申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2020-12-07

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN112651302A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K17/00(20060101);G06Q10/08(20120101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.04.30#实质审查的生效;2021.04.13#公开

摘要：本发明公开了一种针对高密度人流集聚区快递查找与签收系统，包括定位模块、工控机、RFID标签射频采集器、ORC文字识别装置、用于识别取件人的人脸识别系统、闸机系统；所述的定位模块采用zigbee通信技术，包括参考节点，快递标签，网关；所述的参考节点作为快递定位的参考点，快递标签入库时贴在快递上，获取标签节点与不同参考节点间的信号强度获取定位所需信息；网关将定位所需信息统一上传云端服务器；本发明在可以缩短取件人找快递的时间以及排队签收快递的时间。无需工作人员设置货架以及快递上架扫码的操作，无需管理人员监督取件过程这可以大大减少快递站运营成本。

主权项：1.一种针对高密度人流集聚区快递查找与签收系统，其特征在于：包括定位模块、工控机、RFID标签射频采集器、ORC文字识别装置、用于识别取件人的人脸识别系统、闸机系统；所述的定位模块采用zigbee通信技术，包括参考节点，快递标签，网关；所述的参考节点作为快递定位的参考点，快递标签入库时贴在快递上，获取标签节点与不同参考节点间的信号强度获取定位所需信息；网关将定位所需信息统一上传云端服务器；所述的定位模块采用振动能采集器供电；所述的振动采集器包括倍压整流电路、超级电容C1、充电电路、锂电池、第一开关SWA1、第二开关SWA2、第三开关SWA3、第四开关SWA4和DC-DC电路；所述的倍压整流电路的一端接超级电容C1的一端，第一开关SWA1的漏极、第三开关SWA3的漏极，倍压整流电路的另一端、超级电容C1的另一端接地，第一开关SWA1的源极接充电电路的一个输入端，充电电路的另一个输入端接地，充电电路的一个输出端接锂电池正极、第二开关SWA2的漏极，充电电路另一个输出端、锂电池负极、DC-DC电路的另一个输入端接地，第二开关SWA2的源极接第四开关SWA4的漏极，第四开关SWA4的源极与第三开关SWA3的源极、DC-DC电路的另一个输入端连接；第一开关SWA1、第二开关SWA2、第三开关SWA3、第四开关SWA4的栅极接cc2530单片机；所述的工控机用于处理RFID标签射频采集器、ORC文字识别装置、用于识别取件人的人脸识别系统的信息数据，确定好RFID标签射频采集器采集的信息、ORC文字识别装置识别的信息和用于识别取件人的人脸识别系统的信息数据后，控制闸机系统的开关；所述的用于识别取件人的人脸识别系统，识别过程为：使用相机拍摄签收区域的图像，得到大尺度的深度图像和RGB图像，通过以下步骤提取大尺度图像中的人脸区域；s1.1、将拍摄得到的深度图像下采样M倍后输入VASP网络中进行深度图像的特征提取，其中VASP网络的结构为将现有VGG网络特征提取部分的层数降低一半，然后将卷积层替换为ASPP卷积组；在VASP网络结构后面连接一个全连接层，进行目标粗分类，得到人脸的大致区域；s1.2、将步骤1.1提取得到的深度图像特征输入SegNet的解码网络部分，对深度图像特征进行上采样，对输出的结果进行像素级别的分类，将输出结果分成前景、中景以及背景，保留前景与中景部分的深度图像特征；s1.3、将步骤1.2得到的前景与中景部分的深度图像特征与拍摄得到的RGB图像相与，得到无背景的RGB图像，然后无背景的RGB图像输入VGG网络中，进行RGB图像的特征提取；s1.4、将步骤1.1中目标粗分类的结果映射到步骤1.3提取的RGB图像特征中，得到候选区域；s1.5、将步骤1.4得到的候选区域输入PSROI网络中，得到人脸区域；步骤二、人脸身份识别根据步骤一定位得到的人脸区域图像中的深度信息，进行目标取件人判断、活体检测以及人脸身份识别，具体包括以下步骤：s2.1、根据步骤一定位得到存在多个人脸的区域，对每个区域获取到对应的深度图中的深度距离信息，对每个人脸区域的距离信息进行滤波获取平均距离，比较不同人脸区域的距离信息，将距离最近的人脸区域作为目标取件人的人脸区域，判断出目标取件人位置；s2.2、统计步骤2.1中得到的目标取件人的人脸区域的深度信息，输入训练好的支持向量机算法中，进行活体检测；若目标取件人为活体，进入人脸身份识别，若目标取件人非活体，则发出警报；s2.3、使用基于特征脸的PCA降维人脸识别算法获取步骤2.2中被判断为活体的目标收件人的人脸特征，与数据库中收集的人脸信息进行比对，识别目标取件人身份。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种针对高密度人流集聚区快递查找与签收系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD