基于多维数据识别的汽车电子解锁方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种基于多维数据识别的汽车电子解锁方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着社会的进步及科技的发展，汽车已经成为人们日常生活中重要的出行工具。现有技术中，通常使用车钥匙打开汽车车门，启动发动机。由此，用户需要随身携带和保管车钥匙。但是，钥匙可能存在容易遗忘和丢失的尴尬，钥匙的遗忘会给用户带来出行的不便，丢失还可能会造成车辆被盗的风险。
3.因此，现有技术中存在汽车解锁效率低、解锁安全性低的问题。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于多维数据识别的汽车电子解锁方法、装置及电子设备，其主要目的在于解决汽车解锁效率低、解锁安全性低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种基于多维数据识别的汽车电子解锁方法，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。
6.可选的，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。
7.可选的，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。
8.可选的，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；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。
9.可选的，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。
10.可选的，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：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。
11.可选的，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：获取所述人脸图像数据的不同种类的模态图，其中，所述模态图包括rgb 图、深度图及红外图，并对所述rgb 图、所述深度图及所述红外图进行特征提取，得到每个模态的特征图；对所有所述特征图进行加权求和，得到标准特征；对所述人脸认证图像进行下采样和降维操作，得到初步采样数据，并对所述初步采样数据依次进行级联，得到对比特征；利用激活函数对所述标准特征及所述对比特征进行距离值计算，根据所述距离值计算得到所述人脸图像数据及所述人脸认证图像的相似度。
12.可选的，所述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之前，所述方法还包括：从所述车主白名单中提取预授权的认证指纹；对所述指纹特征进行纹路识别，根据识别结果从所述预授权的认证指纹中筛选得到待匹配指纹集合；对所述指纹特征及所述待匹配指纹集合中的每个指纹进行子块切割，根据切割后的指纹子块对所述指纹特征与所述待匹配指纹集合中的每个指纹进行相似度识别；根据相似度识别结果计算所述待匹配指纹集合中每一个指纹的相似度分值，并判断所述相似度分值中的最大值是否大于预设相似度阈值；若所述相似度分值中的最大值大于预设相似度阈值，则判定指纹验证通过；若所述相似度分值中的最大值小于或等于预设相似度阈值，则判定指纹验证不通过。
13.为了解决上述问题，本发明还提供一种基于多维数据识别的汽车电子解锁装置，所述装置包括：解锁请求数据处理模块，用于在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；
远程通讯数据解锁模块，用于在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；在预构建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；人脸图像数据解锁模块，用于在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；指纹数据解锁模块，用于在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；语音数据解锁模块，用于在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。
14.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法。
15.本发明实施例提供了一种基于远程通讯数据、人脸图像数据、指纹数据还是语音数据的多维数据的解锁方式，提高了解锁效率，保障了用户的出行畅通。因此，本发明提出的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法、装置及电子设备，可以解决汽车解锁效率低、解锁安全性低的问题。
附图说明
16.图1为本发明一实施例提供的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法的流程示意图；图2为图1中所述对所述连续图像进行实物检测的流程示意图；图3为图1中所述判断所述人脸图像中是否包含真实人脸的流程示意图；图4为本发明一实施例提供的基于多维数据识别的汽车电子解锁装置的功能模块图；图5为本发明一实施例提供的实现所述基于多维数据识别的汽车电子解锁方法的电子设备的结构示意图。
17.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
18.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
19.本技术实施例提供一种基于多维数据识别的汽车电子解锁方法。所述基于多维数据识别的汽车电子解锁方法的执行主体包括但不限于车载终端或者与所述车载终端通信连接的可移动终端、服务器等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中
的至少一种。换言之，所述基于多维数据识别的汽车电子解锁方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
20.参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于多维数据识别的汽车电子解锁方法包括：s1、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。
