【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及多學科交叉的綜合應用領域，具體來說是一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置。
技術介紹
1、隨著現代科技的發展和智能設備的普及，汽車的安全性和便捷性需求不斷提高。傳統的汽車解鎖方式，如機械鑰匙和遙控鑰匙，存在諸多不足之處。例如，機械鑰匙容易丟失或被盜，遙控鑰匙的信號可能被攔截或復制。這些問題使得汽車的安全性面臨著嚴重的威脅。
2、近年來，基于生物特征識別技術的身份認證方法得到了廣泛的關注和應用。生物特征識別技術利用個體的生物特征(如指紋、面部、聲音等)進行身份驗證，具有較高的安全性和便利性。然而，單一的生物特征識別方法在實際應用中可能會受到各種因素的影響，例如環境變化、用戶狀態變化等，導致識別準確率下降。
3、1、現有解鎖方式使用實體鑰匙容易丟失，會造成安全隱患：容易丟失：丟失頻率高：實體鑰匙容易被遺忘或遺失，特別是在出門匆忙或在公共場所使用后。尋回困難：一旦丟失，找回實體鑰匙的難度較大，通常需要耗費大量時間和精力。被盜風險：丟失的實體鑰匙可能被不法分子撿到，導致車輛被盜的風險增加。復制風險：實體鑰匙存在被復制的可能性，特別是在不法分子掌握鑰匙后，可以通過各種手段進行復制，進一步增加安全隱患。車輛被盜：實體鑰匙丟失或被盜，可能導致車輛被盜，給車主帶來巨大的經濟損失。財物損失：車內財物可能因車輛被盜而遭受損失，進一步加劇經濟損失和心理壓力，所以急需一種可遠程解鎖汽車的汽車解鎖方法及裝置。
4、2、現有解鎖方式單一，容易被復制：密碼容易泄露：單一密碼容易被他人偷窺、記住或
5、3、現有的解鎖方式容易被干擾：信號劫持：不法分子可以使用信號增強或劫持設備，截獲并復制無線信號，從而未經授權解鎖車輛。黑客攻擊：無線信號傳輸容易成為黑客攻擊的目標，通過破解信號加密或中間人攻擊，獲取解鎖權限。車輛被盜：不法分子通過干擾或劫持信號，能夠未經授權地解鎖并啟動車輛，導致車輛被盜。財產損失：車內物品可能因車輛被非法解鎖而被盜，造成財產損失。個人隱私泄露：干擾或劫持信號過程中，用戶的個人信息可能被不法分子獲取，導致隱私泄露。安全隱患：被干擾后的解鎖系統可能出現誤操作，導致車輛在不安全的情況下被啟動或行駛，增加安全隱患，所以急需一種不容易被干擾的汽車解鎖方法及裝置。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于提供一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，可以有效解決
技術介紹
中的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術采取的技術方案為：
3、一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，包括用戶設備端和車載系統端，用戶設備端用于采集用戶的多模態生物特征數據，并通過無線通信模塊將加密數據傳輸到車載系統端，車載系統端對接收到的數據進行解密、特征匹配和多模態融合處理，所述一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置實現流程；
4、步驟一：生物特征采集模塊：包括指紋識別器、面部識別攝像頭和語音識別麥克風；
5、步驟二：數據處理模塊：包括特征提取單元和數據加密單元，特征提取單元對生物特征數據進行提取，數據加密單元采用aes和rsa算法進行數據加密；
6、步驟三：通信模塊：通過藍牙、wi-fi或蜂窩網絡將加密數據傳輸到車載系統端；
7、步驟四：數據接收單元：接收通過通信模塊傳輸的加密數據；
8、步驟五：數據解密單元：對接收到的加密數據進行解密；
9、步驟六：特征匹配單元：對解密后的生物特征數據進行特征匹配；
10、步驟七：多模態融合單元：采用加權融合或決策級融合算法綜合特征匹配結果；
11、步驟八：解鎖控制單元：在認證結果為成功時發送解鎖指令給汽車解鎖系統。
12、進一步，所述生物特征采集模塊包括高精度指紋識別器、高清面部識別攝像頭和高靈敏度語音識別麥克風，用于采集用戶的指紋、面部和語音，用戶在設備端通過指紋識別器、面部識別攝像頭或語音識別麥克風進行生物特征采集，采集到的指紋圖像通過高精度指紋傳感器獲取，面部圖像通過高清攝像頭捕捉，語音數據通過高靈敏度麥克風錄制，采集到的生物特征數據被送往數據處理模塊進行后續處理。
