疫情下的智能消毒门禁系统设计

王晓雯，洪思敏，随哲宇，张雅婷，程麓洁，郭伟洁，王 兴

(1.太原科技大学 晋城校区，山西 晋城 048011；2.太原科技大学 电子信息工程学院；3.太原科技大学 计算机科学与技术学院，山西 太原 030024)

现下国内新冠肺炎疫情趋于稳定，各行业逐步复工复产，对于体温检测要求提高的问题及出入人员身份信息追踪困难的问题，现有的身份识别门禁系统功能单一、信息录入较为繁琐；传统的测温枪又因为需要手持，且对于人群的后续追踪不能很好地实现，存在一定的安全隐患，而且效率较低，对公共场所的管理秩序造成影响。为了解决上述问题，基于红外传感器、热成像测温、RFID射频识别技术、人脸识别等技术，探索出一种智能消毒管理门禁系统的设计。经实验结果表明，该系统运行流畅，可以在较短的时间内实现测温与消毒、完成人员出入及追踪，大大提高了出入效率，也使得公共场所管理秩序提高。

1 系统设计

1.1 系统的组成

图1 系统组成原理

疫情下智能消毒门禁系统主要由认证识别设备、测温设备、感应消毒设备、云服务器、预警装置组成，基于RFID技术、热成像测温，红外感应等主要技术。系统对过往人员进行识别测温消毒，并对相关数据进行监测统计。系统组成原理示意图，如图1所示。

1.2 工作原理

该系统对出入人员实行“人脸认证+身份证识别”双重认证，针对提前录入信息的本单位人员，只需采纳人脸认证，保证能正常有效通过，提高速率；非本单位人员需双重识别，并将数据通过云服务器发送给门禁系统终端，将信息暂时保存，便于对短时间内该人员的出入数据进行比较。“黑体+热成像”高精度测温系统同时启动，热成像针对远距离人员进行大面积温度信息采集与筛选，利用黑体的实时测温矫正保证测温精度，双重保障将体温误差控制±0.2左右，若发现体温异常者预警系统启动，并自动记录数据传入后台测温终端，管理人员进一步检测处理。数据更为精准，效率大大提高。“热红外+消毒液”叠加感应消毒装置对通过门闸机人员双手感应到位，自动喷洒消毒液2s，充分确保人员安全防护。该系统工作原理流程，如图2所示。

图2 系统工作原理流程

2 身份识别设计

2.1 人脸识别设计

随着近年来科技技术的提高，现如今人们对于自己信息安全的观念越来越注重，身份认证技术在人们生活中的应用日渐广泛，而脸部作为身份的首要特征，人脸识别技术也成为近年来用户安全认证的首选[1]，这些年，人脸识别技术已经广泛应用于金融、商务、军队、银行、教育等安全防护较高的领域，人脸识别认证由原先的基于几何特征为基础，到现在的基于神经网络和局部模式为基础[2]，准确度越来越高。随着以后技术的进一步提高与逐渐成熟，人脸识别技术将普遍应用。

该系统应用的人脸识别系统通过采集动态人脸图像与数据库录入的人脸信息进行特征比较从而达到识别的功能[3]，共分为数据库录入、图像采集、人脸识别，特征对比模块。识别过程，如图3所示。

数据库录入模块对本单位人员提前获取身份信息，采集人脸图像，建立人员脸部样本信息库，人员信息需持久存放在数据库并将数据传送至门禁服务管理系统，便于技术人员对后续矫正完备与的优化处理。

图像采集模块是通过对动态的人脸图像进行单人或者多人采集，将采集到的人脸图像发送至门禁服务端的样本库。采用普遍通用的方式，运用OpenCV的接口函数调用摄像头的移动使用，将采集到的人脸图像转换为灰度图像，运用深度学习框架TensorFlow,并用Android SDK调用后台MYSQL数据库，与提前录入的身份信息进行比对验证。

人脸识别模块基于PAC学习理论建立的AdaBoost集成算法，检测人脸是否存在，利用弱分类器逐步传至高级分类器Gn(x)，信息逐一验证通过分类器，判定人脸存在，则将信息传入服务器，进行下一步的验证。

