Görüntü Tanıma Dayalı Anahtarsız Elektronik Kilit Tasarımı
Sun Qihao, Zhan Jie, Zhang Hao
(Fizik ve Elektronik Bilimleri Fakültesi, Hunan Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Xiangtan, Hunan 411201)
Kilitler, insanların hayatında her zaman bir zorunluluk olmuştur.Sosyal ekonominin, bilim ve teknolojinin gelişmesiyle, insanlar kilitlerin güvenliği ve rahatlığı için daha yüksek gereksinimler ortaya koymuştur. Bir elektronik kilit, görüntü tanıma ile birleştirilmiş ARM teknolojisi kullanılarak tasarlanmıştır Kilit, bir kamera aracılığıyla anahtar bilgileri toplar ve kontrolör, bilginin kodunu çözer ve anahtarı doğrular. Sistem bileşenleri azdır, donanım bağımlılığı düşüktür, taşınabilirlik yüksektir, kullanımı kolaydır ve kilit açma yöntemi sürekli güncellenebilir.
Yaşam standartlarının iyileştirilmesiyle birlikte, insanların güvenli ve güvenilir olması gereken, aynı zamanda kullanımı da uygun olan kilit gereksinimleri de artmaktadır.Elektronik kilitlerin ortaya çıkması insanların ihtiyaçlarını karşılamaktadır. Elektronik kilit, elektronik olarak tanıyan, bilgileri işleyen ve kilidi kapatıp açması için aktüatörü kontrol eden yeni bir kilit türüdür. Konutlarda, otellerde, otellerde ve ofis binalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Birçok elektronik kilit türü vardır.İlk günlerde TM kartları ve CM kartları kullanan kod kilitleri ve insan biyolojik özelliklerini kullanan insan yüzü, iris ve parmak izlerini kullanan yeni nesil elektronik kilitler vardı. Elektronik kart şeklindeki bir kod kilidi ile mekanik bir kilit arasında çok az fark vardır İnsan fizyolojik özelliklerinin kullanımı güvenlidir, ancak maliyeti daha yüksektir. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, bu biyometrik teknolojinin güvenliği de zorluklarla karşılaştı. Pazar talebine yanıt olarak, görüntü tanımaya dayalı bir kilit açma sistemi tasarlanmıştır Görüntü tanıma, geleneksel şifre klavyelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak radyo frekansı tarafından tetiklenir. Kilit, uygun kurulum, kolay ekim ve düşük çatlama oranına sahiptir.
1 Sistem çözümü
Şekil 1'de gösterildiği gibi, sistem iki bölümden oluşur: bir kilit ve bir kablosuz anahtar. Kablosuz anahtar tarafından yayılan lazer noktası, radyo frekansı sinyalleri gönderebilen ve bir lazer ışık kaynağına sahip olan bir imleç olarak adlandırılır. Kilit, bir işlemci, bir lazer vericisi, bir kamera, bir LCD ekran, bir kablosuz iletişim modülü ve bir güç kapatma cihazından oluşur. Lazer vericisi, imlecin konumlandırılmasına yardımcı olmak için dikdörtgen bir koordinat sistemi oluşturmak üzere 3 lazer ışını yayabilir. Kablosuz anahtar, kullanıcı tarafından kontrol edilen ve sisteme şifreyi giren bir mikrodenetleyici, düğmeler ve lazer vericiden oluşur. Kablosuz iletişim modülü, kablosuz anahtar ile kilit arasındaki iletişimden sorumludur. Kamera, lazer konumlandırma koordinat sistemi ve lazer imlecinin görüntülerini toplar ve analiz için işlemciye gönderir. LCD ekran, kamera tarafından toplanan görüntünün görüntülenmesine yardımcı olur ve görüntüyü analiz ettikten sonra işlemci tarafından elde edilen şifre değerini gösterir. Sistem ayrıca, bir sistem elektrik kesintisi durumunda kullanıcı tanımlı şifrelerin kaybolmasını önlemek için bir elektrik kesintisi önleme işlevine sahiptir.
Şekil 1 Sistem çerçeve şeması
Çalışma süreci şu şekildedir: Kullanıcı kablosuz anahtarı kullandığında, sistem kilit açma işlemine girmek için tetiklenir ve konumlandırma lazer koordinat sistemi oluşturulur.Kullanıcı imleci (kablosuz anahtar tarafından yayılan lazer noktası) belirli bir konuma taşıdıktan sonra, kablosuz anahtar işlem için işlemciye bir toplama sinyali gönderir Cihaz daha sonra bir görüntü toplamak için kamerayı kontrol eder ve bir şifre değeri elde etmek için görüntüyü analiz eder. Birden fazla parola değerinin girişini tamamlamak için bu işlemi tekrarlayın.
