智能锁及智能解锁方法pdf

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　　2、智能锁及智能解锁方法 (57)摘要 本申请涉及智能锁技术领域， 具体涉及一种 智能锁及智能解锁方法， 所述智能锁包括： 相机 单元， 用于获取用户面部图像信息， 所述面部图 像信息包括面部深度图像、 面部RGB图像和面部 红外图像中的至少一种； 控制单元， 用于根据所 述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征 向量， 并将所述面部图像特征向量与预设的人脸 图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配 度大于或等于预设的第一阈值时， 所述控制单元 发出解锁信号； 电子锁单元， 用于基于所述解锁 信号解锁； 其中， 所述解锁特征向量为注册用户 面部图像特征向量。 通过采用识别准确率更高相 机单元，。

　　3、 有效地提高了智能锁装置的安全性、 智 能性与准确性。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 111554006 A 2020.08.18 CN 111554006 A 1.一种智能锁， 其特征在于， 包括： 相机单元， 用于获取用户面部图像信息， 所述面部图像信息包括面部深度图像、 面部 RGB图像和面部红外图像中的至少一种； 控制单元， 用于根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量， 并将所述 面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或 等于预设的第一阈值时， 所述控制单元发出解锁信号； 电子锁单元， 用于基于所述解锁信号解锁； 其中。

　　4、， 所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。 2.根据权利要求1所述的智能锁， 其特征在于， 还包括： 感测单元， 用于感测是否有用户存在， 并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制 单元和电源； 激活单元， 用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元； 环境光检测单元， 用于检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元， 使得所述控制 单元基于所述强度信息生成相机工作模式控制信号； 相机调节单元， 用于基于所述相机工作模式控制信号调节所述相机单元的工作模式， 使得所述相机单元获取第一面部图像， 所述第一面部图像包括所述面部深度图像、 所述面 部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种； 。

　　5、电源管理单元， 用于根据所述激活单元的反馈信号为智能锁供电； 其中， 所述电源管理 单元包括至少一个通断电路， 用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能 锁的各功能单元供电。 3.根据权利要求2所述的智能锁， 其特征在于， 所述控制单元被配置为： 对所述第一面部图像进行人脸检测， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人 脸图像时， 重新获取第一面部图像； 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元的实时拍 照参数， 基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所 述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在。

　　6、不同拍照参数下 获取多帧第二面部图像， 其中， 所述实时拍照参数包括曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度增益 和感光度中的至少一种； 获取所述第二面部图像的图像质量数值， 所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像 成像质量数值； 将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部图像 确定为第三面部图像， 当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时， 重新 获取所述第二面部图像； 所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像特征 向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的第 一阈值时， 所述控制单元控制所。

　　7、述电子锁单元解锁。 4.根据权利要求3所述的智能锁， 其特征在于， 所述控制单元被配置为： 当所述匹配度小于所述第一阈值时， 重新获取所述面部图像特征向量， 并计算获取所 述面部图像特征向量的次数； 权利要求书 1/3 页 2 CN 111554006 A 2 当所述次数达到预设的次数值时， 提示用户采用第二解锁方式解锁， 所述第二解锁方 式包括指纹解锁、 密码解锁、 瞳孔识别解锁、 语音识别解锁和钥匙解锁中的至少一种； 当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时， 且所述第二解锁方 式解锁成功时， 保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库， 所述第三 阈值小于所述。

　　8、第一阈值。 5.根据权利要求4所述的智能锁， 其特征在于， 所述控制单元被配置为： 获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N； 将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进 行匹配， 确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n； 获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C； 当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时， 保存所述面部图像特征向量至预设 的第二临时人脸图像特征库中； 当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时， 将所述第二临时人脸图像特征库中的 面部图像特征向量保存至所述空间中； 其中， 所述可信度值C根据以下公式计算： Cn/N。 6.。

　　9、根据权利要求1-5中任一项所述的智能锁， 其特征在于， 所述控制单元被配置为： 在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量之前， 基于所述面部图像信息进行活体检测； 当所述活体检测结果为活体时， 基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的 面部图像特征向量。 7.一种智能解锁方法， 其特征在于， 包括： 基于相机单元获取用户面部图像信息， 所述面部图像信息包括面部深度图像、 面部RGB 图像和面部红外图像中的至少一种； 基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量， 并将所述面 部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹。

