[发明专利]一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置

说明书

本发明属于人脸图像识别技术领域，尤其是一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置，针对现有的装置直接对人脸进行识别并与数据库进行比对，效率较低，错误率较高，而且缺乏一种装置与其配合使用的问题，现提出如下方案，其包括门板和身份卡，所述门板的一侧固定连接有两个识别箱，所述身份卡放置在内，所述识别箱的上方设置有摄像头，所述识别箱的一侧设置有放置盒，所述识别箱的一侧设置有多个按键，本发明中，通过身份卡或者卡号及密码两种方式先锁定病人身份，再通过人脸识别比对人脸与该身份的区别，准确度高，判断速度快，识别箱一高一低的设置，方便了病人操作，推动推板即可投出棉球，操作简单，方便快捷。

技术领域

本发明涉及人脸图像识别技术领域，尤其涉及一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置。

背景技术

公告号为CN106951867B的发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备，方法包括以下步骤：S1：人脸检测，采用多层CNN特征架构；S2：关键点定位，采用深度学习中级联多个基准框回归网络来得到人脸关键点位置；S3：预处理，获得固定大小的人脸图像；S4：特征提取，经过特征提取模型得到特征代表向量；S5：特征比对，根据阈值判定相似性或根据距离排序给出人脸识别结果。本发明在传统CNN单层特征架构上增加多层CNN特征的组合以应对不同的成像条件，基于深度卷积神经网络算法，从海量图片数据集中训练出一个在监控环境下具有较强鲁棒性的人脸检测网络，降低误检率，提升检测响应速度。

但是该基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备中时通过直接对人脸进行识别并与数据库进行比对，效率较低，错误率较高，而且缺乏一种装置与其配合使用，所以我们提出一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置，用以解决上述所提到的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于神经网络算法处理的医院病人人脸识别门禁装置，包括门板和身份卡，所述门板的一侧固定连接有两个识别箱，所述身份卡放置在内，所述识别箱的上方设置有摄像头，所述识别箱的一侧设置有放置盒，所述识别箱的一侧设置有多个按键，所述身份卡的一侧设置有芯片，所述识别箱的内部设置有用于识别身份卡的识别组件，所述识别箱的内部设置有用于夹持身份卡的夹持组件，所述放置盒的内部设置有用于清洁摄像头的清洁组件，两个所述识别箱的位置一高一低。

优选地，所述识别组件包括滑动连接在识别箱的一侧内壁的限位板，所述限位板的一侧固定连接有第二弹簧，所述第二弹簧的一端与识别箱的一侧内壁固定连接，所述识别箱的顶部内壁固定连接有第二电磁铁和固定板，所述第二电磁铁的底部固定连接有第三弹簧，所述第三弹簧的底部固定连接有第二铁块，所述第二铁块的底部固定连接有第二卡块，所述第二卡块的一侧与固定板的一侧滑动连接，所述限位板的顶部开设有与第二卡块相适配的卡槽，所述识别箱的一侧开设有插卡口，所述识别箱的底部内壁固定连接有第一电磁铁，所述第一电磁铁的顶部固定连接有第一弹簧，所述第一弹簧的顶部固定连接有第一铁块，所述第一铁块的顶部固定连接有第一卡块。

优选地，所述夹持组件包括固定连接在识别箱底部内壁的第一U型卡板，所述第一U型卡板的一侧与第一卡块滑动连接，所述第一U型卡板的内壁开设有多个安装槽，所述安装槽的一侧内壁固定连接有第四弹簧，所述第四弹簧的一端固定连接有凸块，所述凸块的顶部和底部分别与安装槽的顶部内壁和底部内壁滑动连接，所述识别箱的一侧内壁固定连接有检测头。

优选地，所述清洁组件包括转动连接在放置盒的两侧内壁的转轴，所述转轴的外壁固定套设有转动圆盘，所述转动圆盘的外壁开设有多个凹槽，所述放置盒的底部内壁固定连接有相连通的出料管，所述出料管的顶部固定连接有相连通的固定圆盘，所述固定圆盘的顶部固定连接有相连通的漏斗，所述固定圆盘将转动圆盘包裹在内部。