[发明专利]一种识别快递员的家庭安防系统

说明书

本发明公开了一种识别快递员的家庭安防系统，包括：模型构建模块，用于根据样本物流公司商标图像对卷积神经网络进行训练，得到图像分析模型；图像采集模块，用于采集房门外预设范围内目标停留人员的衣服图像；身份判断模块，用于将目标停留人员的衣服图像输入到图像分析模型中进行识别，在目标停留人员的衣服图像中识别到物流公司商标时，判断所述目标停留人员为快递员；通话建立模块，用于在判断目标停留人员为快递员时，建立所述快递员与住户之间的视频通话；门禁开启模块，用于在接收到住户的开门确认指令后，开启门禁。

技术领域

本发明涉及快递安防技术领域，尤其涉及一种识别快递员的家庭安防系统。

背景技术

随着城市化步伐大大加快，小区建设向智能化、现代化发展，传统的小区安防系统已经逐渐转换到家庭安防系统。家庭安防是自动探测发生在布防监测区域内的侵入行为，并提示联系人员发生报警的区域位置，显示可能采取对策的安全系统。另一方面，电子商务的发展边的日益成熟，使得网上购物逐渐成为人们喜爱的购物方式甚至时主要购物方式；同时伴随着快递物流业的快速发展，快递员频繁出现在小区和住户家中。

由于家庭安防系统不够成熟，当住户不在家时，快递员上门送件、揽件时，住户无法及时赶回家中，造成双方时间上的浪费。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种识别快递员的家庭安防系统；

本发明提出的一种识别快递员的家庭安防系统，包括：

模型构建模块，用于根据样本物流公司商标图像对卷积神经网络进行训练，得到图像分析模型；

图像采集模块，用于采集房门外预设范围内目标停留人员的衣服图像；

身份判断模块，用于将目标停留人员的衣服图像输入到图像分析模型中进行识别，在目标停留人员的衣服图像中识别到物流公司商标时，判断所述目标停留人员为快递员；

通话建立模块，用于在判断目标停留人员为快递员时，建立所述快递员与住户之间的视频通话；

门禁开启模块，用于在接收到住户的开门确认指令后，开启门禁。

优选地，所述模型构建模块，具体用于：

构建卷积神经网络；

采集市场上所有物流公司商标图像作为样本物流公司商标图像；

根据样本物流公司商标图像对卷积神经网络进行训练，得到图像分析模型。

优选地，所述图像采集模块，具体用于：将房门外预设范围内停留超过预设时间的人员作为目标停留人员。

优选地，所述图像采集模块，具体用于：通过预设的摄像头采集房门外预设范围内目标停留人员的衣服图像。

优选地，所述通话建立模块，具体用于：

在判断目标停留人员为快递员时，通过预留的联系方式建立快递员与住户之间的视频通话。

优选地，所述门禁开启模块，具体用于：所述开门确认指令为住户通过视频通话确认快递员身份后发送的指令。

本发明中，模型构建模块，用于根据样本物流公司商标图像对卷积神经网络进行训练，得到图像分析模型；图像采集模块，用于采集房门外预设范围内目标停留人员的衣服图像；身份判断模块，用于将目标停留人员的衣服图像输入到图像分析模型中进行识别，在目标停留人员的衣服图像中识别到物流公司商标时，判断所述目标停留人员为快递员；通话建立模块，用于在判断目标停留人员为快递员时，建立所述快递员与住户之间的视频通话；门禁开启模块，用于在接收到住户的开门确认指令后，开启门禁。如此，本发明基于深度卷积神经网络快速有效的对快递员身份进行识别，并及时建立快递员与住户之间的沟通，并实时的快递员进行监控，在方便快递员上门送件、揽件的同时，保障住户财产的安全。