21.本发明实施例中，所述远程通讯数据可以通过自动或者手动触发车钥匙或者移动终端（如用户的手机、智能手表等）中安装的无线通讯模块（如蓝牙模块、wi-fi模块、nfc模块等近距离无线通讯模块）所生成，并通过移动终端与车载终端建立的无线数据传输通道传输。本发明实施例中，可以设置安装于车钥匙或者移动终端中的近距离无线通讯模块当侦测到预先配对的安装在汽车上的近距离无线通讯模块时，自动发送远程通讯数据，或者也可以设置用户手动通过安装于车钥匙或者移动终端中的近距离无线通讯模块发送远程通讯数据。
22.例如，本发明其中一个实施例中，可以设置当移动终端处于车载终端的无线通讯范围内，如蓝牙可接收范围内时，自动向所述车载终端发送所述远程通讯数据，或者也可以在移动终端蓝或者车辆的近距离无线通讯模块处于深度睡眠（蓝牙接收器未及时唤醒）时，通过手动触发生成。
23.进一步地，本发明实施例中，所述人脸图像数据可以通过安装于汽车内的行车记录仪获取得到，所述指纹数据可以通过安装在车把手上的指纹采集器获取得到，以及所述语音数据也可以通过安装于汽车内的行车记录仪获取得到。
24.本发明其他实施例中也可以通过其他方式采集到所述远程通讯数据、人脸图像数据、指纹数据还是语音数据，这里不做过多限制。
25.当所述解锁请求数据为远程通讯数据时，则执行s2、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。
26.本发明实施例中，所述预存的注册公钥可以由可信的第三方（例如，ca中心）根据车辆信息以及用户信息生成。可信第三方可以根据车辆信息以及用户信息进行信息验证并且生成一组包括注册公钥及注册私钥的公私钥对，该注册公钥由汽车用于验证解锁请求数据，确认用户的身份；该注册私钥，由用户用于生成加密信息，保证用户身份的可靠性。
27.本发明实施例中，所述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，包括：从所述解锁请求数据的预设位置中提取密文信息；利用预设的解密算法以及所述注册公钥对所述密文信息进行解密，得到明文数据；
对所述明文数据进行哈希计算，得到请求数据，并从所述请求数据中提取到用户信息。
28.具体地，本发明实施例中，所述解密算法包括但不限于aes算法、rsa算法等。本发明实施例可以将md5或者base64作为哈希函数对所述解密数据进行哈希计算。
29.本发明实施例中，所述预设的车主白名单可以由车主维护，并根据实际需求增删来更新变化，是一份动态的名单。进一步地，所述车主白名单可以在车载终端中设置，或者也可以在移动终端中设置。当用户通过了身份验证后，可以对所述车主白名单进行维护，如增删授权用户信息等。其中，所述车主白名单中包含授权用户信息（例如，姓名、性别、身份证号等）、授权用户人脸认证图像、授权用户认证指纹、授权用户认证声纹等。进一步地，所述车主白名单还可以包括授权用户的身体数据，如身高、体重等。
30.本发明实施例中，每一个所述授权用户信息可能不止包括一条数据，因此，本发明实施例可以根据用户信息中的其中一条数据进行检索，例如，利用用户信息中的姓名数据进行检索。在检索到该姓名数据后，再将用户信息中的其他数据与检索到的数据进行数据比对，若数据比对全部相同，则判定所述车主白名单中存在所述用户信息；若数据比对未全部相同，则判定所述车主白名单中不存在所述用户信息。
31.若所述车主白名单中存在所述用户信息时，本发明实施例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。
32.应该了解，当车钥匙或者移动终端落入非法用户手中时，或者黑客截取了所述远程通讯数据时，有可能存在车辆被盗取的可能，因此，本发明实施例在判断所述车主白名单中存在所述用户信息时，继续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，才对所述汽车执行电子解锁。
33.或者，如用户只是拿着钥匙或者移动终端在车辆旁边路过而没有想要开车，由于设置了自动发送解锁请求数据，为了防止无意间的汽车解锁，本发明实施例也需要根据车身周围是否存在符合预设条件的人体轮廓人实现进一步的解锁判断。
34.本发明实施例中，所述车周图像可以通过安装于汽车内的行车记录仪获取得到，或者为所述汽车在汽车车身四周设置的摄像头所拍摄的图像。
35.本发明实施例中，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。
36.请参阅图2所示，本发明实施例中，所述对所述连续图像进行实物检测，包括：
s21、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；s22、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；s23、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；s24、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。
37.本发明实施例中，所述焦片集合包括同一场景聚焦在不同深度平面上的聚焦切片。
38.本发明实施例中，实物检测结果为连续图像中的实物形态，在实物形态发生改变时，可以认为所述连续图像中存在运动物体。进一步地，实物形态发生改变的实物即为运动物体。
39.本发明实施例中，所述用户身体数据包括用户的身高、体重等。
40.进一步地，本发明实施例中，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；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。
41.本发明实施例中，所述运动物体的边缘轮廓点可以根据运动物体的图像描绘生成，再对描绘后的图像进行稀疏处理、平滑降噪处理，得到所述关键节点。其中，对人体轮廓进行稀疏处理可以采用自适应稀疏方法，根据人体的区域大小自适应选择合适的稀疏系数，保证了轮廓点数量合理，节省了计算量，同时又保证了轮廓点的精度。
42.本发明实施例可以根据所述关键节点预测用户的身高。进一步地，本发明实施例可以根据所述用户身体数据中的身高、体重等数据预测所述用户的轮廓范围。
43.本发明实施例中，在移动终端发生的解锁请求数据验证通过以及车周人物检测通过后，则实现了汽车的第一种解锁方法，可以执行汽车的电子解锁。
44.当所述解锁请求数据为人脸图像数据时，则执行s3、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。
45.详细地，发明实施例中，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。
