后疫情时代5G人脸识别智能门禁系统对病区人员出入管控及满意度的影响

目的:探究后疫情时代5G人脸识别智能门禁系统对病区人员出入管控及满意度的影响。方法:研究对象来自本院2022年1月~2022年12月消化内科、呼吸一科、产二科所有出入人员685例。依照5G人脸识别智能门禁系统实施时间点的前后分组,分为实施5G人脸识别智能门禁系统的观察组370例和实施常规门禁的对照组315例。比较病区人员出入管控情况及满意度。结果:观察组病区成功拦截非必要进出人员例数显著高于对照组,差异有统计学意义(c2=6.014,P<0.05)。观察组满意度(98.38%)显著高于对照组(95.24%),差异有统计学意义(c2=5.646,P<0.05)。结论:后疫情时代应用5G人脸病区门禁管理体系,能够提高病区出入人员管控效率,提高医护人员工作及患者满意度。

人脸识别智能门禁系统的优化设计技术

设计了融合人脸识别技术和嵌入式技术的新型智能门禁系统,以Smart210为主控制器,以Linux操作系统为软件开发平台,通过对采集到的人脸图像进行一系列预处理提高了人脸识别算法的抗干扰性,采用Adaboost算法进行人脸检测,融合分块LBP算子和PCA算法进行人脸识别。测试结果表明,系统实现了预定功能,实时性和识别成功率都达到了预期的目标。

基于人脸识别等技术的智能门禁系统应用与研究

智能门禁系统的实名制管理可有效提升医院管理效率。随着人脸识别、二维码、红外热传感等技术的日趋成熟,集合人脸识别、健康码校验、体温测量等功能于一体的智慧门禁系统正在被各大医院广为采用。根据智能门禁系统在江西省人民医院的实际应用情况,通过数据分析其在医院管理方面的作用和优缺点,并从公共卫生视角提出建议,可为完善及推进我国基层治理提供参考借鉴。

基于人脸识别技术的门禁系统应用

当前,人脸识别技术被应用在门禁系统中,大大提高了门禁管理效率与质量。密集型产业员工生活配套区(配套入住小区)是基于人脸识别技术的门禁系统的一大应用方向。基于此,本文探讨了基于人脸识别技术的门禁系统在密集型产业员工生活配套区(配套入住小区)的应用,旨在更好地做好基于人脸识别技术的门禁系统构建,强化小区门禁管理效果。

基于疫情环境的人脸识别门禁系统研究

结合疫情的实际使用需求,研究了一种基于人脸识别门禁的系统.通过摄像头采集人脸信息,采用卷积神经网络进行训练,建立人脸模型,人体红外传感器实现非接触的温度采集,控制器根据数据信息,实现门禁系统的控制.

基于人脸识别技术的智能门禁系统设计

设计了基于人脸识别技术的智能门禁系统。该人脸图像识别系统通过系统各种链接功能的设置,将人脸图像的特征提取、分类识别及识别结果的输出等仿真试验过程进行直观的操作。仿真试验数据表明,该系统在人脸图像识别准确率和减少计算时间方面具有实用价值,基于MATLAB的人脸图像识别系统能够方便用户进行识别测试操作。

基于嵌入式人脸识别的高校图书馆智能门禁系统设计

高校图书采取针对性验证方式设立的门禁系统,对于维护高校图书馆的安全和营造良好的阅读环境起着至关重要的作用。但是门禁系统的验证方式不同,其便捷性以及安全性也存在很大差别。当前高校图书馆普遍采用磁卡式的门禁系统,其便捷性以及安全性不高,同时磁卡存在易于丢失的缺点。研究基于人脸识别的高效智能门禁系统设计,旨在更好地避免安全隐患。通过不可复制的人脸特征,并借助Adabost算法,极大地提高了人脸识别的速度与精度,使得高校智能门禁系统变得更为安全、便捷、可靠。

