[发明专利]多区域智能联动呼叫系统

权利要求书

1.多区域智能联动呼叫系统，其特征是，包括：

智能排班子系统，用于对不同区域进行配置排班组，制定不同的排班规则，按排班周期自动生成值班表；

通讯管控子系统，用于通讯录音、录像的记录；

指挥调度子系统，用于人员分配调度；

档案管理子系统，用于对个人和科室档案进行保存和分享；

工作量管理子系统，用于工作量核算以便人力资源的科学配置；

数据分析子系统，用于对智能排班子系统、通讯管控子系统、指挥调度子系统、档案管理子系统、工作量管理子系统产生的数据进行收集分析，形成图表；

智能一体化终端，用于对智能排班子系统、通讯管控子系统、指挥调度子系统、档案管理子系统、工作量管理子系统进行人工操作；

所述智能一体化终端包括：智能移动端、智能PC端和智能固话端，所述智能移动端包括移动考勤模块和联动呼叫模块；所述智能固话端包括门禁卡模块、指纹识别模块、人脸识别模块和红外测温模块；所述门禁卡模块采用证卡身份识别方式运作；

所述人脸识别模块包括一个红外摄像头、一个2.7-12mm变焦摄像头、图像处理子模块、图像识别子模块和人脸数据库，所述红外摄像头和2.7-12mm变焦摄像头同时对目标人脸进行采集，得到两幅人脸图像，一幅为红外人脸图像，一幅为彩色人脸图像；所述图像处理子模块首先对采集得到的两幅人脸图像的结构和边界信息进行提取，然后对结构和边界信息被提取后的两幅人脸图像进行对比度拉伸，最后对对比度拉伸后的两幅人脸图像进行融合，得到一张待识别人脸图像；所述图像识别子模块将待识别人脸图像与人脸数据库中的人脸图像进行对比识别；

所述图像处理子模块对采集得到的两幅人脸图像的结构和边界信息进行提取通过同时对两幅人脸图像进行梯度解析实现，解析过程如下：

对红外人脸图像中的当前像素的二维空间坐标进行定义：

其中a为当前像素的横坐标，b为当前像素的纵坐标，x为像素值，则红外人脸图像在a，b两个方向上的梯度幅值分别为：

其中H表示梯度幅值；

根据实验最优解对以当前像素(a,b)为中心局部区域进行梯度幅值进行加权重累加：

其中i表示局部窗口，(p,q)表示以当前像素(a,b)为中心的局部区域内的像素的坐标位置；

同样地，对彩色人脸图像进行同样的梯度解析处理。

2.根据权利要求1所述的多区域智能联动呼叫系统，其特征是，所述智能排班子系统、通讯管控子系统、指挥调度子系统、档案管理子系统、工作量管理子系统、数据分析子系统分别与智能一体化终端通过有线或者无线方式连接。

3.根据权利要求1所述的多区域智能联动呼叫系统，其特征是，所述对结构和边界信息被提取后的两幅人脸图像进行对比度拉伸通过以下过程实现：

通过增大红外人脸图像局部对比度来增强局部细节的清晰度：

增强红外人脸图像的整体对比度：

其中J为红外人脸图像的局部对比度，|i|表示局部窗口i内所含的像素总数，K表示红外人脸图像的全局对比度，A×B表示红外人脸图像的尺寸，A为红外人脸图像长度，B为红外人脸图像宽度；

则红外人脸图像的对比度被拉伸后的结果为红外人脸图像局部对比度与全局对比度的乘积；

同样地，对彩色人脸图像进行同样的对比度拉伸处理。

4.根据权利要求3所述的多区域智能联动呼叫系统，其特征是，所述对对比度拉伸后的两幅人脸图像进行融合通过以下过程实现：

像素值重新赋值：对对比度拉伸后的两幅人脸图像进行归一化处理，分别得到两幅人脸图像的归一化对比度G₁(a,b)、G₂(a,b)，比较G₁(a,b)、G₂(a,b)的大小，如果G₁(a,b)大于G₂(a，b)，则红外人脸图像坐标(a，b)像素值加1；如果G₁(a，b)小于G₂(a，b)，则彩色人脸图像坐标(a，b)像素值加1；如果G₁(a，b)等于G₂(a，b)，则两幅人脸图像坐标(a，b)像素值赋值为0.5，其中G₁(a，b)表示红外人脸图像归一化对比度，G₂(a，b)表示彩色人脸图像归一化对比度；

根据像素值重新赋值后的两幅人脸图像进行权值赋值：如果像素值重新赋值后彩色人脸图像坐标(a，b)像素值等于零且红外人脸图像坐标(a，b)像素值不等于零，则红外人脸图像在坐标(a，b)权值为1；如果红外人脸图像坐标(a，b)像素值等于零且彩色人脸图像坐标(a，b)像素值不等于零，则红外人脸图像在坐标(a，b)权值为0；否则红外人脸图像在坐标(a，b)权值为0.5；如果像素值重新赋值后红外人脸图像坐标(a，b)像素值等于零且彩色人脸图像坐标(a，b)像素值不等于零，则彩色人脸图像在坐标(a，b)权值为1；如果彩色人脸图像坐标(a，b)像素值等于零且红外人脸图像坐标(a，b)像素值不等于零，则彩色人脸图像在坐标(a，b)权值为0；否则彩色人脸图像在坐标(a，b)权值为0.5；

图像融合优化：

其中，P_out为输出的待识别人脸图像，α、l分别为红外人脸图像、彩色人脸图像的像素索引，P₁、P₂分别为红外人脸图像、彩色人脸图像的灰度图，C₁、C₂分别为红外人脸图像、彩色人脸图像的权值，ρ为局部窗口i的均值，f²局部窗口i的方差，γ为引导滤波的模糊程度。