13、進一步，所述特征提取單元用于對采集的生物特征數據進行特征提取，指紋數據通過細化算法提取細節點，面部數據通過深度學習模型提取特征向量，語音數據提取梅爾頻率倒譜系數(mfcc)等特征，指紋特征提取：采集到的指紋圖像經過圖像增強和邊緣檢測處理后，通過細化算法提取指紋細節點，面部特征提取：采集到的面部圖像經過對齊和歸一化處理后，利用深度學習模型(facenet或resnet)提取面部特征向量，語音特征提取：采集到的語音信號經過降噪和歸一化處理后，提取梅爾頻率倒譜系數(mfcc)等特征參數，并使用深度學習模型進行語音特征建模，提取到的特征數據將被傳遞到數據加密單元進行加密處理。
14、進一步，所述數據加密單元采用高級加密標準(aes)和非對稱加密算法(rsa)對特征數據進行加密，確保數據傳輸的安全性，特征提取單元生成的生物特征數據被送到數據加密單元，使用高級加密標準(aes)對特征數據進行對稱加密，確保數據在傳輸過程中不被竊取，使用非對稱加密算法(rsa)進行密鑰交換，確保數據加密和解密的安全性和有效性，加密后的數據通過通信模塊傳輸到車載系統端。
15、進一步，所述通信模塊通過藍牙、wi-fi或蜂窩網絡將加密數據傳輸到車載系統端，加密后的生物特征數據由通信模塊接收，根據情況選擇通信方式(藍牙、wi-fi或蜂窩網絡)進行數據傳輸，加密數據通過選定的通信方式傳輸到車載系統端的數據接收單元，所述數據接收單元用于接收通過藍牙、wi-fi或蜂窩網絡傳輸的加密數據，車載系統端的數據接收單元接收通過藍牙、wi-fi或蜂窩網絡傳輸的加密數據。接收到的數據將傳遞到數據解密單元進行解密處理，所述數據解密單元用于對接收到的加密數據進行解密，恢復原始的生物特征信息，數據接收單元接收到加密數據后，傳遞給數據解密單元，數據解密單元使用對應的aes和rsa解密算法對數據進行解密處理，解密后的生物特征信息將傳遞給特征匹配單元進行匹配。
16、進一步，所述特征匹配單元用于將解密后的生物特征數據與預存的特征模板進行比對，指紋匹配采用細節點匹配算法，面部匹配計算特征向量的相似度，語音匹配使用動態時間規整(dtw)或深度學習模型進行比對，解密后的生物特征數據被傳遞到特征匹配單元，指紋匹配：使用細節點匹配算法，將解密后的指紋細節點與預存的指紋模板進行比對，面部匹配：計算解密后的面部特征向本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，包括用戶設備端和車載系統端，用戶設備端用于采集用戶的多模態生物特征數據，并通過無線通信模塊將加密數據傳輸到車載系統端，車載系統端對接收到的數據進行解密、特征匹配和多模態融合處理，其特征在于：所述一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置實現流程；
2.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述生物特征采集模塊包括高精度指紋識別器、高清面部識別攝像頭和高靈敏度語音識別麥克風，用于采集用戶的指紋、面部和語音，用戶在設備端通過指紋識別器、面部識別攝像頭或語音識別麥克風進行生物特征采集，采集到的指紋圖像通過高精度指紋傳感器獲取，面部圖像通過高清攝像頭捕捉，語音數據通過高靈敏度麥克風錄制，采集到的生物特征數據被送往數據處理模塊進行后續處理。
3.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述特征提取單元用于對采集的生物特征數據進行特征提取，指紋數據通過細化算法提取細節點，面部數據通過深度學習模型提取特征向量，語音
4.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述數據加密單元采用高級加密標準(AES)和非對稱加密算法(RSA)對特征數據進行加密，確保數據傳輸的安全性，特征提取單元生成的生物特征數據被送到數據加密單元，使用高級加密標準(AES)對特征數據進行對稱加密，確保數據在傳輸過程中不被竊取，使用非對稱加密算法(RSA)進行密鑰交換，確保數據加密和解密的安全性和有效性，加密后的數據通過通信模塊傳輸到車載系統端。
5.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述通信模塊通過藍牙、Wi-Fi或蜂窩網絡將加密數據傳輸到車載系統端，加密后的生物特征數據由通信模塊接收，根據情況選擇通信方式(藍牙、Wi-Fi或蜂窩網絡)進行數據傳輸，加密數據通過選定的通信方式傳輸到車載系統端的數據接收單元，所述數據接收單元用于接收通過藍牙、Wi-Fi或蜂窩網絡傳輸的加密數據，車載系統端的數據接收單元接收通過藍牙、Wi-Fi或蜂窩網絡傳輸的加密數據，接收到的數據將傳遞到數據解密單元進行解密處理，所述數據解密單元用于對接收到的加密數據進行解密，恢復原始的生物特征信息，數據接收單元接收到加密數據后，傳遞給數據解密單元，數據解密單元使用對應的AES和RSA解密算法對數據進行解密處理，解密后的生物特征信息將傳遞給特征匹配單元進行匹配。
