[发明专利]支持隐形二维码的门禁设备识读方法和装置在审
| 申请号: | 201910497658.0 | 申请日: | 2019-06-10 | 
| 公开(公告)号: | CN110197546A | 公开(公告)日: | 2019-09-03 | 
| 发明(设计)人: | 王越;晏成;凌涛;姚远 | 申请(专利权)人: | 北京意锐新创科技有限公司 | 
| 主分类号: | G07C9/00 | 分类号: | G07C9/00;G06K7/14 | 
| 代理公司: | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 于鹏 | 
| 地址: | 100085 北京市海淀区西*** | 国省代码: | 北京;11 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 隐形二维码 门禁设备 识读 卷积 图像 卷积神经网络 加密信息 二维码生成软件 控制信息加密 图像特征信息 修正 方法和装置 信息码图像 参数提取 参数修正 开门操作 控制信息 识读装置 特征参数 特征信息 网络模型 质量评价 编码器 定位码 二维码 高效性 易用性 构建 门禁 算法 | ||
1.一种支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,包括以下步骤:
采用指定的二维码生成软件,输入门禁设备识读的控制信息;
使用DES加密算法将控制信息进行加密得到加密信息,并生成对应的DES加密密钥,并通过RSA加密算法对DES加密密钥进行加密;
采用二维码编码器对加密信息进行编码,生成隐形二维码图像;
内置在门禁设备中的摄像头在预设时间内多次获取所述隐形二维码图像;其中,所述门禁设备包括:壳体、摄像头、支持隐形二维码识读的二维码识读装置、荧光灯及液晶屏;所述摄像头设置在所述壳体内部,所述壳体具有扫码区,所述二维码识读装置设置在所述扫码区下方,所述二维码识读装置用于扫描并识别在所述荧光灯照射下的所述隐形二维码,所述液晶屏设置在所述扫码区,光线通过所述液晶屏进入所述摄像头,以便所述摄像头获取所述隐形二维码的图像信息;所述液晶屏用于显示所述门禁设备工作状态信息、门禁服务器推送的广告信息;
对所述隐形二维码图像划分为定位码图像与信息码图像,并生成对应的两层菲林;
对卷积神经网络中的卷积参数进行修正,获取修正后的卷积参数;
基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述隐形二维码图像中所述定位码图像特征信息以及信息码图像特征信息,并将所述定位码图像特征信息的特征参数与所述信息码图像特征信息的特征参数均输入预先构建的质量评价网络模型,获取识别结果并完成开门执行操作。
2.根据权利要求1所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,还包括:将使用RSA加密算法对DES加密密钥进行加密的加密信息保存在数据头中。
3.根据权利要求1所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,所述内置在门禁设备中的摄像头在预设时间内多次获取所述隐形二维码图像包括:在配置有LBS与GPS双接口、时区与经度对照表存储模块、摄像头的门禁设备处于待机状态下,若检测到使用者对所述门禁设备的扫码区的遮挡操作,则获取使用者遮挡所述扫码区的遮挡区域;
将所述扫码区的所述遮挡区域对应的信息定义为请求信息。
4.根据权利要求1所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,还包括:对布设在多个场景的配置适用于图像识读的摄像头与基于中央处理器的控制系统的所述门禁设备进行组网,并对布设在多个场景的支持RS485接口与韦根接口的所述门禁设备、控制所述门禁设备的电子终端以及门禁服务器集群三者进行连接,其中,支持RS485接口与韦根接口的所述门禁设备包括至少一个适用于图像识读的摄像头,所述至少一个适用于图像识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化,以便通过所述中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。
5.根据权利要求4所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,所述对布设在多个场景的支持RS485接口与韦根接口的所述门禁设备、控制所述门禁设备的电子终端以及门禁服务器集群三者进行连接包括:通过WIFI将布设在多个场景的至少一个所述门禁设备与门禁服务器集群进行连接;
通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个所述门禁设备与控制所述门禁设备的所述电子终端进行连接。
6.根据权利要求1所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,还包括:收集所述隐形二维码图像,将收集的所述隐形二维码图像分成低质量隐形二维码图像和高质量隐形二维码图像两个训练集,对两个训练集的图像分别进行标记;
对标记完成的低质量隐形二维码图像和高质量隐形二维码图像进行训练,构建所述质量评价网络模型。
7.根据权利要求6所述的支持隐形二维码的门禁设备识读方法,其特征在于,还包括:获取的所述隐形二维码图像特征信息中的特征参数低于预先构建的所述质量评价网络模型中的隐形二维码图像特征信息中的特征参数,则通过预先构建的质量增强网络模型进行图像的质量增强操作,其中,所述质量增强网络模型为采用TP-GAN技术,学习所述高质量隐形二维码图像的特点,将标记完成的所述低质量隐形二维码图像进行完整度和清晰度的补充并转换成所述高质量隐形二维码图像构建生成的模型。
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