46.具体地，请参阅图3所示，本发明实施例中，所述判断所述人脸图像中是否包含真实人脸，包括：s31、对所述人脸图像进行透视变换，得到透视图像；s32、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；s33、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。
47.本发明实施例中，可以利用下式对所述人脸图像进行透视变换：本发明实施例中，可以利用下式对所述人脸图像进行透视变换：本发明实施例中，可以利用下式对所述人脸图像进行透视变换：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，为所述透视矩阵的平移参数，为所述透视矩阵的变换参数。
48.本发明实施例中，可以利用深度分离卷积网络对对所述卷积向量进行线性激活，所述深度分离卷积网络以mobilenetv2为基础架构，将mobilenetv2的瓶颈块中的第一个1
×
1卷积去除，可以将深度卷积的深度系数设置为6或1，最后将瓶颈块中的第二个1
×
1卷积替换为1
×
1共享且密集的通道卷积。
49.详细地，本发明实施例中，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：获取所述人脸图像数据的不同种类的模态图，其中，所述模态图包括rgb 图、深度图及红外图，并对所述rgb 图、所述深度图及所述红外图进行特征提取，得到每个模态的特征图；对所有所述特征图进行加权求和，得到标准特征；对所述人脸认证图像进行下采样和降维操作，得到初步采样数据，并对所述初步采样数据依次进行级联，得到对比特征；利用激活函数对所述标准特征及所述对比特征进行距离值计算，根据所述距离值计算得到所述人脸图像数据及所述人脸认证图像的相似度。
50.本发明实施例中，首先将人脸的 rgb 图、深度图和红外图分别输入到 18 层残差网络( residualnetwork-18,resnet18)的前3个模块中进行特征提取；然后利用senet( squeeze-and-excitation network)分别将每个模态的特征图进行加权求和，得到所述人脸图像数据的标准特征。
51.进一步地，本发明实施例中，采用 7
×
7卷积对所述人脸认证图像执行初步的下采样和降维操作，再利用多个 denseblock模块 与 transition layer对所述初步采样数据依次进行级联，得到对比特征。其中，所述denseblock 模块由四个denselayer 连接组成，其中每一层均实现了稠密连接，层内包含批归一化层（batch normalization，bn）、激活函数、卷积层，由 1
×
1 卷积核构成的卷积层实现通道降维、减少计算量；所述transition layer 通过 1
×
1 的卷积核实现特征通道降维，通过 2
×
2 平均池化层实现特征下采样，而通道降维的相关参数为压缩率θ,θ是一个 0~1的参数，代表降维的比例。
52.当所述解锁请求数据为指纹数据时，则执行s4、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。
53.本发明实施例中，所述指纹数据包括指纹特征及温度数据，所述指纹特征可以由设置于车门把手上的指纹采集器采集得到，所述温度数据可以由温度感应器采集得到。
54.本发明实施例中，根据温度数据进行验证可以避免伪造指纹而造成的汽车解锁；所述第一预设条件为预设的体温范围，例如，所述第一预设条件为温度值在[34，40]摄氏度之间。
[0055]
进一步地，本发明实施例中，从所述车主白名单中提取预授权的认证指纹，对所述指纹特征进行纹路识别，根据识别结果从所述预授权的认证指纹中筛选得到待匹配指纹集合；对所述指纹特征及所述待匹配指纹集合中的每个指纹进行子块切割，根据切割后的指纹子块对所述指纹特征与所述待匹配指纹集合中的每个指纹进行相似度识别；根据相似度识别结果计算所述待匹配指纹集合中每一个指纹的相似度分值，并判断所述相似度分值中的最大值是否大于预设相似度阈值；若所述相似度分值中的最大值大于预设相似度阈值，则判定指纹验证通过；若所述相似度分值中的最大值小于或等于预设相似度阈值，则判定指纹验证不通过。
[0056]
进一步地，本发明实施例中，所述对所述指纹特征进行纹路识别，根据识别结果从所述预授权的认证指纹中筛选得到待匹配指纹集合，包括：识别所述指纹特征的纹路方向，根据所述纹路方向确定左右手类别；识别所述指纹特征的纹路形状，根据所述纹路形状确定手指类别；根据所述左右手类别以及所述手指类别从所述车主认证指纹中选取待匹配指纹集合。
[0057]
本发明实施例中，所述手指类别可以包括两类：拇指和四指（食指、中指、无名指、小指），也可以包括三类：拇指、小指和中间三指（食指、中指、无名指）。也可以分为五类：拇指、食指、中指、无名指和小指。
[0058]
当所述解锁请求数据为语音数据时，则执行s5、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。
[0059]
本发明实施例中，所述提取所述语音数据的语音内容及声纹图谱，包括：将所述语音数据中的声音信号转化为数字信号；对所述数字信号进行向量转换，得到所述语音数据对应的声纹特征，并根据所述声纹特征构建声纹图谱；从所述声纹特征提取音素信息，将所述音素信息与预设的词库匹配，得到语音内容。
[0060]
本发明实施例中，可以对所述数字信号进行预加重、分帧和加窗处理，得到频域能量，再对所述频域能量进行快速傅里叶变换，将傅里叶变换得到结果输入预设的三角带通滤波器对所述频谱进行计算，得到对数能量；对所述对数能量进行离散余弦变换，得到梅尔频率倒谱系数；对所述梅尔频率倒谱系数进行差分计算，得到得到所述语音数据对应的声纹特征。
[0061]
本发明实施例中，可以根据所述音素信息及预设的词库进行逐音扫描，得到扫描文本，并将所述扫描文本作为语音内容。
[0062]
本发明实施例中，所述第二预设条件可以为预先设定的汽车解锁指令，例如，所述第二预设条件为“3058请开门”。
[0063]
本发明实施例中，可以从所述车主白名单中的声纹图谱数据库提取车主认证声纹图谱，将所述声纹图谱与该车主认证声纹图谱进行声纹图谱相似度验证，在相似度大于预设的相似度阈值时，则语音验证通过，对所述汽车执行电子解锁。
[0064]
本发明另一可选实施例中，人所述指纹验证解锁、人脸验证解锁与语音验证解锁之间可以相互结合，以形成多重解锁，以提高汽车电子解锁的安全性。
[0065]
本发明实施例提供了一种基于远程通讯数据、人脸图像数据、指纹数据还是语音数据的多维数据的解锁方式，提高了解锁效率，保障了用户的出行畅通。因此，本发明提出的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法，可以解决汽车解锁效率低、解锁安全性低的问题。
[0066]
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于多维数据识别的汽车电子解锁装置的功能模块图。