Kablosuz anahtarın kopyalanmasını ve sistemin işgal edilmesine neden olmasını önlemek için, sistem kablosuz eşleştirme sinyalini güvende tutmak için yoklama parolası eşleştirme ayarını kullanır. Sistem arızalarını önlemek için, anahtarların kaybolmasını önlemek veya şifreyi unutmak için acil durum yönetimi için bir seri arayüz bırakılmıştır.
2 Sistem yazılım tasarımı
2.1 Görüntü tanıma işleme
Kilitlerin uygulama ortamı çok farklıdır, ortam ışığının yoğunluğu değişkenlik gösterir ve kamera tarafından toplanan görüntüler renkli görüntülerdir. Renkli görüntüde yer alan bilgiler çok büyüktür ve tek çipli mikrobilgisayarın işlenmesi ve analizi için elverişli değildir Bu nedenle, toplanan görüntü üzerinde bir dizi işlem gereklidir. Ana işleme süreci aşağıda açıklanmıştır:
(1) Görüntü ikilileştirme
Renkli bir görüntüyü renk derinliğine sahip siyah beyaz bir görüntüye dönüştürmek için dönüştürme formülü şu şekildedir:
Gri değeri bir ikili görüntüye dönüştürüldüğünde, eşik kesme de gereklidir ve eşik değerinden daha düşük gri değeri olan pikseller 0'a, aksi takdirde 255'e ayarlanır. Bu nedenle, görüntü ikileme için uygun bir eşik seçmek çok önemlidir ve Otsu'nun sınıflar arası maksimum yöntemi en iyi eşiği seçmek için kullanılır. Otsu algoritması, görüntüyü gri değerin özelliklerine göre ikiye böler.İki parça arasındaki varyans en büyük olduğunda, görüntünün iki bölümü arasındaki farkın da en büyük olduğu anlamına gelir.Bu anda görüntü iki bölüme ayrılmıştır. Optimal eşiktir.
Her i gri değerinin olasılığı:
G0 ve G1 kategorilerinin oluşma olasılığı:
G0 ve G1 kategorilerinin ortalama değeri:
Sınıflar arasındaki fark:
Şu anda, optimum eşik, sınıflar arasındaki farkı en üst düzeye çıkaran t'nin değeridir.
(2) Görüntü filtreleme işlemi
Görüntü tanıma, görüntüyü önceden işlemeli, yani görüntüdeki dağınıklık girişimini filtrelemeli ve ön plandaki pikselleri vurgulamalıdır.
Görüntü erozyon algoritması ile işlenen görüntülerin karşılaştırması Şekil 2'de gösterilmektedir.
Şekil 2 Görüntü uygulama korozyon algoritmalarının karşılaştırılması
(3) Alan bağlantı algoritması
Lazer noktası ve imleç noktası, bağlantılı etki alanı adı verilen ikili görüntüde bir araya toplanan ön plan pikselleri olarak görünür. Filtrelemeden sonra, ikilileştirilmiş görüntünün yalnızca iki değeri vardır: ön plan pikselleri ve arka plan pikselleri Görüntüde birden fazla bağlı bölge olduğunda, işlemci her bir bağlı bölgeyi ayırt edemez. Bağlı alan algoritması, her bağlı alana benzersiz bir etiket atayabilir, böylece bağlı alanların sayısı sayılabilir ve bağlantılı alan özellikleri de algoritma aracılığıyla analiz edilebilir. Bağlı bölge algoritması tarafından işlenmeden önceki ve sonraki görüntü Şekil 3'te gösterilmektedir.
Şekil 3 Alan bağlantı algoritması
(4) Bağlı alan konumlandırma
Bağlı bölge algoritması işlendikten sonra, bağlı her bölgenin bağımsız bir etiketi vardır, x ekseni ve y eksenindeki her bir etiketin maksimum ve minimum koordinatlarını bulun ve bağlı bölge konumunu değiştirmek için ortalama değeri alın. Yakalanan görüntü, kamera çekim açısı ve konumlandırma noktası koordinat sisteminin ofsetine bağlı olarak değişir.Şekil 4'te gösterildiği gibi, yakalanan görüntü ofset olduğunda, imleç haricinin lazer konumlandırma koordinat sisteminin başlangıç noktası b'ye göre koordinatları (3, 3) ). Toplanan görüntüdeki lazer konumlandırma koordinat sistemi, Şekil 4 (b) 'de gösterildiği gibi kaydırılırsa, başlangıç O'suna göre cur koordinatı değişmediğinde, lazer konumlandırma koordinat sisteminin başlangıç b'sine göre kürenin konumu değişmiştir. Düzeltmeler yapın.
