【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风电厂安全识别，具体属于基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统及方法。
技术介绍
1、随着风电行业的快速发展，风电场的规模不断扩大，进而对风电场的安全管理和人员管控提出了更高的要求。目前，风电场中采用的身份验证方式主要是采用ic卡、密码等手段，这些验证方式是通过工作人员刷卡或者输入密码即可进入风电场中，然后采用ic卡、密码等存在着易复制、易遗失、易盗用等安全隐患，当非风电场人员获取到ic卡或者密码后，即可进入风电场，进而存在极大的安全隐患，故而为了提高风电场的安保水平，亟需引入更加可靠、高效的身份验证技术。
2、近年来，生物识别技术凭借其独特性、稳定性等优点，在身份验证领域得到了广泛应用。其中，人脸识别、指纹识别、虹膜识别等技术因其非接触、快速、准确等特性，逐渐成为身份验证的主流方式。然而，单一生物特征识别应用于风电场的身份验证中仍然存在一些局限性，如环境光照、遮挡、伪造等因素的影响，会使得验证系统出现误识别的现象，使得非风电场人员进入风电场内，导致严重的事故。
技术实现思路
1、为了解决现有风电场采用单一生物特征验证容易受到外界因素的干扰，使得验证系统出现误识别的问题，本专利技术提供基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统及方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术公开了基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，包括前端采集终端，所述前端采集终端数据连接有边缘计算网关，所述边缘计算
4、其中，所述前端采集终端，用于采集多个生物特征信息，并对多个生物特征进行预处理和特征提取；以及发出身份验证请求；
5、所述边缘计算网关，用于汇聚所述预处理和特征提取后的所述生物特征，以及所述身份验证请求和结果；
6、所述云端管理平台，用于对获取的所述边缘计算网关内的所述生物特征进行处理，生成身份验证结果，然后传输给所述边缘计算网关。
7、优选地，所述前端采集终端包括人脸识别摄像机、指纹/掌纹采集仪、虹膜采集仪以及活体检测传感器，所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪分别与所述边缘计算网关数据连接。
8、优选地，所述活体检测传感器包括人脸活体检测的红外相机和结构光投射器、多光谱成像仪、皮肤色彩和质地传感器和虹膜仪；
9、所述红外相机和结构光投射器分别与所述人脸识别摄像机、所述边缘计算网关数据连接；
10、所述多光谱成像仪分别与所述人脸识别摄像机、所述边缘计算网关数据连接；
11、所述皮肤色彩和质地传感器分别与所述人脸识别摄像机、所述边缘计算网关数据连接；
12、虹膜仪别与所述人脸识别摄像机、所述边缘计算网关数据连接。
13、优选地，所述前端采集终端还包括生物特征预处理仪，所述生物特征预处理仪分别与所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪数据连接。
14、优选地，所述云端管理平台包括生物特征比对模块、异构特征融合模块、自适应策略管理模块、数据安全管理模块和风电场业务模块；所述生物特征比对模块分别与所述边缘计算网关、所述异构特征融合模块数据连接；
15、所述异构特征融合模块分别与所述生物特征比对模块、所述自适应策略管理模块数据连接；
16、所述自适应策略管理模块分别与所述边缘计算网关、所述数据安全管理模块数据连接；
17、所述数据安全管理模块与风电场业务模块数据连接，所述风电场业务模块通信连接所述边缘计算网关。
18、本专利技术公开了基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，包括如下步骤：
19、获取验证人员的生物特征生成生物特征向量；
20、基于生物特征向量形成特征向量验证结果以及阈值对比结果；
21、基于生物特征向量形成模态验证结果，基于模态验证结果、特征向量验证结果和阈值对比结果组建特征验证策略，获取验证人员的等级区域通过特征验证策略进行验证，得到身份验证结果。
22、优选地，所述获取验证人员的生物特征生成生物特征向量包括：
23、采集验证人员的人脸图像，对所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征向量ffacefeature；
24、采集验证人员的指纹图像以及掌纹图像，对所述指纹图像以及所述掌纹图像进行特征提取，得到指纹特征向量ffingerprint以及掌纹特征向量fpalmprint；
25、采集验证人员的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取，得到虹膜特征向量；
26、汇集所述人脸特征向量ffacefeature、所述指纹特征向量ffingerprint、所述掌纹特征向量fpalmprint、和所述虹膜特征向量得到所述生物特征向量。
27、优选地，所述基于生物特征向量形成特征向量验证结果以及阈值对比结果包括：
28、分别对所述人脸特征向量ffacefeature、所述指纹特征向量ffingerprint、所述掌纹特征向量fpalmprint和所述虹膜特征向量进行环境特征提取，依次得到第一环境特征、第二环境特征、第三环境特征和第四环境特征；
29、获取当前环境图像，对所述当前环境图像进行提取，得到当前环境特征；