　　10、配度大于或等 于预设的第一阈值时， 控制电子锁单元解锁， 所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图 像特征向量。 8.根据权利要求7所述的智能解锁方法， 其特征在于， 所述基于相机单元获取用户面部 图像信息还包括： 基于环境光检测单元检测环境光的强度信息； 基于所述强度信息控制相机调节单元调节所述相机单元的工作模式， 使得所述相机单 元获取第一面部图像， 所述第一面部图像包括所述面部深度图像、 所述面部RGB图像和所述 面部红外图像中的至少一种。 9.根据权利要求8所述的智能解锁方法， 其特征在于， 所述方法包括： 对所述第一面部图像进行人脸检测， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人 脸。

　　11、图像时， 重新获取第一面部图像； 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元的实时拍 照参数， 基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所 权利要求书 2/3 页 3 CN 111554006 A 3 述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同拍摄参数下 获取多帧第二面部图像， 其中， 所述实时拍照参数包括曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度增益 和感光度中的至少一种； 获取所述第二面部图像的图像质量数值， 所述图像质量数值包括人脸姿态数值和图像 成像质量数值； 将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最。

　　12、大值对应的第二面部图像 确定为第三面部图像， 当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时， 重新 获取所述第二面部图像； 基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像特征向量与预设的 人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的第一阈值时， 控 制所述电子锁单元解锁。 10.根据权利要求9所述的智能解锁方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 当所述匹配度小于所述第一阈值时， 重新获取所述面部图像特征向量， 并计算获取所 述面部图像特征向量的次数； 当所述次数达到预设的次数值时， 控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式解锁 的语音信息， 所述第二。

　　13、解锁方式包括指纹解锁、 密码解锁、 瞳孔识别解锁、 语音识别解锁和 钥匙解锁中的至少一种； 当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时， 并且所述第二解锁 方式解锁成功时， 控制所述电子锁单元解锁， 保存所述面部图像特征向量至预设的第一临 时人脸图像特征库， 所述第三阈值小于所述第一阈值； 获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N； 将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量进 行匹配， 确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n； 获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C； 当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时， 保存所述面部。

　　14、图像特征向量至预设 的第二临时人脸图像特征库中； 当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时， 将所述第二临时人脸图像特征库中的 面部图像特征向量保存至所述空间中； 其中， 所述可信度值C根据以下公式计算： Cn/N。 权利要求书 3/3 页 4 CN 111554006 A 4 智能锁及智能解锁方法 技术领域 0001 本申请涉及智能锁技术领域， 特别是涉及一种智能锁及智能解锁方法。 背景技术 0002 随着智能电子设备技术的日益发展， 各种智能锁广泛应用于智能手表、 手机、 保险 箱、 智能门锁和平板电脑等各种电子设备中。 智能锁在方便人们日常生活的同时， 同时也可 能导致巨大的安全隐患， 。

　　15、因此， 智能锁的安全性及使用便易性成为人们对智能锁的关注焦 点之一。 0003 然而， 传统的基于指纹识别的智能锁需要手指接触相应的扫描识别单元使得智能 识别锁获取到用户的指纹， 存在手指受伤或指纹磨损无法识别的情况， 具有安全性低、 接触 不卫生和功能单一的缺点； 并且， 传统的基于人脸识别的智能锁具有安全性能低且容易被 照片欺骗产生伪识别的缺点， 并且应用范围狭窄。 发明内容 0004 基于此， 有必要针对上述背景技术中的技术问题提供一种安全性能高且应用范围 广泛的智能锁及智能解锁方法。 0005 本申请的第一方面提供一种智能锁， 包括： 0006 相机单元， 用于获取用户面部图像信息， 。

　　16、所述面部图像信息包括面部深度图像、 面 部RGB图像和面部红外图像中的至少一种； 0007 控制单元， 用于根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量， 并将 所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大 于或等于预设的第一阈值时， 所述控制单元发出解锁信号； 0008 电子锁单元， 用于基于所述解锁信号解锁； 0009 其中， 所述解锁特征向量为注册用户预存的面部图像特征向量。 0010 于上述实施例中的智能锁中， 由于设置了用于获取用户面部图像信息的相机单 元， 相机单元可以获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、 面部RGB图像和面部红外图 像。

