疫情下的智能消毒門禁系統設計

王曉雯，洪思敏，隨哲宇，張雅婷，程麓潔，郭偉潔，王 興

(1.太原科技大學 晉城校區，山西 晉城 048011；2.太原科技大學 電子信息工程學院；3.太原科技大學 計算機科學與技術學院，山西 太原 030024)

現下國內新冠肺炎疫情趨于穩定，各行業逐步復工復產，對于體溫檢測要求提高的問題及出入人員身份信息追蹤困難的問題，現有的身份識別門禁系統功能單一、信息錄入較為繁瑣；傳統的測溫槍又因為需要手持，且對于人群的后續追蹤不能很好地實現，存在一定的安全隱患，而且效率較低，對公共場所的管理秩序造成影響。為了解決上述問題，基于紅外傳感器、熱成像測溫、RFID射頻識別技術、人臉識別等技術，探索出一種智能消毒管理門禁系統的設計。經實驗結果表明，該系統運行流暢，可以在較短的時間內實現測溫與消毒、完成人員出入及追蹤，大大提高了出入效率，也使得公共場所管理秩序提高。

1 系統設計

1.1 系統的組成

圖1 系統組成原理

疫情下智能消毒門禁系統主要由認證識別設備、測溫設備、感應消毒設備、云服務器、預警裝置組成，基于RFID技術、熱成像測溫，紅外感應等主要技術。系統對過往人員進行識別測溫消毒，并對相關數據進行監測統計。系統組成原理示意圖，如圖1所示。

1.2 工作原理

該系統對出入人員實行“人臉認證+身份證識別”雙重認證，針對提前錄入信息的本單位人員，只需采納人臉認證，保證能正常有效通過，提高速率；非本單位人員需雙重識別，并將數據通過云服務器發送給門禁系統終端，將信息暫時保存，便于對短時間內該人員的出入數據進行比較。“黑體+熱成像”高精度測溫系統同時啟動，熱成像針對遠距離人員進行大面積溫度信息采集與篩選，利用黑體的實時測溫矯正保證測溫精度，雙重保障將體溫誤差控制±0.2左右，若發現體溫異常者預警系統啟動，并自動記錄數據傳入后臺測溫終端，管理人員進一步檢測處理。數據更為精準，效率大大提高。“熱紅外+消毒液”疊加感應消毒裝置對通過門閘機人員雙手感應到位，自動噴灑消毒液2s，充分確保人員安全防護。該系統工作原理流程，如圖2所示。

圖2 系統工作原理流程

2 身份識別設計

2.1 人臉識別設計

隨著近年來科技技術的提高，現如今人們對于自己信息安全的觀念越來越注重，身份認證技術在人們生活中的應用日漸廣泛，而臉部作為身份的首要特征，人臉識別技術也成為近年來用戶安全認證的首選[1]，這些年，人臉識別技術已經廣泛應用于金融、商務、軍隊、銀行、教育等安全防護較高的領域，人臉識別認證由原先的基于幾何特征為基礎，到現在的基于神經網絡和局部模式為基礎[2]，準確度越來越高。隨著以后技術的進一步提高與逐漸成熟，人臉識別技術將普遍應用。

該系統應用的人臉識別系統通過采集動態人臉圖像與數據庫錄入的人臉信息進行特征比較從而達到識別的功能[3]，共分為數據庫錄入、圖像采集、人臉識別，特征對比模塊。識別過程，如圖3所示。

數據庫錄入模塊對本單位人員提前獲取身份信息，采集人臉圖像，建立人員臉部樣本信息庫，人員信息需持久存放在數據庫并將數據傳送至門禁服務管理系統，便于技術人員對后續矯正完備與的優化處理。

圖像采集模塊是通過對動態的人臉圖像進行單人或者多人采集，將采集到的人臉圖像發送至門禁服務端的樣本庫。采用普遍通用的方式，運用OpenCV的接口函數調用攝像頭的移動使用，將采集到的人臉圖像轉換為灰度圖像，運用深度學習框架TensorFlow,并用Android SDK調用后臺MYSQL數據庫，與提前錄入的身份信息進行比對驗證。

人臉識別模塊基于PAC學習理論建立的AdaBoost集成算法，檢測人臉是否存在，利用弱分類器逐步傳至高級分類器Gn(x)，信息逐一驗證通過分類器，判定人臉存在，則將信息傳入服務器，進行下一步的驗證。

