基于人工智能技术的配匙方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及配匙技术领域，具体涉及一种基于人工智能技术的配匙方法及系统。本发明专利技术提供了一种基于人工智能技术的自动配匙方法及系统，其中的方法包括：获取钥匙图片并存储于云端；采用计算机视觉算法对钥匙图片进行对正；利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征；根据图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型；根据钥匙类型、计算机视觉算法和图像处理算法获取钥匙的具体信息；根据钥匙的具体信息进行配制。本发明专利技术用于安防领域中的实体防护产品的配匙，能够解决钥匙遗忘、丢失及磨损等问题后无法开启锁具的难题，为各种突发情况提供了一个全新的解决方案，同时使得配匙更加方便、简单、安全、快捷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配匙
，具体涉及一种基于人工智能技术的配匙方法及系统。
技术介绍
在现实生活中，我们每天都会用到各种各样的钥匙，比如车钥匙、防盗门钥匙、抽屉钥匙、保险柜钥匙、自动柜员机钥匙、金库门钥匙、枪柜钥匙、弹药库门钥匙等。钥匙配制是人们经常遇到的问题，据粗略统计，每年有1亿人需要配制钥匙，另外，有5000万人丢失或忘带钥匙寻求锁匠帮助。然而，传统的配匙方式即不方便又存在严重的安全隐患。遇到钥匙遗忘、丢失及磨损等问题却没有钥匙备份的情况，只能求助于开锁公司，费用高昂，费时费力不安全。在锁匠行业，传统的配匙机器包括目前最先进的数控机器，需要购买种类繁多的钥匙坯，每种钥匙对应一种钥匙坯，各种成本很高。对于一些专用钥匙，很难配制，即使配制出来，由于精度问题，开启锁具不顺畅，从而损害锁具。为解决上述问题，本专利技术提供一种新的配制钥匙的方法。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于人工智能技术的配匙方法及系统，利用人工智能技术自动地获取钥匙数据，将钥匙数据传输到3D配匙机进配制，解决钥匙遗忘、丢失及磨损等问题后无法开启锁具的难题，为各种突发情况提供了一个全新的解决方案，同时使人们的配匙方式更加方便、简单、安全、快捷。本专利技术提供了一种基于人工智能技术的配匙方法，包括：获取钥匙图片并存储于云端；采用计算机视觉算法对钥匙图片进行对正；利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征；根据图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型；根据钥匙类型、计算机视觉算法和图像处理算法获取钥匙的具体信息；根据钥匙的具体信息进行配制。进一步地，在获取钥匙图片并存储于云端的过程中，利用计算机应用程序获取钥匙图片。进一步地，在获取钥匙图片并存储于云端的过程中，将所述钥匙图片经加密处理后存储于云端，其中，在钥匙图像加密过程中，采用基于随机序列的加密技术，利用伪随机序列生成器产生出像素变换的二进制序列，并根据该序列改变图像中的像素值，从而实现加密。进一步地，在采用计算机视觉算法对所述钥匙图片进行对正的过程中，利用计算机视觉中的感兴趣目标区域的提取技术提取所述钥匙图像中钥匙位置，并将所述钥匙位置对正。进一步地，所述感兴趣目标区域的提取技术包括：对所述钥匙图片进行过分割，对过分割区域的不同组合进行判断，并找出最有可能的钥匙区域。进一步地，在利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征的过程中，所述图像特征包括：手工设定的图像特征和深度学习算法自动学习并获取的图像特征；其中，所述手工设定的图像特征包括梯度直方图特征和尺度不变图像特征；所述深度学习算法自动学习并获取的图像特征，利用多层的神经网络模型自动学习并提取对正后的钥匙图片的图像特征。进一步地，在根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型的过程中，基于所述图像特性，利用机器学习算法对不同的钥匙类型训练相应的分类器，并利用所述分类器对待处理的钥匙图片进行智能地识别，获取钥匙类型。进一步地，所述钥匙的具体信息包括钥匙的齿位、齿号、底宽、开口角度、极差、轨迹、定位方式。进一步地，在根据所述钥匙的具体信息进行配制的过程中，根据所述钥匙的具体信息构建钥匙的3D形状，将所述钥匙类型和钥匙的3D形状的信息传输到3D配匙机进行配制。本专利技术还提供了基于人工智能技术的配匙系统，包括：钥匙图片获取和存储单元，用于获取钥匙图片并存储于云端；钥匙图片对正单元，用于采用计算机视觉算法对所述钥匙图片进行对正；图像特征提取单元，用于利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征；钥匙类型获取单元，用于根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型；钥匙的具体信息获取单元，用于根据所述钥匙类型、计算机视觉算法和图像处理算法获取钥匙的具体信息；钥匙配制单元，用于根据所述钥匙的具体信息进行配制。进一步地，所述钥匙图片获取和存储单元包括钥匙图片获取模块，所述钥匙图片获取模块，用于利用计算机应用程序获取钥匙图片。进一步地，所述钥匙图片获取和存储单元还包括钥匙图片加密存储模块，所述钥匙图片加密存储模块，用于将所述钥匙图片经加密处理后存储于云端，其中，在钥匙图像加密过程中，采用基于随机序列的加密技术，利用伪随机序列生成器产生出像素变换的二进制序列，并根据该序列改变图像中的像素值，从而实现加密。进一步地，所述钥匙图片对正单元在采用计算机视觉算法对所述钥匙图片进行对正的过程中，利用计算机视觉中的感兴趣目标区域的提取技术提取所述钥匙图像中钥匙位置，并将所述钥匙位置对正。进一步地，所述感兴趣目标区域的提取技术包括：对所述钥匙图片进行过分割，对过分割区域的不同组合进行判断，并找出最有可能的钥匙区域。进一步地，所述图像特征提取单元在利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征的过程中，所述图像特征包括：手工设定的图像特征和深度学习算法自动学习并获取的图像特征；其中，所述手工设定的图像特征包括梯度直方图特征和尺度不变图像特征；所述深度学习算法自动学习并获取的图像特征，利用多层的神经网络模型自动学习并提取对正后的钥匙图片的图像特征。