Rfid人員通道監(jiān)控設(shè)備及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明主要涉及到門禁系統(tǒng)的監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域，具體地說通過一種高度集成化的方式，解決了目前開放式通道及其監(jiān)控在部署便利性、監(jiān)控有效性、反饋有效性方面提出了一種高度優(yōu)化的RFID人員通道監(jiān)控設(shè)備及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]開放式人員通道類設(shè)備目前主要用在中小學(xué)校門、高校宿舍出入口、企業(yè)園區(qū)出入口和政府事業(yè)單位出入口等地，作為一種較為友好的通行人員身份判別方案，得到了較為廣泛的應(yīng)用。
[0003]通常而言，開放式人員通道的應(yīng)用一定是與權(quán)限系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的，從而協(xié)助執(zhí)勤人員和管理人員對通行者進(jìn)行區(qū)別管理。為了形成有效反饋，通常在通道(出入口)附件，均會(huì)配備一定的反饋系統(tǒng)，目前主要的反饋模型可分為以下兩類:
基礎(chǔ)模型:本地不部署操作系統(tǒng)或僅部署控制器，通過控制蜂鳴器報(bào)警聲音和報(bào)警燈閃爍給予通行者或監(jiān)控者權(quán)限判斷結(jié)果。該模型的優(yōu)點(diǎn)就是無需額外部署且具有極高的穩(wěn)定性；缺點(diǎn)是目前的主流人員通道類設(shè)備均基于單片機(jī)設(shè)計(jì)，其權(quán)限能力、記錄能力受限(通常1W條及以下級(jí)別)，另外反饋模式單一，精確度不夠高，例如常規(guī)的門禁相關(guān)的報(bào)警類型多達(dá)20種以上(如無卡、無權(quán)限、反潛回、一人多卡等)，僅靠蜂鳴器和報(bào)警燈報(bào)警次數(shù)難以一一區(qū)分。
[0004]復(fù)雜模型:本地部署操作系統(tǒng)(當(dāng)前以PC為主)，通過監(jiān)控型軟件，可外接大量的外部設(shè)備，如最常見的攝像頭、報(bào)警燈、音箱、LED屏幕，大電視等等。該模型的優(yōu)點(diǎn)是具有較為豐富的監(jiān)控反饋方案，能夠給予較為精確的反饋結(jié)果，同時(shí)權(quán)限能力和記錄能力幾乎不受限；缺點(diǎn)是基于PC的系統(tǒng)部署起來可控性較差，一方面通常PC均為室內(nèi)應(yīng)用，而通道及其監(jiān)控展現(xiàn)通常都在室外，此時(shí)有可能距離室外有較遠(yuǎn)距離，走線部署會(huì)相對復(fù)雜，尤其是當(dāng)各類外接設(shè)備通行模式不一致(如攝像頭是RJ45網(wǎng)絡(luò)或BNC接口，報(bào)警燈和LED屏幕通常為485串口或RJ45網(wǎng)絡(luò)，而音箱通常是音頻協(xié)議)時(shí)，整個(gè)部署較為困難；另一方面，目前最主要的PC操作系統(tǒng)均為windows操作系統(tǒng)，可靠性較低，同時(shí)本地化計(jì)算機(jī)不能完全杜絕非管理人員的觸碰，直接導(dǎo)致了本地部署的監(jiān)控系統(tǒng)頻繁出現(xiàn)問題，帶來了大量的支持工作；再者，從監(jiān)控和反饋角度出發(fā)，由于是多組通道使用同一組反饋設(shè)備(如LED、音箱、大電視等)，該模型也存在指向不明的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明針對現(xiàn)有兩種應(yīng)用模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，提出了一種高集成度的解決方案，通過android類微型主控系統(tǒng)集成至通道，形成一種本身就具有良好的監(jiān)控展現(xiàn)能力的RFID人員通道監(jiān)控設(shè)備及方法。
[0006]本發(fā)明可以通過以下措施達(dá)到:
一種RFID人員通道監(jiān)控設(shè)備，設(shè)有兩個(gè)相對平行放置的監(jiān)控通道支架，監(jiān)控通道支架上設(shè)有數(shù)據(jù)采集控制器、與數(shù)據(jù)采集控制器相連接的RFID讀寫器、與RFID讀寫器相連接的射頻天線、與數(shù)據(jù)采集控制器相連接的紅外傳感器組，其特征在于還設(shè)有Android主控制器、分別與Android主控制器相連接的液晶屏、喇叭、攝像頭、報(bào)警燈、燈帶，其中數(shù)據(jù)采集控制器與Android主控制器相連接；所述監(jiān)控通道支架的人員通行側(cè)的上部設(shè)有液晶屏、喇叭；所述監(jiān)控通道支架的人員通行側(cè)的兩側(cè)邊緣分別設(shè)有燈帶；所述攝像頭固定在監(jiān)控通道支架的人員通行側(cè)的上部角落處；所述兩個(gè)相對平行防止的監(jiān)控通道支架的人員通行側(cè)的下部對應(yīng)設(shè)有相配合的四組紅外傳感器，四組紅外傳感器等間距設(shè)置在同一水平面上，距離地面高度75cm。
