【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于视频识别的门禁控制方法及装置。
技术介绍
1、门禁控制系统是现代安全技术的重要组成部分，其目标是通过集成先进的传感器技术和智能算法，提升门禁管理的效率和安全性。
2、门禁控制系统的响应速度直接影响其实时性和可靠性。现有的门禁控制系统集成了多种传感技术，如毫米波雷达、红外激光和激光雷达等，用于实时目标检测和响应。尽管这些传感器提供了高精度的环境感知能力，但它们的数据处理速度以及识别精度可能会受限。例如，毫米波雷达和激光雷达通常需要复杂的信号处理和数据解析，导致其识别速度较慢；而红外激光则对于成像面积小、反射度低的弱小目标检测能力有限，容易受到背景噪声和杂波的干扰，导致其识别精度较低。
3、在上述方案中，当用户在通过门禁时发生折返(例如，用户进入门口后因遗忘物品而返回)，现有的门禁控制系统由于数据处理速度以及识别精度受限，可能无法及时识别折返行为，导致门在关闭过程中夹住用户。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于视频识别的门禁控制方法及装置，以解决现有的门禁控制系统由于数据处理速度以及识别精度受限，可能无法及时识别折返行为，导致门在关闭过程中夹住用户的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于视频识别的门禁控制方法，所述方法应用于门禁控制系统的控制器，所述方法包括：
3、获取门区域划分结果以及实时门环境图像；所述门区域划分结果包括易防夹危险区以及安全缓冲区；
4、将所
5、根据所述目标物体的位置信息，将所述实时门环境图像与所述门区域划分结果进行匹配；
6、根据匹配结果输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态。
7、上述方案通过精准划分门区域的易防夹危险区与安全缓冲区，并实时检测门环境图像中的目标物体，能有效避免门禁装置在人员或物体处于危险区域时错误开启，从而显著降低夹伤事故的风险，提升门禁系统的整体安全性；利用训练后的目标检测模型对实时图像进行处理，实现了对目标物体的自动识别与定位，显著增强了门禁系统的智能化水平，使其能够更加灵活、准确地响应不同场景下的需求；还通过快速响应和精准控制，确保了门禁装置在合适的时间以合适的方式开启或关闭，避免了因误判或延迟导致的用户不便，同时，智能化的区域划分和检测机制提升了整体的用户体验。此外，上述方案通过自动化和智能化的处理流程，减少了人工干预的需求，提高了门禁系统的运行效率，并且精准的目标检测和区域匹配也减少了因误操作或故障导致的系统停机时间，进一步提升了门禁控制系统的整体效能。
8、在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标物体的位置信息，将所述实时门环境图像与所述门区域划分结果进行匹配，包括：
9、根据所述目标物体的位置信息，对所述实时门环境图像中的目标物体进行位置匹配处理，以获取所述目标物体位是否于所述易防夹危险区或安全缓冲区中。
10、上述方案通过精准的位置匹配，能够即时判断目标物体(如行人、宠物等)是否处于易防夹危险区内或安全缓冲区中，确保了门禁装置在潜在危险情况下不会误动作，从而有效防止了夹伤等安全事故的发生，极大地提升了门禁系统的安全性。
11、在一种可选的实施方式中，所述根据匹配结果输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态，包括：
12、若所述匹配结果指示所述目标物体位于所述易防夹危险区，则向所述门禁装置发送第一电平信号，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置为开启开门机状态；
13、若所述匹配结果指示所述目标物体位于所述安全缓冲区，则向所述门禁装置发送第二电平信号，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置为安全保护状态；所述安全保护状态包括指示暂停关门动作以及指示发出警报。
14、上述方案可以根据匹配结果输出相应的控制信息，并即时调整门禁装置的运行状态，确保了门禁装置能够在最短的时间内做出正确的决策，提高了整体的安全防护效果。
15、在一种可选的实施方式中，通过以下步骤对所述目标检测模型进行训练：
16、获取历史门环境图像；
17、对所述历史门环境图像进行标注，以确定所述历史门环境图像中的目标物体以及所述目标物体的位置信息；
18、基于所述历史门环境图像以及所述历史门环境图像对应的标注信息，构建训练数据集；
19、通过所述训练数据集对待训练的所述目标检测模型进行训练，并获取训练后的目标检测模型。
20、上述方案通过对历史门环境图像进行标注，构建出训练数据集，有助于目标检测模型学习到准确的特征表示，从而提升模型在实际应用中的识别准确性和鲁棒性。
21、在一种可选的实施方式中，所述目标检测模型的结构包括输入端、骨干网络、颈部结构以及头部结构；
22、所述输入端用于对输入至所述目标检测模型中的所述训练数据集以及所述实时门环境图像进行预处理；
23、所述骨干网络用于对输入至所述目标检测模型的所述训练数据集以及所述实时门环境图像进行特征提取处理；
24、所述颈部结构用于对所述骨干网络提取到的特征进行特征融合处理；
25、所述头部结构用于输出所述目标检测模型所识别的目标物体以及所述目标物体的位置信息。
26、在一种可选的实施方式中，所述通过所述训练数据集对待训练的所述目标检测模型进行训练，并获取训练后的目标检测模型，包括：
27、对所述训练数据集中的图像依次进行自适应锚框计算处理、自适应图片缩放处理、mosaic数据增强处理以及归一化处理；
28、对归一化处理后的所述训练数据集进行特征提取处理，并获取提取到的特征；
29、对提取到的特征进行多尺度特征融合处理，并输出不同尺度的特征图；
30、基于所述不同尺度的特征图，输出所识别的目标物体以及所述目标物体的位置信息，并获取训练后的目标检测模型。
31、上述方案通过自适应锚框计算处理使得模型能够根据目标物体的实际大小和形状动态调整锚框的大小和比例，从而更准确地预测目标物体的边界框，增强了模型对不同尺寸和形状目标的检测能力；通过自适应图片缩放处理和归一化处理确保了输入模型的图像具有一致的尺寸和分布，有助于模型更好地学习特征；同时，mosaic数据增强处理通过混合多张图片来增加训练数据的多样性和复杂性，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
32、在一种可选的实施方式中，在所述根据匹配结果，输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态之后，所述方法还包括：
33、从多个连续的所述实时门环境图像中获取所述目标物体的运动轨迹，并根据所述运动轨迹，动态调整所述门禁装置的所述运行状态。
34、上述方案通过实时跟踪目标物体的运动轨迹，能够本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视频识别的门禁控制方法，其特征在于，所述方法应用于门禁控制系统的控制器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物体的位置信息，将所述实时门环境图像与所述门区域划分结果进行匹配，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤对所述目标检测模型进行训练：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的结构包括输入端、骨干网络、颈部结构以及头部结构；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练数据集对待训练的所述目标检测模型进行训练，并获取训练后的目标检测模型，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据匹配结果，输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态之后，所述方法还包括：
8.一种基于视频识别的门禁控制系统，其特征在于，所述系统包括：摄像头
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的一种基于视频识别的门禁控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于视频识别的门禁控制方法，其特征在于，所述方法应用于门禁控制系统的控制器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物体的位置信息，将所述实时门环境图像与所述门区域划分结果进行匹配，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果输出控制信息，以控制所述门禁控制系统中的门禁装置的运行状态，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤对所述目标检测模型进行训练：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的结构包括输入端、骨干网络、颈部结构以及头部结构；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕一鸣，柳钦赐，许天奇，
申请(专利权)人：王力安防科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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