户行进至闸机入口处的最短时间;

间隔上述最短时间后,终端上的定位模块再次读取其位置信息并发送至云端服务器,云端服务器计算该位置信息与闸机入口的距离以及该用户行进至闸机入口处的时间,重复该过程,直至本地识别服务器通过摄像头判断确认该用户正好到达闸机入口处 ,并发送到云端服务器确认该终端用户正好到达闸机入口;推算正好到达不同闸机入口处的时间,云端服务器多次获取位置信息的采集的数据采用深度学习算法,以不断改进减少采集位置的次数和提高准确推算用户行进至闸机入口处的时间。

2.根据权利要求1所述的闸机快速通行控制方法,其特征在于:云端服务器对终端内预先设置的与其身份信息关联的账户进行查询,具体包括:

云端服务器获取用户的身份信息,身份信息至少包括唯一ID;

云端服务器通过该唯一ID查询预先存储的数据库,查询与该唯一ID相关联的账户状态,如果账户状态为不正常,则云端服务器向终端提示执行相应操作,具体的不正常状态包括:

账户余额不足,将提示用户充值;

人脸样本信息异常,要求用户启动App重新采集人脸样本信息;

账户信息异常,要求用户重新关联账户。

3.根据权利要求1-2任一所述的闸机快速通行控制方法,其特征在于:闸机入口处设置的摄像头拍摄用户的图像并发送至本地服务器,以进行身份确认,具体包括如下过程:

云端服务器将用户的身份信息发送至本地服务器;

摄像头在本地服务器的控制下,采集对应其收到的身份信息的用户的面部图像,并将面部图像发送至本地服务器;

本地服务器根据用户的身份信息查询本地服务器的数据库,获得本地服务器预先存储的标准面部图像;

本地服务器将接收到的面部图像与标准面部图像进行对比分析,以判断当前用户是否是终端的真正使用者;

每次采集识别过程,同时也作为新样本进行采集,并不断更新样本数据,确保人脸样本数据的持续更新。

4.根据权利要求1-2任一所述的闸机快速通行控制方法,其特征在于:根据本地服务器的身份确认结果使闸机挡杆开启或关闭,包括如下过程:

身份确认成功后,本地服务器根据摄像头拍摄的图像确认用户是位于闸机入口的第一个人,本地服务器发出闸机开启控制信号,打开闸机挡杆,放用户通行,其过程还包括:

当闸机打开后,用户已入站或者没有入站,本地服务器通过摄像头判断用户已离开预设范围,则本地服务器发出闸机关闭控制信号,关闭闸机挡杆。

5.根据权利要求4所述的闸机快速通行控制方法,其特征在于:还包括:

本地服务器结合摄像头拍摄的图像判断用户进站后,将信息发送至云端服务器,以修改用户的进站记录。

6.根据权利要求4所述的闸机快速通行控制方法,其特征在于:本地服务器根据摄像头拍摄的图像确认用户是位于闸机入口的第一个人,具体是:本地服务器接收摄像头发送的用户的图像,对该图像进行特征提取以获得该用户的肢体形态,判断用户距离闸机入口位于预设范围内时,则认为该用户是位于闸机入口的第一个人;肢体形态是指人体外部和内部的形状特征。

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深圳一卡通新技术有限公司,未经深圳一卡通新技术有限公司许可,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/201810075903.4/1.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