进一步地，所述钥匙类型获取单元在根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型的过程中，基于所述图像特性，利用机器学习算法对不同的钥匙类型训练相应的分类器，并利用所述分类器对待处理的钥匙图片进行智能地识别，获取钥匙类型。进一步地，所述钥匙的具体信息获取单元中所述钥匙的具体信息包括钥匙的齿位、齿号、底宽、开口角度、极差、轨迹、定位方式。进一步地，所述钥匙配制单元在根据所述钥匙的具体信息进行配制的过程中，根据所述钥匙的具体信息构建钥匙的3D形状，将所述钥匙类型和钥匙的3D形状的信息传输到3D配匙机进行配制。采用上述技术方案，包括以下有益技术效果：1)本专利技术的移动应用程序扫描钥匙，钥匙会被“数字化”，并加密存储于云端，当发生钥匙遗忘、丢失及磨损等问题后时便可利用提前保存的钥匙图片进行配制，解决了无法开启锁具的难题；2)本专利技术配匙方法更加便捷，用户足不出户即可下单，只需将钥匙图片通过移动应用程序传给距离最近的终端配匙机即可配制钥匙；3)本专利技术配匙方法更加安全，钥匙图像信息通过加密处理，数字拷贝存储于云端，不记录用户身份、居住地址等个人资讯以及可被用来匹配关键信息与位置的任何其他数据，只有客户知悉钥匙对应信息，杜绝了钥匙丢失给用户造成损失的可能性；4)本专利技术能够摆脱种类繁多的钥匙坯，降低锁匠成本；5)本专利技术可以取代人工，极大的降低了人工成本；6)本专利技术进一步提高了配匙精度；7)本专利技术使一些专用钥匙的配制成为了可能；8)本专利技术接受私人订制，提供大量有趣的设计供用户选择，包括文字、字母、符号、照片等3D模型均可印在钥匙底部，客户设计好喜欢的样式，选择好需要的材质，即可进行配制。为了实现上述以及相关目的，本专利技术的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本专利技术的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本专利技术的原理的各种方式中的一些方式。此外，本专利技术旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。附图说明图1为根据本专利技术实施例的基于人工智能技术的配匙方法流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能技术的配匙方法，包括：获取钥匙图片并存储于云端：在获取钥匙图片并存储于云端的过程中，利用计算机应用程序获取钥匙图片，其中，在钥匙图像加密过程中，采用基于随机序列的加密技术，利用伪随机序列生成器产生出像素变换的二进制序列，并根据该序列改变图像中的像素值，从而实现加密；采用计算机视觉算法对所述钥匙图片进行对正：利用计算机视觉中的感兴趣目标区域的提取技术提取所述钥匙图像中钥匙位置，并将所述钥匙位置对正；利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征；根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型；根据所述钥匙类型、计算机视觉算法和图像处理算法获取钥匙的具体信息；根据所述钥匙的具体信息进行配制。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能技术的配匙方法，包括：获取钥匙图片并存储于云端：在获取钥匙图片并存储于云端的过程中，利用计算机应用程序获取钥匙图片，其中，在钥匙图像加密过程中，采用基于随机序列的加密技术，利用伪随机序列生成器产生出像素变换的二进制序列，并根据该序列改变图像中的像素值，从而实现加密；采用计算机视觉算法对所述钥匙图片进行对正：利用计算机视觉中的感兴趣目标区域的提取技术提取所述钥匙图像中钥匙位置，并将所述钥匙位置对正；利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征；根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型；根据所述钥匙类型、计算机视觉算法和图像处理算法获取钥匙的具体信息；根据所述钥匙的具体信息进行配制。2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的配匙方法，其特征在于，所述感兴趣目标区域的提取技术包括：对所述钥匙图片进行过分割，对过分割区域的不同组合进行判断，并找出最有可能的钥匙区域。3.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的配匙方法，其特征在于，在利用计算机视觉算法中的特征提取技术提取对正后的钥匙图片的图像特征的过程中，所述图像特征包括：手工设定的图像特征和深度学习算法自动学习并获取的图像特征；其中，所述手工设定的图像特征包括梯度直方图特征和尺度不变图像特征；所述深度学习算法自动学习并获取的图像特征，利用多层的神经网络模型自动学习并提取对正后的钥匙图片的图像特征。4.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的配匙方法，其特征在于，在根据所述图像特征、机器学习算法和模式识别算法获取钥匙类型的过程中，基于所述图像特性，利用机器学习算法对不同的钥匙类型训练相应的分类器，并利用所述分类器对待处理的钥匙图片进行智能地识别，获取钥匙类型。5.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的配匙方法，其特征在于，所述钥匙的具体信息包括钥匙的齿位、齿号、底宽、开口角度、极差、轨迹、定位方式。6.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的配匙方法，其特征在于，在根据所述钥匙的具体信息进行配制的过程中，根据所述钥匙的具体信息构建钥匙的3D形状，将所述钥匙类型和钥匙的3D形状的信息传输到3D配匙机进行配制。7.一种基于人工智能技术的配匙系统，包括：钥匙图片获取和存储单元，用于获取钥匙图片并存储于云端，所述钥匙图片获取和存储单元包括钥匙图片获取模块，所述钥匙图片获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵毅，刘康伟，
申请(专利权)人：青岛译锁堂安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37