[发明专利]一种简易门锁报警提醒系统及方法

权利要求书

1.一种简易门锁报警提醒方法，其特征在于，所述简易门锁报警提醒方法包括：

步骤一，通过摄像模块利用摄像器采集开门人的图像数据；通过门锁状态检测模块利用门锁检测组件对门锁状态进行检测；

步骤二，主控模块通过人脸识别模块利用识别程序对采集的人脸进行识别；

通过密码匹配模块利用匹配程序对输入的门锁密码进行匹配；具体包括：

步骤1，对图像进行n次小波变换并保留小波变换后低频部分的子图像，则子图像的宽度与高度均为原图像的子图像面积为原图像面积的在子图像内进行匹配；采用改进型归一化互相关度量方法，在子图像上遍历搜索，搜索过程中保留几个相似度较高的匹配点；搜索结束后，将相似度较高的匹配点映射到原始待匹配图像的搜索子区域中；

步骤2，分别在每个搜索子区域内采用以下步骤进行匹配，具体为：原始待匹配图像宽度M，高度N，模板图像宽度m，高度n；图像匹配即是找出模板图像在原图像中的位置坐标，取左上角坐标为(i,j)，则取值范围分别是1≤i≤(M-m)和1≤j≤(N-n)，且i，j都是整数；

在每个子区域中取一个种群，记作种群1、种群2、种群3，种群4；对四个种群分别进行初始化操作，其中每个种群保留15个初始化个体；图像匹配的实数编码形式为(i,j)，在各种群范围内随机生成初始化个体，个体坐标表示为(X_i,X_j)，表达式如下：

X_i＝D_xk+rand()*W_k；

X_j＝D_yk+rand()*H_k；

k＝1,2,3,4表示不同种群，(D_xk,D_yk)为各种群左上角位置坐标，rand()取0到1间随机数，W_k、H_k为各种群的宽度与高度；

在当前个体X_a上加上种群中另外两个个体X_b与X_c的差值来完成变异操作；通过随机选择种群中另外两个个体X_b与X_c，将当前个体X_a变异成X_a^*，表达式如下：

X_a^*＝X_a+F*(X_b-X_c)；

其中，F为变异因子，本发明中F具体取值范围是0.3至0.5；X_a取各种群中每代的最优染色体，记作T_k(k＝1,2,3,4)；则上式写成：

X_a^*＝T_k+F*(X_b-X_c)；

原个体为X_a(X_i,X_j)，在种群中随机选一个不比当前个体适应度值低的个体V_a(V_i,V_j)作为交叉对象；则新生成个体U_a(U_i,U_j)表示为：

rand()取0到1之间随机数，CR为交叉因子，本发明CR具体取值范围是0.6至0.8；j随机取整数0或整数1；

保存最优染色体，采用改进型归一化互相关计算公式作为适应度函数，公式如下：

重复步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)；随着迭代次数的增加，不同种群中最优染色体之间的差异不断增大，逐渐舍弃适应度值较低的种群；

基于上述匹配过程对每个种群进行初始化，选择合适的变异因子与交叉因子，经过变异操作、交叉操作以及选择操作，完成一次处理；迭代过程中，逐渐舍弃相似性较差的搜索子区域；迭代结束时，仅保留一个子区域，找到最佳匹配点，完成匹配过程；

步骤3，使用基于图像序列的三维重建算法得到粗糙且稀疏的人脸点云，得到每一帧图像拍摄时相机在三维空间中的变换矩阵；

再次对原始图像进行处理，使用基于邻域的块匹配算法，对图像中进行稠密特征匹配；

接下来根据得到的相机在空间中的位置，对得到的稠密特征点对进行合法性检验，并将符合要求的特征点映射到三维点云中对应的位置；

使用基于人脸轮廓的外点删除算法对得到的点云进行一次外点过滤，并进行一次颜色重映射，得到最终质量远好于原始点云的稠密点云；

所述改进型归一化互相关度量方法的公式如下：

S(x,y)表示原始待匹配图像中坐标位置为(x,y)处像素点的灰度值，T(u,v)表示模板图像中坐标位置为(u,v)处像素点的灰度值，模板图像大小为m×n；

通过门锁判断模块利用判断程序对人脸识别、门锁匹配进行判断是否正确；

步骤三，通过报警模块利用报警器根据判断非法入侵进行报警通知；

步骤四，通过显示模块利用显示器显示采集的开门人的图像数据。