本發(fā)明涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于指紋識別技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)聯(lián)柜系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

相關(guān)技術(shù)中，商家通過互聯(lián)網(wǎng)上由第三方提供的電子商務(wù)平臺將商品或服務(wù)信息傳達(dá)給特定用戶，客戶通過互聯(lián)網(wǎng)下訂單，并通過一定的支付方式進(jìn)行付款，由商家通過物流企業(yè)進(jìn)行商品配送，最終完成商品交易。在商品交易過程中，商品配送主要是由物流企業(yè)配送員與客戶進(jìn)行電話溝通，確定交貨的時間與地點，最終將商品交付給客戶。但由于交貨的時間與地點常常無法確定，增加了商品配送的成本，極大地影響到商品配送的效率，導(dǎo)致了客戶無法及時收到商品，而且商品交易的私密性和安全性也無法得到保障。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提供一種基于指紋識別技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)聯(lián)柜系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

提供了一種基于指紋識別技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)聯(lián)柜系統(tǒng)，包括移動終端、電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器和智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜；所述電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)與移動終端、智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜連接；所述智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜包括帶有電子鎖的柜體、控制電子鎖打開的控制子系統(tǒng)和二維碼生成子系統(tǒng)；所述二維碼生成子系統(tǒng)用于識別發(fā)件人的指紋，相應(yīng)生成二維碼，并將二維碼發(fā)送至收件人的移動終端，所述控制子系統(tǒng)識別收件人的二維碼后驅(qū)動電子鎖打開。

本發(fā)明的有益效果為：客戶通過網(wǎng)絡(luò)下單后，貨物到時配送人員無需不固定送貨到客戶住址附近，只需將貨物及時存入設(shè)置在客戶就近位置的智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜中，買賣雙方可以通過電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器查看包裹投遞情況，客戶得知貨物來時只需到指定的智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜，根據(jù)收到二維碼進(jìn)行取貨，從而實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)訂單物流送貨的智能、安全、私密化，提高了物流聯(lián)網(wǎng)的運轉(zhuǎn)效率，使用戶獲得更好的享受體驗。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接框圖；

圖2是本發(fā)明二維碼生成子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)連接框圖；

圖3是本發(fā)明指紋圖像處理器的結(jié)構(gòu)連接框圖。

附圖標(biāo)記：

移動終端1、電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器2、智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜3、指紋圖像處理器4、指紋圖像數(shù)據(jù)庫5、指紋識別器6、二維碼生成器7、指紋圖像配準(zhǔn)模塊10、指紋圖像融合模塊20。

具體實施方式

結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見圖1、圖2，本實施例提供的一種基于指紋識別技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)聯(lián)柜系統(tǒng)，包括移動終端1、電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器2和智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜3；所述電子商務(wù)物流平臺服務(wù)器2通過網(wǎng)絡(luò)與移動終端1、智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜3連接；所述智能防盜網(wǎng)聯(lián)柜3包括帶有電子鎖的柜體、控制電子鎖打開的控制子系統(tǒng)和二維碼生成子系統(tǒng)；所述二維碼生成子系統(tǒng)用于識別發(fā)件人的指紋，相應(yīng)生成二維碼，并將二維碼發(fā)送至收件人的移動終端1，所述控制子系統(tǒng)識別收件人的二維碼后驅(qū)動電子鎖打開。

優(yōu)選地，所述控制子系統(tǒng)包括控制電子鎖打開的門鎖驅(qū)動控制器、用于識別收件人的二維碼的二維碼掃描器和微控制器，所述微控制器連接門鎖驅(qū)動控制器、二維碼掃描器，微控制器在二維碼掃描器識別取件人的二維碼成功后控制門鎖驅(qū)動控制器打開電子鎖。

優(yōu)選地，所述二維碼生成子系統(tǒng)包括指紋圖像處理器4、指紋圖像數(shù)據(jù)庫5、指紋識別器6、二維碼生成器7，所述指紋圖像處理器4用于采集收件人的指紋圖像，對指紋圖像進(jìn)行配準(zhǔn)、融合處理后，生成標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像并將標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像發(fā)送至指紋圖像數(shù)據(jù)庫5，所述指紋識別器6用于將發(fā)件人發(fā)件時采集的指紋圖像與指紋圖像數(shù)據(jù)庫5對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像進(jìn)行比對識別，識別成功后將識別出的指紋發(fā)送至二維碼生成器7生成二維碼。

優(yōu)選地，如圖3所示，所述指紋圖像處理器4包括指紋圖像配準(zhǔn)模塊10和指紋圖像融合模塊20；所述指紋圖像配準(zhǔn)模塊10用于采集收件人的多張指紋圖像，并對該多張指紋圖像進(jìn)行指紋圖像配準(zhǔn)；所述指紋圖像融合模塊20用于對配準(zhǔn)后的指紋圖像進(jìn)行融合，生成標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像。