　　17、中的至少一种， 控制单元基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像 特征向量， 并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹 配， 当匹配度大于或等于预设的第一阈值时， 所述控制单元发出解锁信号以控制电子锁单 元解锁。 由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户的面部 图像信息获取的注册用户面部图像特征向量， 只有当相机单元获取的用户面部图像信息的 面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的匹配度符合预设的第一阈值的 要求时， 电子锁单元才会解锁， 有效地提高了智能锁装置的安全性。 由于相机单元能够识别 图像深度信息， 且识别准。

　　18、确率更高， 可采集人脸深度信息补和红外图像， 在低光照或无光照 条件下， 亦有优异的识别准确度， 提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度， 有效地避 免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。 说明书 1/12 页 5 CN 111554006 A 5 0011 在其中一个实施例中， 所述智能锁还包括： 0012 感测单元， 用于感测是否有用户存在， 并基于感测到的存在用户的信息连接所述 控制单元和电源； 0013 激活单元， 用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元； 0014 环境光检测单元， 用于检测并发送环境光的强度信息至所述控制单元， 使得所述 控制单元基于所述强度信息发出相机工作。

　　19、模式控制信号； 0015 相机调节单元， 用于基于所述相机工作模式控制信号调节所述相机单元的工作模 式， 使得所述相机单元获取第一面部图像， 所述第一面部图像包括所述面部深度图像、 所述 面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一种； 0016 电源管理单元， 用于根据所述激活单元的反馈信号为智能锁供电； 其中， 所述电源 管理单元包括至少一个通断电路， 用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述 智能锁的各功能单元供电。 0017 于上述实施例中的智能锁中， 由于设置了环境光检测单元， 用于检测并发送环境 光的强度信息至所述控制单元， 使得所述控制单元基于所述强度信息发出相机工作模式控。

　　20、 制信号以调节相机单元的工作模式， 使得所述相机单元在不同的工作模式下均可获取第一 面部图像， 例如在环境光强度很低的夜间可以通过相机调节单元调节相机单元获取所述面 部红外图像和所述面部RGB图像， 在环境光强度较高的白天可以调节相机单元获取所述面 部深度图像和所述面部RGB图像， 以提高所述智能锁人脸识别的准确率和应用场景的范围。 本申请中设置感测单元用于感测是否有用户存在， 并基于感测到的存在用户的信息连接所 述控制单元和电源； 设置激活单元用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元； 设置电 源管理单元便于节约电能。 0018 在其中一个实施例中， 所述控制单元被配置为： 0019 对所述。

　　21、第一面部图像进行人脸检测， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存 在人脸图像时， 重新获取第一面部图像； 0020 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元的实 时拍照参数， 基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控 制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同拍照参 数下获取多帧第二面部图像， 其中， 所述实时拍照参数包括曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度 增益和感光度中的至少一种； 0021 获取所述第二面部图像的图像质量数值， 所述图像质量数值包括人脸姿态数值和 图像成像质量数值； 0022 将大于或。

　　22、等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部 图像确定为第三面部图像， 当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时， 重新获取所述第二面部图像； 0023 所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像 特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设 的第一阈值时， 所述控制单元控制所述电子锁单元解锁。 0024 于上述实施例中的智能锁中， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图 像时， 初步判断用户正在进行人脸识别解锁检测， 从而避免了因图像识别错误导致错误解 说明书 2/12 页 6 CN 1115。

　　23、54006 A 6 锁动作的发生。 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单 元的曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度增益和感光度中的至少一种实时拍照参数， 基于所述 实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元 调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同曝光等级获取多帧画面质量 高的第二面部图像。 例如， 可以通过不断的实验获取不同曝光条件下所述相机单元获取较 佳图像对应的相机参数， 并编制相应的对照表， 使得控制单元可以根据当前环境光来初始 化拍照参数， 然后根据多帧拍照质量评价指标， 调整拍照参数， 使图像质量最优。。

　　24、 也可以通 过神经网络的自学习功能根据当前环境光来初始化拍照参数， 然后根据多帧拍照质量评价 指标， 调整拍照参数， 使图像质量最优， 以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。 由 于每个人的面部图像特征向量是独一无二的， 通过获取第二面部图像的人脸姿态数值和图 像成像质量数值来判断第二面部图像的图像质量数值， 从所述第二面部图像筛选出所述图 像质量数值大于或等于预设的第二阈值的作为第三面部图像， 所述控制单元基于所述第三 面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中 的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的第一阈值时， 所述控制单元控制所 述电。