[0067]
本发明所述基于多维数据识别的汽车电子解锁装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于多维数据识别的汽车电子解锁装置100可以包括解锁请求数据处理模块101、远程通讯数据解锁模块102、人脸图像数据解锁模块103、指纹数据解锁模块104及语音数据解锁模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0068]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：所述解锁请求数据处理模块101，用于在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；所述远程通讯数据解锁模块102，用于在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；在预构建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；
所述人脸图像数据解锁模块103，用于在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；所述指纹数据解锁模块104，用于在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；所述语音数据解锁模块105，用于在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。
[0069]
详细地，本发明实施例中所述基于多维数据识别的汽车电子解锁装置100中所述的各模块在使用时采用与附图中所述的基于多维数据识别的汽车电子解锁方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
[0070]
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于多维数据识别的汽车电子解锁方法的电子设备的结构示意图。
[0071]
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于多维数据识别的汽车电子解锁程序。
[0072]
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（central processing unit，cpu）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（control unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如执行基于多维数据识别的汽车电子解锁程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0073]
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：sd或dx存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（smart media card，smc）、安全数字（secure digital，sd）卡、闪存卡（flash card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于多维数据识别的汽车电子解锁程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0074]
所述通信总线12可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称pci）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称eisa）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
[0075]
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如wi-fi接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示
器（display）、输入单元（比如键盘（keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled（organic light-emitting diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0076]
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0077]
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0078]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0079]
所述电子设备中的所述存储器11存储的基于多维数据识别的汽车电子解锁程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：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。
[0080]
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0081]
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）。
[0082]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以
通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0083]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0084]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0085]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0086]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0087]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0088]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。