Şekil 4 Görüntü ofset konumlandırmasının şematik diyagramı
2.2 Sistem süreci
Sistem açıldıktan sonra önce sistemin çevre birimleri başlatılır ve ardından sistem imleç butonuna basılıp basılmadığını kontrol eder ve butona basılırsa şifre giriş işlemi başlar. İşleme süreci şu şekildedir: düzlemde konumlandırma koordinat sistemini oluşturmak için önce lazer vericiyi açın, kamera bir görüntüyü toplar ve denetleyiciye gönderir, denetleyici görüntüyü ikiye ayırır ve korozyon algoritması daha net bir koordinat sistemi görüntüsü elde etmek için dağınıklığı filtreler. Görüntüdeki bitişik piksellere, İki Geçişli bağlı bölge algoritması tarafından aynı etiket verilir ve etiketlenen bölgenin merkez konumu hesaplanır. Ayarlanan şifre giriş değerini almak için yukarıdaki işlemi tekrarlayın. Sistem akış şeması Şekil 5'te gösterildiği gibi gösterilmektedir.
Şekil 5 Sistem akış şeması
3 Sistem testi
3.1 Algoritma simülasyonu
Simülasyon algoritması Python dilinde yazılır ve Pyserial kütüphanesi, MCU'dan gönderilen resim verilerini toplamak ve .txt dosyası olarak kaydetmek için kullanılır.Txt dosyası işlendikten sonra, resim yastık kütüphanesi kullanılarak bilgisayarda görüntülenir.
Algoritma simüle edildiğinde, donanım cihazı toplanan renkli görüntüyü gri değer algoritması ile gri değer görüntüsüne dönüştürür ve bilgisayar PC'ye gönderir.Bu sırada sistem tarafından örneklenen orijinal görüntü Şekil 6'da gösterilmiştir.
Şekil 6 Simüle edilmiş gri değerin orijinal görüntüsü
Şekil 7, farklı eşikler seçildiğinde elde edilen ikili görüntüyü gösterir. Şekil 7 (a) 'da, eşik çok küçük olduğunda, görüntüde hedef yüzeyde büyük parazite neden olacak çok fazla dağınıklık görünür. Şekil 7 (b), eşik çok büyük seçildiğinde görüntüyü gösterir. Şu anda, görüntünün üzerindeki bağlı alanda yalnızca birkaç piksel kaldı. Seçilen eşik daha büyükse, bağlı alan arka plan olarak değerlendirilir ve konumlandırma koordinat sistemi kaybolur. Şekil 7 (c), bir eşik elde etmek için Otsu'nun sınıflar arası maksimum fark yöntemi kullanılarak elde edilen ikili bir görüntüdür Görüntüdeki hedef net ve daha az dağınıklık var.
(a) Eşik çok küçük (b) Eşik çok büyük (c) En iyi eşik
Şekil 7 İkilileştirme Eşiği Seçiminin Karşılaştırılması
Korozyon filtreleme ikili görüntü üzerinde gerçekleştirilir ve bağlanan bölge işaretlendikten sonra görüntü karşılaştırması Şekil 8'de gösterilmektedir. Şekil 8 (b), Şekil 8 (a) 'daki bağlantılı alanlardan daha az piksel katmanına sahip olan erozyon algoritması tarafından işlenen görüntüdür. Görüntüleme programında, görüntü verilerinde farklı etiketlere sahip piksellere farklı renkler verilmiş ve efekt Şekil 8 (c) 'de gösterilmiştir.
(a) İkilileştirilmiş görüntü (b) Korozyon işleme (c) İki geçişli algoritma işaretlemesi
Şekil 8 Korozyon algoritması ve bağlı bölge algoritması etkisi doğrulama
3.2 Hata ayıklama deneyi
Yazılım algoritması simülasyonu başarılı olduktan sonra, donanımdaki hataları ayıklamak ve platformu oluşturmak için programı indirin.
Hata ayıklama platformu aracılığıyla toplanan bir şifre giriş görüntüsü Şekil 9'da gösterilmektedir. Şekildeki iki resim, tek bir şifre değerinin girilmesi sırasında farklı şekillerde çekilmiş karşılaştırma resimleridir. Şekil 9 (a) cep telefonu ile çekilmiş bir görüntüdür Anahtar değerlerin karşılaştırmasını görsel olarak gösterebilmek için şekil lazer koordinat sistemindeki pozisyonları yardımcı çizgiler ekleyerek böler. Şekil 9 (b), kablosuz klavye elektronik kilit sisteminin kamerası tarafından toplanan görüntüdür.LCD ekrandaki görüntü, algoritma tarafından işlenen görüntüdür. Cep telefonunun ve elektronik kilitli kameranın çekim açısı zıt açılarda olduğu için iki resimdeki en parlak alanlar farklıdır. Şekil 9 (b) 'de a, b ve c lazer konumlandırma koordinat sisteminin konumlandırma noktaları, b noktası başlangıç noktası, a noktası y ekseni yönü, c noktası x ekseni yönü ve cur imleçtir.Her noktanın koordinat değeri verilmiştir. Şu anda sistem görüntü tanıma algoritması tarafından işlendikten ve yorumlandıktan sonra elde edilen değer 1'dir.