最终模型表达式：

(1)

特征对比模块在人脸对比方面，运用欧式距离公式，系统中运用二维空间的欧式距离来抽象表示两点之间的实际距离，将采集的人脸特征与云服务器中数据库的脸部特征进行一一比对，相似值达到90%左右，认证成功。

(2)

图3 识别过程

2.2 身份证识别设计

信息化的时代，众多App或生活应用都需要通过证件进行实名制审核认证，来访问用户的真实信息，提供更优化的安全防护。身份证认证技术在商业、银行、金融等各行各业的应用已经屡见不鲜，图书管理通道、酒店门锁应用等领域确定客户信息以身份证为准。识别机器不能随时携带，传统人工审核检查费时费力，易出错，效率低下。基于RFID射频识别的身份证识别技术的出现，使以上问题可以得到较为有效的解决[4]。RFID无线射频技术是一种非接触式无线通信技术，能利用无线快速准确的读写上传的证件信息，降低人工审核录入成本，识别准确率高达95%，大大超过人工审核的准确度，识别并直接获取结构化信息，对比匹配审核，所需时间大概仅需人工审核的2%。

该系统是基于RFID的一种身份证识别系统技术，是一种无源RFID技术[5]，主要由电子标签，RFID阅读器和识别管理系统三部分组成。RFID系统工作原理，如图4所示。

图4 RFID系统工作原理

电子标签也可称作智能标签或者应答器，是系统数据信息的载体，是一个微型的无线收发装置，主要由内置天线(耦合元件、线圈)和微芯片组成一个无源单元。RFID阅读器是构成RFID系统的重要部件之一，是一个捕捉和处理RFID标签数据的设备，可以是读与写装置，有时也被称作读写器，是系统数据信息的控制与处理中心，阅读器与电子标签之间采用半双工交换信息，同时阅读器通过耦合的方式与无源RFID电子标签进行通讯及能量感应，它可以同时识别多个电子标签，提高速率，保证人员可以快速有效地通过。识别管理系统可以查询，并可写入和读取阅读器中的信息[6]。

在该系统中，对于非本单位人员，启动“人脸识别+身份证识别”双重验证，在样本库中未检测到该人员信息后，系统会提示放置身份证，阅读器发射射频信息，读取身份证数据，电子标签启动，通过解调和解码，将有效信息发送至识别管理系统，通过逻辑运算对人员信息进行审核验证[7]，可以在0.5s～1s内完成人员识别对比审核。若验证失败，系统预警装置启动，发送数据至系统终端，后台人员进一步处理；若验证成功，门闸机开启，系统自动储存该人员信息至门禁服务管理系统，生成访问记录，可实时跟踪该人员的数据，便于对该人员再次出入单位数据进行比较。识别流程，如图5所示。

3 体温检测设计

一切高于绝对零度(-273℃)的物体都会辐射电磁波。红外线作为电磁波最为广泛的一种存在形式具有很强的温度效应[8]，其红外辐射能量的强弱与温度直接相关，且温度越高辐射的能力越强，这正是红外测温技术所感兴趣的。体温检测终端中测温模块的热成像摄像机就是通过采集物体发出的红外电磁波，将红外信号转化为电信号，将辐射能量通过不同灰度表现出来，从而计算出物体温度[9]。

图5 识别流程

根据普朗克分布定律可以推导出物体的辐射与其温度的对应关系，该定律揭示了在单位时间黑体向周围空间辐射的辐射功率与辐射波长和温度的关系，数学表达式如下：

(3)

对普朗克黑体辐射公式在波长范围为零到无穷大上积分可得斯特藩·波尔兹曼公式：

(4)

对非黑体有：

E=σT4

(5)

其中ε为物体表面发射率，σ=5.6704×10-8(W·m-2·K-4)，T为物体的绝对温度(K)。此公式也是利用红外热成像测量温度的依据。

红外热成像测温系统[10]主要由红外探测器，图像处理模块和云端数据分析模块三部分构成。其原理是利用红外辐射的物理特性将其转换为可见光图像的画面，此画面与物体表面温度对应，最终将其转换为物体温度值。测温过程，如图6所示。