最終模型表達式：

(1)

特征對比模塊在人臉對比方面，運用歐式距離公式，系統中運用二維空間的歐式距離來抽象表示兩點之間的實際距離，將采集的人臉特征與云服務器中數據庫的臉部特征進行一一比對，相似值達到90%左右，認證成功。

(2)

圖3 識別過程

2.2 身份證識別設計

信息化的時代，眾多App或生活應用都需要通過證件進行實名制審核認證，來訪問用戶的真實信息，提供更優化的安全防護。身份證認證技術在商業、銀行、金融等各行各業的應用已經屢見不鮮，圖書管理通道、酒店門鎖應用等領域確定客戶信息以身份證為準。識別機器不能隨時攜帶，傳統人工審核檢查費時費力，易出錯，效率低下。基于RFID射頻識別的身份證識別技術的出現，使以上問題可以得到較為有效的解決[4]。RFID無線射頻技術是一種非接觸式無線通信技術，能利用無線快速準確的讀寫上傳的證件信息，降低人工審核錄入成本，識別準確率高達95%，大大超過人工審核的準確度，識別并直接獲取結構化信息，對比匹配審核，所需時間大概僅需人工審核的2%。

該系統是基于RFID的一種身份證識別系統技術，是一種無源RFID技術[5]，主要由電子標簽，RFID閱讀器和識別管理系統三部分組成。RFID系統工作原理，如圖4所示。

圖4 RFID系統工作原理

電子標簽也可稱作智能標簽或者應答器，是系統數據信息的載體，是一個微型的無線收發裝置，主要由內置天線(耦合元件、線圈)和微芯片組成一個無源單元。RFID閱讀器是構成RFID系統的重要部件之一，是一個捕捉和處理RFID標簽數據的設備，可以是讀與寫裝置，有時也被稱作讀寫器，是系統數據信息的控制與處理中心，閱讀器與電子標簽之間采用半雙工交換信息，同時閱讀器通過耦合的方式與無源RFID電子標簽進行通訊及能量感應，它可以同時識別多個電子標簽，提高速率，保證人員可以快速有效地通過。識別管理系統可以查詢，并可寫入和讀取閱讀器中的信息[6]。

在該系統中，對于非本單位人員，啟動“人臉識別+身份證識別”雙重驗證，在樣本庫中未檢測到該人員信息后，系統會提示放置身份證，閱讀器發射射頻信息，讀取身份證數據，電子標簽啟動，通過解調和解碼，將有效信息發送至識別管理系統，通過邏輯運算對人員信息進行審核驗證[7]，可以在0.5s～1s內完成人員識別對比審核。若驗證失敗，系統預警裝置啟動，發送數據至系統終端，后臺人員進一步處理；若驗證成功，門閘機開啟，系統自動儲存該人員信息至門禁服務管理系統，生成訪問記錄，可實時跟蹤該人員的數據，便于對該人員再次出入單位數據進行比較。識別流程，如圖5所示。

3 體溫檢測設計

一切高于絕對零度(-273℃)的物體都會輻射電磁波。紅外線作為電磁波最為廣泛的一種存在形式具有很強的溫度效應[8]，其紅外輻射能量的強弱與溫度直接相關，且溫度越高輻射的能力越強，這正是紅外測溫技術所感興趣的。體溫檢測終端中測溫模塊的熱成像攝像機就是通過采集物體發出的紅外電磁波，將紅外信號轉化為電信號，將輻射能量通過不同灰度表現出來，從而計算出物體溫度[9]。

圖5 識別流程

根據普朗克分布定律可以推導出物體的輻射與其溫度的對應關系，該定律揭示了在單位時間黑體向周圍空間輻射的輻射功率與輻射波長和溫度的關系，數學表達式如下：

(3)

對普朗克黑體輻射公式在波長范圍為零到無窮大上積分可得斯特藩·波爾茲曼公式：

(4)

對非黑體有：

E=σT4

(5)

其中ε為物體表面發射率，σ=5.6704×10-8(W·m-2·K-4)，T為物體的絕對溫度(K)。此公式也是利用紅外熱成像測量溫度的依據。

紅外熱成像測溫系統[10]主要由紅外探測器，圖像處理模塊和云端數據分析模塊三部分構成。其原理是利用紅外輻射的物理特性將其轉換為可見光圖像的畫面，此畫面與物體表面溫度對應，最終將其轉換為物體溫度值。測溫過程，如圖6所示。

