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贝特莱邱会中主题演讲:智能门锁“芯”动力

作者:贝特莱科技    2024-08-29
7月9日,2024首届智能锁&智能门百人高端论坛在中国建博会(广州)广交会展馆a区b层隆重举行。作为智能家居行业一年一度的盛会,本次盛典汇聚了行业资深专家、top品牌负责人、各企业代表精英等共同探讨智能家居行业的未来发展方向,分享业内最新技术和创新应用。

本次活动由中国建博葵花奖评选委员会主办,建博云网、网易家居承办,中消会消费类电器工作委员会、中消会智能网联产品创新联合体协办,中国建博会战略发布,并得到中国电研cvc威凯、上海质检院、贝特莱电子等联合支持。

活动现场,贝特莱电子副总经理邱会中现场发表了题为《智能门锁“芯”动力》的主题演讲。贝特莱作为核心芯片供应商,致力于推动智能门锁的“芯”质量发展。

以下为现场演讲整理:

智能门锁历经三十余年演进,从密码锁起步,历经密卡时代,直至现今的生物识别技术广泛应用。我国首把电子锁诞生于2001年,同年公安部颁布了首个《民用电子锁标准》,标志着行业规范的初步建立。

生物识别的人体生物信息包括行为特征与生理特征两类。鉴于生理特征(指纹、静脉、人脸等)对时间变迁的稳定性,智能门锁的生物识别技术主要依赖生理特征。当前,指纹、静脉与人脸识别技术已相对成熟,智能门锁领域得到广泛应用。

从指纹与人脸识别的对比看,人脸识别作为非接触式,无感通过带来显著的体验优势,最近年增长率高达60%。然而,就隐私安全而言,人脸信息直观可见,隐私保护相对较弱;安全性能上,指纹的认假率远低于人脸,安全强度是人脸的十倍。指纹传感还有功耗低、算法效率高与模组体积小的优势,其性价比最高。

当前,智能门锁趋向于多模融合,密码、磁卡/nfc是基础,指纹近乎标配,同时人脸、静脉识别等也在特定场景有较好的应用推广,满足了多样化的市场需求。

面对市场竞争,贝特莱作为指纹传感供应商,面临双重挑战:一是其他生物识别技术(尤其是人脸)快速增长带来的间接竞争;二是智能门锁行业内卷加剧,市场过度追求低成本而忽视了品质与安全,用户体验往往只停留在通过率,过于表象化。品质与安全如何体验?这需要行业加强与诸如威凯等专业机构合作,,用科学检测给用户带来真实的产品体验。

我们认为,面对行业压力,寻求出路的关键在于“强芯固本”与“智能驱动”。首先,强化芯片设计技术研发,提升传感器品质,利用ai智能赋能指纹传感算法新动力,开辟智能门锁新质发展路径。



因低功耗与成本效益占据敏感地位,智能门锁中的指纹传感芯片,主要采用电容式感应技术。如何选择电容式感应芯片?,首先需要考量面阵的大小,足够的面积才能保证指纹采集信息量,而行业标准508dpi分辨率是用来保证对女人小孩细指纹的分辨。同时,应对复杂电磁环境的高信噪比能力、抗静电能力与续航时间都是衡量指纹传感可靠性的重要指标。

贝特莱利用深厚的芯片技术积累与研发能力,持续对指纹传感芯片进行创新设计。比如,我们独创fd唤醒技术,通过细位侦测与电路融合降低功耗,并提升防水能力与避免导通误唤醒。通过低阻抗io环与内置过流保护设计,结合抗静电封装工艺提升传感器抗静电能力。此外,基于电容式芯片信号微弱的现状,我们采用差分、滤波等技术提升信噪比,确保传感器在复杂环境下依然表现卓越,穿越盖板能力强,电磁环境适应性好。



1997年,人工智能领域迎来里程碑式事件——深蓝计算机在国际象棋赛场上首次战胜人类,这一壮举不仅震撼了世界,也深刻预示了ai技术的无限潜力与广阔前景。自此,人工智能逐渐渗透到社会的各个角落,智能门锁领域的生物识别技术亦不例外,尤其是指纹传感技术,正经历着从传统到智能的深刻变革。

指纹传感算法流程重点是图像采集、预处理、特征提取与模板比对几大环节。传统算法依赖指纹特征点信息,如纹形、特征点及孤立点等,具备高效与成本低的优势,但会遇到小面阵与复杂环境(如湿指纹、脏指纹)的识别难题。


面对这些挑战,人工智能算法以其强大的图像比对与学习能力,为指纹识别开辟了新路径。通过神经网络等ai模型,算法能够自我学习、适应场景环境,优化识别精度。例如,人脸识别技术历经十年发展,识别率已从当初的人眼准确率,达到现在的99.99%惊人水平,这充分展示了ai在生物识别领域的巨大潜力。指纹识别同样受益于此,ai算法的引入虽受限于门锁这一移动端设备的算力限制,但仍能在一定程度上增强识别能力,特别是在小面阵、复杂指纹条件下的表现。


近年来,ai算法在指纹图像预处理、特征提取及姿态估计等方面取得了显著进展。通过三维重建、姿态矫正等技术,ai能够有效提升指纹图像的质量与比对精度。针对假指纹问题,ai算法也能通过提取非正常特征进行分类处理,增强防伪能力。

针对小面阵指纹识别的难题,研究人员提出了基于空间变换网络(stn)的方法,通过多尺度图像块比对与融合,实现了对小面阵指纹的精细识别。而对于干指纹与湿指纹,则分别采用了双分支稠密配准网络与deepprint网络方法,前者通过纹理与相位特征的双重提取与稠密化处理,弥补干指纹信息不足;后者则利用定长特征向量与归一化技术,有效抑制湿指纹带来的噪音干扰。

然而,ai算法在门锁指纹识别领域的应用仍面临诸多挑战,如训练样本稀缺、算力成本高昂等。为解决这些问题,业界正积极探索合成指纹技术以增加训练数据,并通过硬件加速手段降低算力成本。

最后,我为大家简要介绍一下深圳贝特莱电子的智能门锁芯片方案。


贝特莱,作为指纹传感技术的领军企业,已连续四年稳居行业榜首,市场占比高达60%,这是我们对技术创新与品质不懈追求的成果。


我们深耕传感芯片性能,从电气特性到图像算法,再到制造工艺,均提供卓越金沙2004路线js5的解决方案。同时,与众多方案伙伴及品牌客户的紧密合作,构建了坚实的市场信任基础。我们的产品线丰富,型号稳定,满足从大到小各类需求,且已符合国际高标准,如fbi iqs认证及汽车级电磁兼容标准,为智能门锁、汽车及金融安全领域保驾护航。

贝特莱不仅专注于指纹传感,还积极拓展触控、nfc、cpu卡等融合金沙2004路线js5的解决方案,致力于构建完整的智能门锁芯片生态。公司产品已广泛应用于小米、德施曼、鹿客、耶鲁等知名品牌的门锁中,如bf83160f、bf82192c、bf83112f等型号,均展现了卓越性能。

此外,我们创新推出的blm28n三合一芯片,集成了nfc、触摸按键及led驱动功能,大幅简化了电路设计。而blm32fd2p结合ai语音识别算法,则为门锁增添了智能语音交互能力,提升了用户体验。

展望未来,贝特莱将继续以技术创新为驱动,不断推动智能门锁芯片技术的高品质发展,与方案商、模组厂、锁厂客户一道,共同为智能门锁提供更安全、便捷、智能的金沙2004路线js5的解决方案。



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