图6 测温过程

黑体是可以吸收外来的全部红外电磁波，并且不会产生任何反射与透射，但是可以向外辐射红外电磁波的理想化物体。实际工作中黑体的辐射率可以做到无限接近于1，将黑体技术与热成像系统相结合可大幅度提高人体测温精准度。

如图7所示，“黑体+红外热成像”结合的高精度测温系统，利用热成像摄像机采集视野范围内人员的温度信息，同时将黑体放置在热成像视野范围内，利用黑体的实时测温矫正保证摄像机的测温精度，可将体温误差控制±0.4℃左右，通过云服务器连接至监控中心，若发现异常发热人员则立即示警。

图7 高精度测温系统

图8 智能消毒设备的工作流程

4 智能消毒设计

在对出入闸机设备的人员进行身份识别认证及体温检测同时，完成双手的自动杀菌消毒处理。本系统利用的智能消毒设备[11]包括消毒模块，电磁阀装置，红外传感器和指示灯。

针对新型冠状病毒的病原学特点和理化特性，75%乙醇，含氯消毒剂等脂溶剂均可有效消灭病毒。因此在消毒模块中采用含75%乙醇的消毒液对双手进行杀菌；当红外传感器检测到人员双手放入指定位置时，经集成电路处理将信号发送给电磁阀，电磁阀在接收信号后按已指定指令(每人约2s)控制消毒液喷洒，当人双手离开指定位置或已达指令时间，电磁阀自动关闭，消毒液停止喷洒。智能消毒设备的工作流程，如图8所示。

5 实验数据记录及结论

智能门禁系统的测试包括以下两方面：不同条件下人脸识别系统识别率和体温检测准确率。非本单位人员身份证识别验证的时间，具体的测试时间和内容如下。

(a)眼睛遮挡 (b)下巴遮挡

人脸遮挡测试中选取20名同学进行实时人脸遮挡测试，如图9所示，分别对眼睛和下巴进行遮挡，每个人检测5次(每次包括一次眼睛和一次下巴遮挡，检测到面部并保持3S为一次有效数据)，测试结果，如表1所示。

表1人脸遮挡测试结果

从上述实验数据分析可知，人脸识别系统可以对绝大部分侧脸和遮挡人脸正确验证，在识别时间上可以控制在0.5s～1s之间，速度快、精度高，符合门禁系统高效性和安全性的需求。

在未进行面部遮挡情况下，分别在室外(温度11℃)和室内(温度23℃)环境中对5名同学进行体温数据检测，实验次数分别为50次，详细实验数据，如表2所示。

表2详细实验数据

室内外体温检测实验结果表明由于室内外温度差因素影响，体温数据在不同环境下会有差异，但可以利用黑体的实时测温矫正保证测温精度，始终控制在0.08℃范围内，可以满足智能门禁系统测温需求。

在对非本单位人员进行身份证验证时启动“人脸识别+身份证识别”双重验证，监测到人脸及其外来人员身份的前提下，进行身份证识别验证，如图10所示。RFID射频识别系统激活，系统提示放置身份证，阅读器发射射频信息，读取身份证数据，电子标签启动，通过解调和解码，将有效信息发送至识别管理系统，后进行门闸机的开启或预警工作。平均每次非本单位注册人员身份证识别认证通过耗时大约为1.03s。

图10 身份证识别验证

6 结论

该智能消毒管理门禁系统，解决了现有门禁系统功能单一，身份追踪困难，还需人工测温，存在安全风险的问题，通过研究人员的测试以及现场数据的采集整理及分析，该智能门禁系统可以在3s～4s通过一个人。对于消毒系统而言，它可以在2s内完成消毒；人脸识别则可以在0.5s～1s内完成识别，同时还支持多面孔识别。大大提高了公共场所人员的出入效率，降低了检测人员的成本，而且安全性也得到了保障，同时可以对收集到的数据进行采集分析，身份追踪也变得更简单。对于疫情的防控起到了一定的积极作用，也为以后的卫生防控工作提供了一种行之有效的方案。