圖6 測溫過程

黑體是可以吸收外來的全部紅外電磁波，并且不會產生任何反射與透射，但是可以向外輻射紅外電磁波的理想化物體。實際工作中黑體的輻射率可以做到無限接近于1，將黑體技術與熱成像系統相結合可大幅度提高人體測溫精準度。

如圖7所示，“黑體+紅外熱成像”結合的高精度測溫系統，利用熱成像攝像機采集視野范圍內人員的溫度信息，同時將黑體放置在熱成像視野范圍內，利用黑體的實時測溫矯正保證攝像機的測溫精度，可將體溫誤差控制±0.4℃左右，通過云服務器連接至監控中心，若發現異常發熱人員則立即示警。

圖7 高精度測溫系統

圖8 智能消毒設備的工作流程

4 智能消毒設計

在對出入閘機設備的人員進行身份識別認證及體溫檢測同時，完成雙手的自動殺菌消毒處理。本系統利用的智能消毒設備[11]包括消毒模塊，電磁閥裝置，紅外傳感器和指示燈。

針對新型冠狀病毒的病原學特點和理化特性，75%乙醇，含氯消毒劑等脂溶劑均可有效消滅病毒。因此在消毒模塊中采用含75%乙醇的消毒液對雙手進行殺菌；當紅外傳感器檢測到人員雙手放入指定位置時，經集成電路處理將信號發送給電磁閥，電磁閥在接收信號后按已指定指令(每人約2s)控制消毒液噴灑，當人雙手離開指定位置或已達指令時間，電磁閥自動關閉，消毒液停止噴灑。智能消毒設備的工作流程，如圖8所示。

5 實驗數據記錄及結論

智能門禁系統的測試包括以下兩方面：不同條件下人臉識別系統識別率和體溫檢測準確率。非本單位人員身份證識別驗證的時間，具體的測試時間和內容如下。

(a)眼睛遮擋 (b)下巴遮擋

人臉遮擋測試中選取20名同學進行實時人臉遮擋測試，如圖9所示，分別對眼睛和下巴進行遮擋，每個人檢測5次(每次包括一次眼睛和一次下巴遮擋，檢測到面部并保持3S為一次有效數據)，測試結果，如表1所示。

表1人臉遮擋測試結果

從上述實驗數據分析可知，人臉識別系統可以對絕大部分側臉和遮擋人臉正確驗證，在識別時間上可以控制在0.5s～1s之間，速度快、精度高，符合門禁系統高效性和安全性的需求。

在未進行面部遮擋情況下，分別在室外(溫度11℃)和室內(溫度23℃)環境中對5名同學進行體溫數據檢測，實驗次數分別為50次，詳細實驗數據，如表2所示。

表2詳細實驗數據

室內外體溫檢測實驗結果表明由于室內外溫度差因素影響，體溫數據在不同環境下會有差異，但可以利用黑體的實時測溫矯正保證測溫精度，始終控制在0.08℃范圍內，可以滿足智能門禁系統測溫需求。

在對非本單位人員進行身份證驗證時啟動“人臉識別+身份證識別”雙重驗證，監測到人臉及其外來人員身份的前提下，進行身份證識別驗證，如圖10所示。RFID射頻識別系統激活，系統提示放置身份證，閱讀器發射射頻信息，讀取身份證數據，電子標簽啟動，通過解調和解碼，將有效信息發送至識別管理系統，后進行門閘機的開啟或預警工作。平均每次非本單位注冊人員身份證識別認證通過耗時大約為1.03s。

圖10 身份證識別驗證

6 結論

該智能消毒管理門禁系統，解決了現有門禁系統功能單一，身份追蹤困難，還需人工測溫，存在安全風險的問題，通過研究人員的測試以及現場數據的采集整理及分析，該智能門禁系統可以在3s～4s通過一個人。對于消毒系統而言，它可以在2s內完成消毒；人臉識別則可以在0.5s～1s內完成識別，同時還支持多面孔識別。大大提高了公共場所人員的出入效率，降低了檢測人員的成本，而且安全性也得到了保障，同時可以對收集到的數據進行采集分析，身份追蹤也變得更簡單。對于疫情的防控起到了一定的積極作用，也為以后的衛生防控工作提供了一種行之有效的方案。