[0007]本發(fā)明還設(shè)有與Android主控制器相連接的RJ45網(wǎng)絡(luò)接口，用于實(shí)現(xiàn)對外的數(shù)據(jù)溝通，包括下載部分和上傳部分，下載部分主要為從上位機(jī)獲得通道的通行黑白名單、報(bào)警規(guī)則(包括時(shí)段、時(shí)間判斷規(guī)則)以及其他高級(jí)信息(如人員檔案照片等);上傳部分主要為向上位機(jī)反饋記錄信息等。
[0008]本發(fā)明還設(shè)有與Android主控制器相連接的HDMI/VGA接口，用于外接大型顯示設(shè)備，向門衛(wèi)等監(jiān)控人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)等。
[0009]本發(fā)明所述攝像頭設(shè)有USB通信接口，分辨率為650*480，約30W像素，幀率16幀/s，具有夜視、自動(dòng)白平衡功能，鏡頭5玻，90°廣角，選用以上規(guī)格的攝像頭能夠有利于后續(xù)步驟的圖像分析處理，降低系統(tǒng)CPU利用率，并能更有效的抓拍到人臉，攝像頭在安裝時(shí)，安裝在高度為145cm的監(jiān)控通道支架的上部，鏡頭中心高度140cm，距離監(jiān)控通道支架側(cè)邊5cm，其角度選擇為以下兩種:中心視線與所在通道內(nèi)側(cè)面呈20°角，利于后續(xù)人臉檢測算法的進(jìn)行，在此角度下也能攝取較寬范圍內(nèi)的圖像；中心視線與水平面呈25°仰角，再次角度下能夠符合較大眾人群高度的拍攝要求。
[0010]本發(fā)明中RFID讀寫器與射頻天線實(shí)現(xiàn)射頻數(shù)據(jù)的采集，以紅外加控制器實(shí)現(xiàn)人員通行過程數(shù)據(jù)采集，以控制器為核心來對兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行加工，最終形成通行人員的射頻信息，并將該信息提交給android主控制器，Android主控制器對于從采集模塊傳輸來的射頻信息進(jìn)行判別，獲取到相應(yīng)人員的信息、權(quán)限的信息，并通過液晶屏、喇叭、報(bào)警燈、燈帶等給予事件或者報(bào)警的反饋，同時(shí)驅(qū)動(dòng)攝像頭進(jìn)行抓拍操作，記錄當(dāng)前通行信息的場景。
[0011]本發(fā)明還提出一種RFID人員通道監(jiān)控方法，其特征在于包括以下步驟:
步驟1:分類通行期，區(qū)分出當(dāng)前通道處于大人流量通行狀態(tài)還是小人流量通行狀態(tài)，其中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析判斷20人/分鐘為分界線，當(dāng)通行人員流量大于20人/分鐘，判斷為當(dāng)前處于大人流量通行狀態(tài)，繼續(xù)步驟2，否則判斷為小人流量通行狀態(tài)，跳轉(zhuǎn)至步驟3 ;
步驟2:包括以下步驟:步驟2-1:判斷當(dāng)前監(jiān)控通道支架上的四組紅外傳感器是否被遮擋，若從未被遮擋到某對紅外被遮擋，則記錄首次觸發(fā)紅外，編號(hào)X，參照圖3，如果紅外屬于組1，則記錄臨時(shí)方向變量A為進(jìn)入，否則為離開；在所有的4對紅外全部脫離遮擋之前，持續(xù)記錄紅外變化量Xi (如當(dāng)前為1、2對紅外被遮擋，則Xi為1100，如當(dāng)前1、3對紅外被遮擋，則Xi為1010)
步驟2-2:在所有的4對紅外全部脫離遮擋之前，持續(xù)從讀寫器緩沖區(qū)中查看卡號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)有卡，聯(lián)合時(shí)間信息，記錄為Bi，例如晶振時(shí)間130221233123時(shí)讀取到卡號(hào)E004B2122251231，則記錄為{130221233123，E004B2122251231}，在本過程中可能會(huì)讀到多條記錄,應(yīng)--記錄； 步驟2-3:當(dāng)發(fā)生4對紅外全部脫離遮擋時(shí)，應(yīng)記錄最后一個(gè)釋放遮擋的紅外，編號(hào)Y，同時(shí)記錄當(dāng)前晶振時(shí)間，之后重復(fù)步驟2-3，當(dāng)晶振時(shí)間差超過200ms，紅外均未再發(fā)生遮蔽現(xiàn)象，可認(rèn)為人員完全離開紅外區(qū)域，進(jìn)入步驟2-4，如紅外再次遮擋，則進(jìn)入步驟2-2 ;
步驟2-4:若紅外Y與紅外X處于兩組紅外下，則完成本輪判斷，否則根據(jù)步驟3紅外判定算法對{Xi}，{Bi}進(jìn)行分析，對于方向加卡號(hào)與預(yù)判不相符的上報(bào)重點(diǎn)標(biāo)記，不矯正預(yù)判方向，并結(jié)束本輪判斷；步驟3:進(jìn)行小人流量算法判斷，采用現(xiàn)有的人員通道的常規(guī)算法，同時(shí)當(dāng)紅外觸發(fā)時(shí)啟動(dòng)攝像頭抓拍照片，進(jìn)行人臉圖像分析。
[0012]本發(fā)明所述步驟3中當(dāng)紅外觸發(fā)時(shí)啟動(dòng)攝像頭抓拍照片，進(jìn)行人臉圖像分析，包括以下步驟:
步驟3-1:判斷本次通行過程是否結(jié)束，若未結(jié)束，獲取抓拍照片Xi，進(jìn)行人臉檢測，獲取人臉檢測可信度Yi后，再次判斷本次通行是否結(jié)束，重復(fù)獲取照片Xi以及人臉可信度Yi，直至本次通行結(jié)束；
步驟3-2:對人臉檢測可信度Yi按照大小進(jìn)行排序，判斷最大的Y值是否可判定為有人臉，若是，則選擇Y對應(yīng)的X作為該事件對應(yīng)的照片，否則選擇第一張照片作為抓拍照片;
步驟3