6.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述特征匹配單元用于將解密后的生物特征數據與預存的特征模板進行比對，指紋匹配采用細節點匹配算法，面部匹配計算特征向量的相似度，語音匹配使用動態時間規整(DTW)或深度學習模型進行比對，解密后的生物特征數據被傳遞到特征匹配單元，指紋匹配：使用細節點匹配算法，將解密后的指紋細節點與預存的指紋模板進行比對，面部匹配：計算解密后的面部特征向量與預存面部特征向量之間的歐氏距離或余弦相似度，語音匹配：使用動態時間規整(DTW)或深度學習模型，將解密后的語音特征與預存的語音模板進行比對，比對結果將傳遞給多模態融合單元進行綜合處理，所述多模態融合單元采用加權融合或決策級融合算法，將各生物特征的匹配結果進行綜合，生成最終的認證結果，特征匹配單元的匹配結果被傳遞到多模態融合單元，加權融合：根據每種生物特征的可信度分配權重，對各特征匹配結果進行加權求和，決策級融合：對各生物特征的匹配結果進行投票決策，綜合多個結果確定最終的身份認證結果，生成的認證結果將傳遞給解鎖控制單元。
7.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述解鎖控制單元在認證結果為成功時發送解鎖指令給汽車解鎖系統，完成汽車遠程解鎖操作，多模態融合單元生成的認證結果傳遞給解鎖控制單元，如果認證結果為成功，解鎖控制單元發送解鎖指令給汽車的解鎖系統汽車解鎖系統接收到指令后，執行解鎖操作，完成遠程解鎖，所述用戶界面包括移動應用...
【技術特征摘要】
1.一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，包括用戶設備端和車載系統端，用戶設備端用于采集用戶的多模態生物特征數據，并通過無線通信模塊將加密數據傳輸到車載系統端，車載系統端對接收到的數據進行解密、特征匹配和多模態融合處理，其特征在于：所述一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置實現流程；
2.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述生物特征采集模塊包括高精度指紋識別器、高清面部識別攝像頭和高靈敏度語音識別麥克風，用于采集用戶的指紋、面部和語音，用戶在設備端通過指紋識別器、面部識別攝像頭或語音識別麥克風進行生物特征采集，采集到的指紋圖像通過高精度指紋傳感器獲取，面部圖像通過高清攝像頭捕捉，語音數據通過高靈敏度麥克風錄制，采集到的生物特征數據被送往數據處理模塊進行后續處理。
3.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述特征提取單元用于對采集的生物特征數據進行特征提取，指紋數據通過細化算法提取細節點，面部數據通過深度學習模型提取特征向量，語音數據提取梅爾頻率倒譜系數(mfcc)等特征，指紋特征提取：采集到的指紋圖像經過圖像增強和邊緣檢測處理后，通過細化算法提取指紋細節點，面部特征提取：采集到的面部圖像經過對齊和歸一化處理后，利用深度學習模型(facenet或resnet)提取面部特征向量，語音特征提取：采集到的語音信號經過降噪和歸一化處理后，提取梅爾頻率倒譜系數(mfcc)等特征參數，并使用深度學習模型進行語音特征建模，提取到的特征數據將被傳遞到數據加密單元進行加密處理。
4.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述數據加密單元采用高級加密標準(aes)和非對稱加密算法(rsa)對特征數據進行加密，確保數據傳輸的安全性，特征提取單元生成的生物特征數據被送到數據加密單元，使用高級加密標準(aes)對特征數據進行對稱加密，確保數據在傳輸過程中不被竊取，使用非對稱加密算法(rsa)進行密鑰交換，確保數據加密和解密的安全性和有效性，加密后的數據通過通信模塊傳輸到車載系統端。
5.根據權利要求書1所述的一種基于多模態生物特征的智能汽車遠程解鎖方法及裝置，其特征在于：所述通信模塊通過藍牙、wi-fi或蜂窩網絡將加密數據傳輸到車載系統端，加密后的生物特征數據由通信模塊接收，根據情況選擇通信方式(...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃深旺，田燕琛，
申請(專利權)人：山東聞遠通信技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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