[实用新型]多功能人体安检设备无效

专利信息
申请号: 201120041933.7 申请日: 2011-02-18
公开(公告)号: CN202083671U 公开(公告)日: 2011-12-21
发明(设计)人: 张恩伟;梁荣 申请(专利权)人: 张恩伟;梁荣
主分类号: G01N27/72 分类号: G01N27/72;G01V3/11;G08B21/00
代理公司: 上海京沪专利代理事务所(普通合伙) 31235 代理人: 周晓玲
地址: 201700 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 多功能 人体 安检 设备
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及安保领域的安全检查系统,尤其是多功能人体安检设备。 

背景技术

安检设备是一种检测人员有无携带危险物品的探测装置,主要应用在机场、司法系统、车站、重要会议及重要活动场所的安全检查,可以检测到人体隐私部位和体内藏匿的雷管等危险金属物品。当被检查人员从安检门通过,人身体上所携带的物品如金属超过根据重量、数量或形状预先设定好的参数值时,即刻报警,并显示造成报警的物品所在区位,让安检人员及时发现该人所随身携带的危险物品。常用的人体安检设备缺点是灵敏度差,功能单一,检查时间长,并且有些隐私部位的检查涉嫌侵犯人权。 

发明内容

本实用新型的目的是要提供一种灵敏度高、检查迅速、避免侵犯人权的多功能人体安检设备。 

本实用新型是这样实现的:多功能人体安检设备,其特征在于包括金属探测部、监控录像部、人脸识别部、触摸屏操作显示部、语音报警部共五大部分,所述金属探测部共分为16个探测区位,且相邻区位LC振荡电路产生的振荡频率不同,LC振荡电路的电感线圈与线圈之间用多层铝网隔开;所述监控录像部由摄像机、视频采集卡、电脑、USB接口组成,分别与其它四部分连接;所述人脸识别部包括左右双摄像头;所述触摸屏 操作显示部包括可触摸式操作显示屏;所述语音报警部包括报警声音模块;所述金属探测部、人脸识别部、触摸屏操作显示部、语音报警部均与监控录像部的电脑通过USB接口相连。 

多功能安检系统金属探测共分为16个探测区位,且相邻区位LC振荡电路产生的振荡频率不同以减少同频干扰,且LC振荡电路的电感线圈与线圈之间,用多层铝网隔开,用于屏蔽LC区位与区位之间产生的频率干扰。各区位报警信号,都通过PLC软件计算,并驱动显示。 

金属探测器原理: 

金属探测采用现代检测与转换技术,利用磁感原理,检测金属,电源部分由220V转12V与24V给电路板供电,16路金属探测区都由电感线圈与电容组成LC振荡电路,产生一个振荡频率,当有金属时,会改变LC振荡频率,RC选频网络,检测到频率发生变化后,发出报警信号,报警信号通过运算放大器放大,16路信号都通过A/D转换,送至PLC进行软件运算,运算结果与触摸屏通迅连机。在触摸屏上显示报警区位,同时中文显示报警区位名称,同时左右脚底的金属量显示,也是通过软件计算,并显示出来的。任意区位报警报,都会触发语音报警声音,可在触摸屏上对声音大小进行调节。 

监控录像: 

监控录像由摄像机、视频采集卡、电脑等组成。摄像机采集到信号,通过视频采集卡,转换成电脑可以接收显示的信号。通过USB接口进行连接。可在软件上设置报警方式及其它功能。 

人脸识别原理: 

随着科技的发展,人脸识别在诸多领域得到发展,尤其在安防、反恐领域得到了充分发展和应用。针对人脸识别的难题和困境,在实际操作过程中,双摄像头识别法不失为一种新颖的解决方案:右侧摄像头的图征进行人脸定位和眼睛定位,同时,左侧摄像头与右侧摄像头的图片进行立体融合,恢复出三维人脸模型,在此基础上,进行特等提取和比对,实现模板录入和识别等功能。这样的优势在其自然性和不被被测个体察觉的特点。其关键技术有于以下几点。 

人脸检测,脸检测部分有两个功能:一是判断图像中是否存在人脸,二是如果存在人脸,确定人脸的确切位置,人脸检测中如采用级联的以及Harr特征进行人脸定位,正确率更高,速度更快。 

人眼定位,眼睛是人脸中最关键一个部分,也是区分不同人脸的最重要的一个区域,同是通过眼睛位置的精确确定后,可以更好对齐人脸上的其它各个器官,所以对眼睛进行精确定位极其重要。采用极小值区域(MER)原理以及更多层结构的方法,便能够很好的解决眼睛定位的问题。 

提取特征,特征是指从人脸图像中提取的一组能区分不同人脸的向量,也称之为人脸表示,基于Gabor小波的人脸表示在人脸识别中取得了巨大的成功。由于Gabor小波原始特征维数过高,计算量大,需要做降维处理,即用低维的向量来表示高维的向量。为了过到运算要求,可以采用张量子空间分析方法(简称ORO),把人脸表示看成一 个张量,通过迭代方法寻找正交的秩,一张量进行降维,最终可以有效提取核心特征。 

该方法有以下几个优点:一是用张量表示人脸能够捕获人脸的局部结构信息;二是张量的每个分量的维数很低,能够避免出现LDA(线形类别分析)中的维数灾难问题;三是该方法的降维矩阵远远小于LDA的降维矩阵,这对于一些存储空间的限的嵌入式应用非常适合。 

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