30、将所述第一环境特征、所述第二环境特征、所述第三环境特征和所述第四环境特征分别与所述当前环境特征对比，依次得到人脸图像判别阈值、指纹图像判别阈值、掌纹图像判别阈值、虹膜图像判别阈值；
31、将所述人脸图像判别阈值、所述指纹图像判别阈值、所述掌纹图像判别阈值、所述虹膜图像判别阈值与预设判别阈值对比，得到所述阈值对比结果
32、将所述人脸特征向量ffacefeature、所述指纹特征向量ffingerprint、所述掌纹特征向量fpalmprint、所述虹膜特征向量与预设特征向量进行对比，得到所述特征向量验证结果。
33、优选地，所述基于生物特征向量形成模态验证结果包括：
34、对所述生物特征向量进行深层特征提取，得到模态特征；
35、对所述模态特征通过联合贝叶斯方法，将这些模态特征映射到一个公共特征子空间，并公共特征子空间内预设的各个模态特征进行模态验证，得到模态验证结果。
36、优选地，所述基于模态验证结果、特征向量验证结果和阈值对比结果组建特征验证策略包括：
37、对所述特征向量验证结果、所述阈值对比结果和所述模态验证结果进行验证得分处理，依次得到特征向量验证得分向量、阈值验证得分向量和模态验证得分向量；
38、基于所述模态验证得分向量、所述特征向量验证得分向量和所述阈值验证得分向量进行自适应融合，动态生成融合权重向量，通过加权投票得到最终身份验证结果，得到全部特征验证策略；
39、对模态验证得分向量、特征向量验证得分向量和阈值验证得分向量生成本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，包括前端采集终端，所述前端采集终端数据连接有边缘计算网关，所述边缘计算网关数据连接有云端管理平台；
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述前端采集终端包括人脸识别摄像机、指纹/掌纹采集仪、虹膜采集仪以及活体检测传感器，所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪分别与所述边缘计算网关数据连接。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述活体检测传感器包括人脸活体检测的红外相机和结构光投射器、多光谱成像仪、皮肤色彩和质地传感器和虹膜仪；
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述前端采集终端还包括生物特征预处理仪，所述生物特征预处理仪分别与所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪数据连接。
5.根据权利要求1所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述云端管理平台包括生物特征比对
6.基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，其特征在于，所述获取验证人员的生物特征生成生物特征向量包括：
8.根据权利要求6所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，其特征在于，所述基于生物特征向量形成特征向量验证结果以及阈值对比结果包括：
9.根据权利要求6所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，其特征在于，所述基于生物特征向量形成模态验证结果包括：
10.根据权利要求6所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证方法，其特征在于，所述基于模态验证结果、特征向量验证结果和阈值对比结果组建特征验证策略包括：
...【技术特征摘要】
1.基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，包括前端采集终端，所述前端采集终端数据连接有边缘计算网关，所述边缘计算网关数据连接有云端管理平台；
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述前端采集终端包括人脸识别摄像机、指纹/掌纹采集仪、虹膜采集仪以及活体检测传感器，所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪分别与所述边缘计算网关数据连接。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述活体检测传感器包括人脸活体检测的红外相机和结构光投射器、多光谱成像仪、皮肤色彩和质地传感器和虹膜仪；
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别和生物特征的风电场人员身份验证系统，其特征在于，所述前端采集终端还包括生物特征预处理仪，所述生物特征预处理仪分别与所述人脸识别摄像机、所述指纹/掌纹采集仪、所述虹膜采集仪数据连接。
5.根据权利要求1所述的基于人脸识别和生物特征的风电...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭光道，曹坤，薛晗光，陈臣，王忠杰，于涵，
申请(专利权)人：华能赫章风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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