(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211055982.5 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 深圳立欧实业有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区福永街 道福永社区福海B三区B5 栋202 (72)发明人 罗卓双　 (74)专利代理 机构 深圳市育科知识产权代理有 限公司 4 4509 专利代理师 宋朋慧 (51)Int.Cl. G07C 9/25(2020.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 40/12(2022.01)G06V 40/16(2022.01) G06V 40/40(2022.01) G06V 40/70(2022.01) (54)发明名称 基于多维数据识别的汽 车电子解锁方法、 装 置及电子设备 (57)摘要 本发明涉及智能识别技术， 揭露一种基于多 维数据识别的汽车电子解锁方法、 装置及设备， 所述方法包括： 在解锁请求数据为远程通讯数据 时， 利用注册公钥及车主白名单进行信息验证， 验证通过时， 在检测到汽车的车周图像中存在符 合条件的人物轮廓时解锁汽车； 在解锁请求数据 为人脸图像数据时， 根据所述人脸图像数据与车 主白名单进行人脸验证， 验证通过时解锁汽车； 在解锁请求数据为指纹数据时， 根据所述指纹数 据中的指纹特征及温度数据与车主 白名单进行 指纹验证， 验证通过时解锁汽车； 在解锁请求数 据为语音数据时， 根据语音数据对应的语音内容 及声纹图谱与车主白名单进行语音验证， 验证通 过时解锁汽 车。 本发明可以提高汽 车解锁的效率 及安全性。 权利要求书4页 说明书13页 附图3页 CN 115393997 A 2022.11.25 CN 115393997 A 1.一种基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 当接收到解锁请求数据时， 判断所述解锁请求数据为远程通讯数据、 人脸图像数据、 指 纹数据还是语音数据； 当所述解锁请求数据为远程通讯数据时， 利用预存的注册公钥对所述解锁请求数据进 行解密， 得到用户信息， 在预设的车主白名单中存在所述用户信息时， 采集所述汽车的车周 图像， 并在所述车周图像中存在符合预设条件的人体 轮廓时， 对所述汽车 执行电子解锁； 当所述解锁请求数据为人脸图像数据时， 根据所述人脸图像数据与 所述车主白名单判 断人脸验证通过时， 对所述汽车 执行电子解锁； 当所述解锁请求数据为指纹数据时， 提取所述指纹数据的指纹特征及对应的温度数 据， 并在所述温度数据满足第一预设条件时， 根据所述指纹特征与所述车主白名单判断指 纹验证通过时， 对所述汽车 执行电子解锁； 当所述解锁请求数据为语音数据时， 提取所述语音数据的语音内容及声纹图谱， 在所 述语音内容满足第二预设条件时， 根据所述声纹图谱与所述车主白名单判断语音验证通过 时， 对所述汽车 执行电子解锁。 2.如权利要求1所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述在所 述车周图像中存在符合预设条件的人体 轮廓时， 对所述汽车 执行电子解锁， 包括： 从所述车周图像中选取多张连续图像； 对所述连续图像进行实物检测， 根据实物检测结果判断所述连续图像中是否存在运动 物体； 若存在运动物体， 则从所述车主白名单中获取用户身体数据， 根据所述用户身体数据 以及所述 运动物体进行身形检测； 若身形检测结果通过， 则判定所述车周图像中存在符合预设条件的人体轮廓， 对所述 汽车执行电子解锁； 若不存在运动物体或者身形检测结果不通过， 则返回所述从所述车周图像中选取多张 连续图像的步骤， 直至选取连续图像的次数达到预设次数时， 判定所述车周图像中不存在 符合预设条件的人物， 禁止对所述汽车 执行电子解锁。 3.如权利要求2所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述对所 述连续图像进行实物检测， 包括： 获取所述连续图像的焦片集合， 利用预设的深度 卷积神经网络对所述焦片集合进行多 层次特征提取， 得到多层特 征； 利用预设的卷积长短期模型对所述多层特征中的每一层特征进行融合处理， 得到所述 多层特征对应的融合特 征； 对每一层所述融合特 征进行多层次特 征融合处 理， 得到目标融合特 征； 对所述目标融合特征进行卷积处理， 并通过激活函数对卷积处理后的特征进行激活， 得到所述连续图像中的实物形态。 4.如权利要求2所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述根据 所述用户身体数据以及所述 运动物体进行身形检测， 包括： 生成所述运动物体的边缘轮廓 点， 通过人体关键节点检测 识别所述边缘轮廓 点中的关 键节点， 根据所述关键节点计算所述用户的身高；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115393997 A 2根据所述用户身体数据预测所述用户的轮廓范围； 将计算得到的身高与 所述用户身体数据中的身高数据进行一致性检验， 以及计算所述 边缘轮廓点与所述轮廓范围的重合度； 根据所述身高的一致性检查以及所述轮廓范围的重合度的计算结果， 判断身形检测结 果是否通过。 5.如权利要求1所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述根据 所述人脸图像数据与所述车主白名单判断人脸验证通过时， 对所述汽车执行电子解锁之 前， 所述方法还 包括： 从所述人脸图像数据中提取 人脸图像， 判断所述人脸图像中是否包 含真实人脸： 若所述人脸图像中包含真实人脸， 则从所述车主白名单中提取预授权的人脸认证图 像； 对所述人脸图像数据及所述人脸认证图像进行相似度计算； 若所述相似度大于或等于预设相似度阈值， 则判定人脸验证通过； 若所述相似度小于预设相似度阈值， 则判定人脸验证不 通过。 6.如权利要求5所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述判断 所述人脸图像中是否包 含真实人脸， 包括： 利用下式对所述人脸图像进行透 视变换， 得到 透视图像： 其中， 为所述人脸图像的像素点坐标； 为所述透视图像的像素点坐标； 为预设的坐标变换系数； 为矩阵变换后的像素点坐标； 为矩阵变换后的坐标变 换系数； 为预设的透视矩阵， 其中， 为所述透视矩阵的线性 变换参数， 为平移参数， 为所述透 视矩阵的变换参数； 将所述透 视图像输入预设的多通道卷积层进行计算， 得到卷积向量； 对所述卷积向量进行线性激活， 得到是否包 含真实人脸的人脸预测结果。 7.如权利要求5所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法， 其特征在于， 所述对所 述人脸图像数据及所述人脸认证图像进行相似度计算， 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115393997 A 3