　　25、子锁单元解锁， 以进一步提高对用户人脸识别的准确度和精度。 0025 在其中一个实施例中， 所述控制单元被配置为： 0026 当所述匹配度小于所述第一阈值时， 重新获取所述面部图像特征向量， 并计算获 取所述面部图像特征向量的次数； 0027 当所述次数达到预设的次数值时， 控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式 解锁的语音信息， 所述第二解锁方式包括指纹解锁、 密码解锁、 瞳孔识别解锁、 语音识别解 锁和钥匙解锁中的至少一种； 0028 当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时， 且所述第二解 锁方式解锁成功时， 保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库， 所。

　　26、述 第三阈值小于所述第一阈值。 0029 于上述实施例中的智能锁中， 通过统计用户在通过人脸识别开锁的过程中认证失 败的次数， 在所述认证失败的次数超过预设的次数值时， 所述控制单元控制语音装置发出 提示用户采用其他解锁方式解锁的语音信息， 提高了智能锁使用的安全性与智能性。 由于 人们的外形随着时间的变化可能会产生一定的变化， 例如发型改变、 微整形或体型增大等， 对应的面部图像特征向量可能会发生一定的变化， 基于降低的人脸识别认证开锁要求及其 第二解锁方式的验证结果， 建立第一临时人脸图像特征库来获取用户最新的面部图像特征 向量， 以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量， 来避免。

　　27、用户因为脸型轻微 变化可能导致人脸认证开锁失败的现象发生。 0030 在其中一个实施例中， 所述控制单元被配置为： 0031 获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N； 0032 将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向 量进行匹配， 确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n； 0033 获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C； 0034 当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时， 保存所述面部图像特征向量至 预设的第二临时人脸图像特征库中； 说明书 3/12 页 7 CN 111554006 A 7 0035 当所述人脸图像特征库中存在可保。

　　28、存的空间时， 将所述第二临时人脸图像特征库 中的面部图像特征向量保存至所述空间中； 0036 其中， 所述可信度值C根据以下公式计算： 0037 Cn/N。 0038 于上述实施例中的智能锁中， 由于人脸随着时间的变化可能会产生一定的变化， 通过计算所述第一临时人脸图像特征库的可信度值， 并从所述第一临时人脸图像特征库中 筛选出与用户的真实面部图像特征向量比较接近的以保存至第二临时人脸图像特征库中， 以便于后续更新用户人脸图像特征库中的解锁特征向量。 当所述人脸图像特征库中存在可 保存的空间时， 将所述第二临时人脸图像特征库中的面部图像特征向量保存至所述空间 中， 以根据注册用户面部的线、不断更新人脸图像特征库中的解锁特征向量， 以进一 步提高智能锁的安全性与智能性。 0039 在其中一个实施例中， 所述控制单元被配置为： 0040 在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量 之前， 基于所述面部图像信息进行活体检测； 0041 当所述活体检测结果为活体时， 基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用 户的面部图像特征向量。 0042 于上述实施例中的智能锁中， 在所述基于控制单元根据所述面部图像信息获取所 述用户的面部图像特征向量之前， 基于所述面部图像信息进行活体检测； 当所述活体检测 结果为活体时， 基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的。

　　30、面部图像特征向量， 避免了通过注册用户的照片、 雕像或人脸模型等而导致智能锁解锁现象的发生， 提高智能 锁的安全性与智能性。 0043 本申请的第二方面提供一种智能解锁方法， 包括： 0044 基于相机单元获取用户面部图像信息， 所述面部图像信息包括面部深度图像、 面 部RGB图像和面部红外图像中的至少一种； 0045 基于控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量， 并将所 述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于 或等于预设的第一阈值时， 控制电子锁单元解锁； 其中， 所述解锁特征向量为注册用户预存 的面部图像特征向量。 0046 在。

　　31、其中一个实施例中， 所述基于相机单元获取用户面部图像信息还包括： 0047 基于环境光检测单元检测环境光的强度信息； 0048 基于所述强度信息控制相机调节单元调节所述相机单元的工作模式， 使得所述相 机单元获取第一面部图像， 所述第一面部图像包括所述面部深度图像、 所述面部RGB图像和 所述面部红外图像中的至少一种。 0049 在其中一个实施例中， 所述方法包括： 0050 对所述第一面部图像进行人脸检测， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存 在人脸图像时， 重新获取第一面部图像； 0051 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元的实 时拍照参数， 基于所述。