優(yōu)選地，所述指紋圖像配準(zhǔn)模塊10包括相連接的指紋圖像過濾單元和指紋圖像配準(zhǔn)單元；所述指紋圖像過濾單元用于對多張指紋圖像照過濾函數(shù)進(jìn)行過濾，將過濾后的指紋圖像作為后續(xù)處理的目標(biāo)指紋圖像；所述指紋圖像配準(zhǔn)單元用于對目標(biāo)指紋圖像進(jìn)行指紋圖像配準(zhǔn)。

其中定義過濾函數(shù)為：

式中，W為過濾后的目標(biāo)指紋圖像集，V_i為多張指紋圖像中第i張指紋圖像的平均灰度值，m為采集的指紋圖像的數(shù)量，Z_i為多張指紋圖像中第i張指紋圖像的邊緣銳度，Z為根據(jù)實際情況設(shè)定的邊緣銳度閾值，當(dāng)Z_i-Z≥0時，f(Z_i-Z)＝1，Z_i-Z<0時，f(Z_i-Z)＝0。

本優(yōu)選實施例，將過濾后的指紋圖像作為后續(xù)處理的目標(biāo)指紋圖像，能夠減少指紋圖像后續(xù)處理的計算量，提高指紋圖像處理器4的運行效率。

優(yōu)選地，所述對目標(biāo)指紋圖像進(jìn)行指紋圖像配準(zhǔn)，具體包括：

(1)在過濾后的目標(biāo)指紋圖像中選取一副作為參考指紋圖像U₀，其他作為待配準(zhǔn)指紋圖像，分別計算參考指紋圖像U₀和一待配準(zhǔn)指紋圖像U的熵圖像的Arimoto熵S_U，定義Arimoto熵的計算公式為：

式中，S_U(x,y)表示指紋圖像U(x,y)的熵圖像的Arimoto熵，ρ₁、ρ₂為設(shè)定的調(diào)節(jié)參數(shù)，且ρ₁>0,ρ₁≠1，c(i,j)為以像素點(x,y)為中心、尺寸為n×n的指紋圖像塊，其中n為奇數(shù)，P[c(i,j)]表示指紋圖像塊c(i,j)的灰度級，ω_k是第k個灰度級出現(xiàn)的頻數(shù)，β為指紋圖像塊c(i,j)的總像素；

(2)基于微分同胚Demons算法，將指紋圖像的配準(zhǔn)看作一個氣體擴散過程，給定迭代的位移場的初始值Φ₀，通過以下迭代公式更新位移場：

式中，G_δ為高斯濾波器，δ表示高斯濾波器核函數(shù)的均方差，*表示卷積操作，Φ_k表示第k步迭代時的位移場，Φ_k-1表示第k-1步迭代時的位移場，B_U表示待配準(zhǔn)指紋圖像U的灰度值，表示參考指紋圖像的灰度值，表示參考指紋圖像的梯度；

(3)不斷迭代更新位移場，若滿足微分同胚Demons算法的目標(biāo)函數(shù)的停止條件，跳出循環(huán)得到最終位移場Φ，否則繼續(xù)更新位移場，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)；

(4)將最終位移場Φ作為待配準(zhǔn)指紋圖像間的最優(yōu)變換，完成參考指紋圖像U₀和待配準(zhǔn)指紋圖像的配準(zhǔn)。

本優(yōu)選實施例中，采用上述方式進(jìn)行配準(zhǔn)，降低了指紋圖像間灰度差異對配準(zhǔn)結(jié)果造成的影響，提高了指紋圖像配準(zhǔn)的精度，從而便于后續(xù)指紋圖像的融合，生成質(zhì)量更好的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像。

優(yōu)選地，為實現(xiàn)更優(yōu)化的指紋圖像配準(zhǔn)效果，對微分同胚Demons算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在目標(biāo)函數(shù)中引入正則化項和梯度分布距離項，定義優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù)為：

定義目標(biāo)函數(shù)的停止條件為：

式中，為引入的正則化項，為引入的梯度分布距離項，H₁、H₂為權(quán)重因子，ξ(Φ_k)為位移場Φ_k的雅克比行列式，η表示參考指紋圖像與待配準(zhǔn)指紋圖像之間重疊部分的像素個數(shù)，S_U°Φ_k表示采用位移場Φ_k對待配準(zhǔn)指紋圖像的熵圖像進(jìn)行形變；α為指紋圖像梯度中的樣本點，表示待配準(zhǔn)指紋圖像U的梯度分布，表示參考指紋圖像的梯度分布。

本優(yōu)選實施例對微分同胚Demons算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在目標(biāo)函數(shù)中引入正則化項和梯度分布距離項，然后采用優(yōu)化后的微分同胚Demons算法的目標(biāo)函數(shù)求取最優(yōu)解，考慮了像素間的空間信息以及配準(zhǔn)中的不光滑問題，相對于傳統(tǒng)的微分同胚Demons算法，能夠獲得更高的配準(zhǔn)精度，從而使指紋圖像處理器4能夠更好地處理錄入的指紋圖像，生成高質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖像，為更好更快速地識別后續(xù)錄入的指紋圖像奠定了基礎(chǔ)。

最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。