Şekil 9 (a) 'da, imleç lazer noktası düğme 1'in merkez noktasından sapmaktadır ve sınırdan uzak değildir. Şu anda sistem, mevcut sistemin gerektirdiği işlevlerin temelde tamamlandığını gösteren doğru düğme değerini hala tanıyabilir. İmleci her birinin üzerine konumlandırın. Düğmenin ortasına yakın, doğru sistem tanıma oranını sağlayabilir.
(a) Edinme sırasında görüntü (b) Tanıma sonrası görüntü
Şekil 9 Tek şifre girişi
Sistemin önceden ayarlanmış şifre değeri "123456" dır ve kullanıcı bunu kendisi değiştirebilir Şekil 10 (a) 5 basamaklı şifre değeri girildiğinde görüntüdür. Şifre doğru girildiğinde Şekil 10 (b) 'de gösterilen görüntü "Anahtar Düzeltme" yi gösterir, aksi takdirde şifrenin yanlış olduğunu ve şifreyi tekrar girmeniz gerektiğini gösterir.
(a) Şifre işlemini girin (b) Şifreyi doğru girin
Şekil 10 Şifre giriş işlemi
4 Analiz ve özet
Parola klavyesiz temassız elektronik kilit, kilidin güvenliğini ve gizlenmesini iyileştirmek için görüntü tanıma teknolojisini kullanır. Hata ayıklama ve test etme işleminden sonra, sistem kilit açma gereksinimlerini tamamlayabilir, ancak gerçek üretim kullanımı için daha fazla hata ayıklama ve iyileştirmeye ihtiyaç duyar; örneğin, farklı ortamlarda görüntü tanımanın doğruluğu hala çok fazla deneysel iyileştirme gerektirir; kullanıcının imleç alanını doğru bir şekilde belirleyip belirleyemeyeceği, Bazı yardımcı önlemler tasarlamaya gerek yoktur; elektronik sistemin arızasıyla nasıl başa çıkılacağı vb. Bu aynı zamanda bir sonraki adımın yönüdür.
Referanslar
Ren Gerong. Programlanabilir akıllı elektronik kilit kontrolörünün tasarımı ve uygulaması Guangzhou: Güney Çin Teknoloji Üniversitesi, 2011.
Ding Mingyong, Li Xihua. TM kartlı akıllı elektronik kilit ve erişim kontrol sisteminin geliştirilmesi.Congqing Technology and Business University Dergisi (Natural Science Edition), 2004 (5): 488-490.
Zhang Jiayi Görüntü tanıma teknolojisinin statükosu ve gelişim eğilimi Bilgisayar Bilgisi ve Teknolojisi, 2010, 21 (6): 6045-6046.
Xu Ying. Banknot görüntü tanıma teknolojisi üzerine araştırma Chengdu: Southwest Petroleum University, 2012.
Tao Jie, Wang Xin. STM32F407 ve OV7670'e dayanan düşük kaliteli video gözetim sistemi. Tek çipli mikro bilgisayar ve gömülü sistem uygulaması, 2014 (3): 60-63.
Zeng Hao, Zhang Qi, Zheng Sikai. STM32F407'ye dayalı uzaktan görüntü elde etme terminali. Endüstriyel kontrol bilgisayarı, 2014 (11): 81-83.
Huang Jieyong, He Dong. STM32F407'ye dayalı LCD kontrolör tasarımı Modern Bilgisayar (Profesyonel Sürüm), 2015 (10): 66-69.
Yang Kun, Zeng Libo, Wang Diancheng Matematiksel morfoloji korozyon genişlemesi hesaplaması için hızlı bir algoritma Bilgisayar Mühendisliği ve Uygulamaları, 2005 (34): 54-56.
Li Xiaofei, Ma Dawei, Nian Yongjian ve diğerleri Görüntü Korozyonu ve Genişlemesi Üzerine Algoritmik Araştırma. Görüntüleme Teknolojisi, 2005 (1): 37-39.
Niu Lianqiang, Peng Min, Sun Zhongli, ve diğerleri Hızlı bağlantılı alan etiketlemesi elde etmek için çalışma uzunluğu set etiket yayılımını kullanma Bilgisayar Destekli Tasarım ve Grafik Dergisi, 2015 (1): 128-135, 156
AET üyeleri için yıl sonu avantajları!