　　32、实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控 制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同拍摄参 说明书 4/12 页 8 CN 111554006 A 8 数下获取多帧第二面部图像， 其中， 所述实时拍照参数包括曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度 增益和感光度中的至少一种； 0052 获取所述第二面部图像的图像质量数值， 所述图像质量数值包括人脸姿态数值和 图像成像质量数值； 0053 将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部 图像确定为第三面部图像， 当所述第二面部图像的图像质量数值均小于所述第二阈值时， 重新获取所。

　　33、述第二面部图像； 0054 基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像特征向量与预 设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的第一阈值 时， 控制所述电子锁单元解锁。 0055 在其中一个实施例中， 所述方法还包括： 0056 当所述匹配度小于所述第一阈值时， 重新获取所述面部图像特征向量， 并计算获 取所述面部图像特征向量的次数； 0057 当所述次数达到预设的次数值时， 控制语音装置发出提示用户采用第二解锁方式 解锁的语音信息， 所述第二解锁方式包括指纹解锁、 密码解锁、 瞳孔识别解锁、 语音识别解 锁和钥匙解锁中的至少一种。 0058 在其中。

　　34、一个实施例中， 所述方法还包括： 0059 当所述匹配度小于所述第一阈值且大于或等于预设的第三阈值时， 控制所述电子 锁单元解锁， 保存所述面部图像特征向量至预设的第一临时人脸图像特征库， 所述第三阈 值小于所述第一阈值； 0060 获取预设时间段内所述相机单元获取用户面部图像信息的总次数N； 0061 将所述面部图像特征向量与所述第一临时人脸图像特征库中的面部图像特征向 量进行匹配， 确定匹配度大于或等于所述第一阈值的次数n； 0062 获取所述第一临时人脸图像特征库的可信度值C； 0063 当所述可信度值C大于或等于预设的第四阈值时， 保存所述面部图像特征向量至 预设的第二临时人脸图像特征。

　　35、库中； 0064 当所述人脸图像特征库中存在可保存的空间时， 将所述第二临时人脸图像特征库 中的面部图像特征向量保存至所述空间中； 0065 其中， 所述可信度值C根据以下公式计算： 0066 Cn/N。 0067 于上述实施例中的智能解锁方法中， 可以设置相机单元以获取的用户面部图像信 息包括面部深度图像、 面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种， 可以通过控制单元基于 控制单元根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向量， 并将所述面部图像特 征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的 第一阈值时， 所述控制单元控制发出解锁信号以控制电子锁单元。

　　36、解锁。 由于所述解锁特征 向量为所述控制单元基于所述相机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户 面部图像特征向量， 只有当相机单元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册 用户预存的面部图像特征向量的匹配度符合预设的第一阈值的要求时， 电子锁单元才会解 锁， 有效地提高了智能锁装置的安全性。 由于相机单元能够识别图像深度信息， 且识别准确 说明书 5/12 页 9 CN 111554006 A 9 率更高， 可采集人脸深度信息补和红外图像， 在低光照或无光照条件下， 亦有优异的识别准 确度， 提高了获取用户面部图像信息的准确度和精度， 有效地避免了智能锁被照片欺骗产 生伪识别情况。

　　37、的发生。 附图说明 0068 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案， 下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例， 对于本领域 普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他实施例 的附图。 0069 图1为本申请第一实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。 0070 图2为本申请第二实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。 0071 图3为本申请第三实施例中提供的一种智能锁的结构示意图。 0072 图4为本申请第四实施例中提供的一种智能解锁方法的流程图。 0073 图5为本申请第五实施例中提供的一种相机。

　　38、单元获取第一面部图像的流程图。 0074 图6为本申请第六实施例中提供的一种控制单元基于获取的面部图像控制解锁的 流程图。 具体实施方式 0075 为了便于理解本发明， 下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。 附图中 给出了本发明的较佳的实施例。 但是， 本发明可以以许多不同的形式来实现， 并不限于本文 所描述的实施例。 相反地， 提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透 彻全面。 0076 除非另有定义， 本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的 技术人员通常理解的含义相同。 本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具 体的实施例的目的， 不是旨在。

　　39、限制本发明。 0077 在使用本文中描述的 “包括” 、“具有” 、 和 “包含” 的情况下， 除非使用了明确的限定 用语， 例如 “仅” 、“由组成” 等， 否则还可以添加另一部件。 除非相反地提及， 否则单数形 式的术语可以包括复数形式， 并不能理解为其数量为一个。 0078 在本申请中， 除非另有明确的规定和限定， 术语 “安装” 、“相连” 、“连接” 、“固定” 等 术语应做广义理解， 例如， 可以是固定连接， 也可以是可拆卸连接， 或成一体； 可以是机械连 接， 也可以是电连接； 可以是直接相连， 也可以通过中间媒介间接相连， 可以是两个元件内 部的连通或两个元件的相互作用关系。 。

　　40、对于本领域的普通技术人员而言， 可以根据具体情 况理解上述术语在本发明中的具体含义。 0079 如图1所示， 在本申请的一个实施例中提供的一种智能锁100中， 包括相机单元10、 控制单元20和电子锁单元30， 相机单元10用于获取用户面部图像信息， 该面部图像信息包 括面部深度图像、 面部RGB图像和面部红外图像中的至少一种； 控制单元20用于根据相机单 元10获取的面部图像信息获取该用户的面部图像特征向量， 并将所述面部图像特征向量与 预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设的第一阈值 时， 所述控制单元发出解锁信号， 所述解锁特征向量为所述控制单元预先基于所。

　　41、述相机单 说明书 6/12 页 10 CN 111554006 A 10 元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量； 电子锁单元30用于 基于所述解锁信号解锁。 0080 具体地， 于上述实施例中的智能锁中， 注册用户可已通过注册流程在人脸图像特 征库中保存自己的面部图像特征向量， 人脸图像特征库中保存的面部图像特征向量的个数 可以为一个也可以为多个， 只有预先在所述人脸图像特征库中保存了自己的面部图像特征 向量的用户才能通过人脸识别认证开锁。 由于设置了用于获取用户面部图像信息的相机单 元10， 相机单元10可以获取的用户面部图像信息包括面部深度图像、 面部RGB图像和面。

　　42、部红 外图像中的至少一种， 控制单元20根据所述面部图像信息获取所述用户的面部图像特征向 量， 并将所述面部图像特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当 匹配度大于或等于预设的第一阈值时， 控制单元20发出解锁信号以控制电子锁单元30解 锁。 0081 于上述实施例中的智能锁中， 由于所述解锁特征向量为所述控制单元基于所述相 机单元获取的注册用户的面部图像信息获取的注册用户面部图像特征向量， 只有当相机单 元获取的用户面部图像信息的面部图像特征向量与注册用户预存的面部图像特征向量的 匹配度大于或等于预设的第一阈值， 电子锁单元才会解锁， 有效地提高了智能锁装置的安 全性。 。

　　43、由于相机单元能够识别图像深度信息， 且识别准确率更高， 可采集人脸深度信息补和 红外图像， 在低光照或无光照条件下， 亦有优异的识别准确度， 提高了获取用户面部图像信 息的准确度和精度， 有效地避免了智能锁被照片欺骗产生伪识别情况的发生。 0082 进一步地， 在本申请的一个实施例中提供的一种智能锁100中， 如图2所示， 还包括 环境光检测单元40、 相机调节单元50、 感测单元60、 电源管理单元70及激活单元80， 环境光 检测单元40用于检测并发送环境光的强度信息至控制单元20， 使得控制单元20基于所述强 度信息向相机调节单元50发出相机工作模式控制信号； 相机调节单元50用于基于所。

　　44、述相机 工作模式控制信号调节相机单元10的工作模式， 使得相机单元10获取第一面部图像， 所述 第一面部图像包括所述面部深度图像、 所述面部RGB图像和所述面部红外图像中的至少一 种。 感测单元60用于感测是否有用户存在， 并基于感测到的存在用户的信息连接所述控制 单元和电源； 激活单元80用于根据传感器反馈信号激活所述电子锁单元； 电源管理单元70 用于根据激活单元80的反馈信号为智能锁100供电； 其中， 所述电源管理单元包括至少一个 通断电路， 用于根据预设程序指令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供 电。 0083 具体地， 于上述实施例中的智能锁中， 由于设置了环境光检测。

　　45、单元40用于检测并 发送环境光的强度信息至控制单元20， 使得控制单元20基于所述强度信息发出相机工作模 式控制信号以调节相机单元的工作模式， 使得相机单元10在不同的工作模式下均可获取第 一面部图像， 例如在环境光强度很低的夜间可以通过相机调节单元50调节相机单元10获取 所述面部红外图像和所述面部RGB图像， 在环境光强度较高的白天可以调节相机单元10获 取所述面部深度图像和所述面部RGB图像， 以提高所述智能锁人脸识别的准确率和应用场 景的范围。 0084 具体地， 可以设置电源管理单元70包括至少一个通断电路， 用于根据预设程序指 令分别控制通断电路开和关为所述智能锁的各功能单元供电，。

　　46、 当所述人脸检测结果为所述 第一面部图像中存在人脸图像时， 控制单元20控制电源管理单元70中的通断电路闭合， 以 说明书 7/12 页 11 CN 111554006 A 11 给电子锁单元30供电， 便于后续人脸识别认证成功后， 控制单元20控制电子锁单元30解锁， 提高了所述智能锁的节能性能。 0085 进一步地， 于上述实施例中的智能锁中， 所述控制单元被配置为对所述第一面部 图像进行人脸检测， 当人脸检测结果为所述第一面部图像中不存在人脸图像时， 重新获取 第一面部图像， 提高了所述智能锁使用的便捷性与高效性， 也避免了可能因图像识别错误 引发的错误解锁动作的发生。 0086 进一步。

　　47、地， 于上述实施例中的智能锁中， 所述控制单元被配置为： 0087 当人脸检测结果为所述第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元的实 时拍照参数， 基于所述实时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控 制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同拍摄参 数下获取多帧第二面部图像； 其中， 所述实时拍照参数包括曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度 增益和感光度中的至少一种。 感光度又叫ISO值， 指的是数码相机处理器对光线的敏感程 度， 感光度越高， 对光线的敏感度越强， 感光度越低， 对光线 于上述实施例中的智能锁中，。

　　48、 当人脸检测结果为获取的第一面部图像中存在人脸 图像时， 初步判断用户正在进行人脸识别解锁检测， 从而避免了因图像识别错误导致错误 解锁动作的发生。 当人脸检测结果为第一面部图像中存在人脸图像时， 获取所述相机单元 的曝光度、 白平衡、 曝光时间、 亮度增益和感光度中的至少一种实时拍照参数， 基于所述实 时拍照参数及所述第一面部图像根据预设的经验参数算法模型控制所述相机调节单元调 节所述相机单元的实时拍照参数， 控制所述相机单元在不同曝光等级获取多帧画面质量高 的第二面部图像。 例如， 可以通过不断的实验获取不同曝光条件下所述相机单元获取较佳 图像对应的相机参数， 并编制相应的对照表， 使得控。

　　49、制单元可以在不同拍摄参数下自动获 取对应的较佳拍摄状态下的拍照参数， 并控制所述相机调节单元调节所述相机单元的实时 拍照参数， 以获取高质量的拍摄图像。 也可以通过神经网络的自学习功能获取所述相机单 元在不同拍摄参数下获取高质量图像对应的拍照参数， 以进一步提高对用户人脸识别的准 确度和精度。 0089 进一步地， 于上述实施例中的智能锁中， 所述控制单元被配置为： 0090 获取所述第二面部图像的图像质量数值， 所述图像质量数值包括人脸姿态数值和 图像成像质量数值； 0091 将大于或等于预设的第二阈值的所述图像质量数值中的最大值对应的第二面部 图像确定为第三面部图像， 当所述第二面部图像的。

　　50、图像质量数值均小于所述第二阈值时， 重新获取所述第二面部图像； 0092 所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量， 并将所述面部图像 特征向量与预设的人脸图像特征库中的解锁特征向量进行匹配， 当匹配度大于或等于预设 的第一阈值时， 所述控制单元控制所述电子锁单元解锁。 0093 于上述实施例中的智能锁中， 由于每个人的面部图像特征向量是独一无二的， 通 过获取第二面部图像的人脸姿态数值和图像成像质量数值来判断第二面部图像的图像质 量数值， 从所述第二面部图像筛选出所述图像质量数值大于或等于预设的第二阈值的作为 第三面部图像， 所述控制单元基于所述第三面部图像获取面部图像特征向量，。