基于人工智能的人脸识别智能锁系统设计分析

伴随人工智能技术的普及,人脸识别作为一种安全、便捷、高效的身份验证方式被广泛应用于支付、门禁控制等领域。为研究并设计更稳定、可靠、高效的人脸识别智能锁系统,阐述人工智能在人脸识别的应用,并对人脸识别系统进行总体设计、硬件设计与软件设计,其中,硬件设计涉及图像传感器、处理器及摄像头模块的布局与选择等。

用于智能门禁系统的人脸识别技术

研究了用于智能门禁系统的人脸识别技术。在人脸检测部分使用测量相关度算法,使匹配位置快速到达最佳匹配点。在人脸识别部分提出一种基于属性关系的快速算法,具有较好的识别率。讨论了门限的合理选择。通过实验验证了所提方案的有效性。

基于嵌入式人脸识别的高校实验室智能门禁系统的研究与实现

针对“新工科”背景下实验室开放的需求,提出一种基于嵌入式和OpenCV的高校实验室智能门禁系统.以树莓派开发板和人体感应模块作为硬件支持,利用OpenCV人脸Haar特征进行人脸区域检测,主成分分析PCA实现快速人脸识别.测试结果表明,该系统具有较好的实用性、实时性、便捷性和可靠性,能够应用于多数高校实验室门禁系统中.

基于人脸识别的智能门禁系统

针对智能门禁系统的发展需求,提出了一种基于人脸识别的门禁系统.系统首先通过图像采集设备得到目标图像,然后利用空间转换建立目标图像在新空间下的肤色似然图,进而通过二值化、形态学处理并结合特征过滤实现人脸的定位和提取.提取到人脸图像后,利用主成分分析获得待测人脸与数据库的人脸特征并通过相似度度量实现人脸的识别.实验证明,该系统能够有效的实现人脸定位和识别,能够满足智能门禁系统的基本需求.

基于人脸识别技术的智能图书馆门禁系统研究

从智能图书馆门禁系统构建的角度出发,探讨当下图书馆的外部用户访问验证方式存在的不足之处。在此基础上,提出利用Adaboost迭代算法多路门禁管控的人脸识别方案,将人脸拍照与特征图像匹配进行匹配,验证进入的用户身份是否合法,由此保证智能图书馆门禁系统的安全性、人员识别与管理的准确性。

基于SeeTaFace6的高校多人脸识别智能考勤系统

针对高校学生上课考勤签到时间长、签到影响正常授课效率、考勤数据偏颇问题,设计了一种基于SeeTaFace6人脸识别模型的多人脸识别智能考勤系统,可以有效提高高校师生的考勤效率,为正常授课提供更多时间。采用Java中的JNI技术将SeeTaFace6模型封装成人脸识别算法库,使用SpringBoot作为后端框架,Vue作为前端框架,基础信息数据采用MySql进行存储,人脸关键点等信息的存储则采用入库存储与缓存结合的方式。所设计的系统交互性良好,多人脸识别成功率高,时间快,实用性高,可为高校中的同类考勤系统设计提供借鉴。

智慧小区人脸识别门禁系统应用研究

随着信息技术的快速发展,智慧小区在智慧城市建设中发挥着越来越重要的作用。人脸识别门禁系统是智慧小区安全管理中非常重要的一环,对该系统的应用进行深入研究,对于提高智慧小区安全管理水平有着十分重要的意义。为此,在深入研究人脸识别门禁系统在智慧小区应用的基础上,对系统中的关键技术、实现方法和挑战等进行分析,并给出优化建议。

智能交互系统的设计与实现:基于人脸识别与语音识别技术

本文介绍了一种基于人脸识别与语音识别技术相融合的多模态智能交互系统。该系统由人脸识别模块及语音识别模块两大部分组成。通过集成openMV摄像头、麦克风阵列以及openMV IDE软件环境,开发一种多模态系统,该系统能够实现特征点提取与检测,并结合这些功能进行语音增强、语音识别和人脸识别。openMV摄像头进行图像采集,并在openMV IDE软件端执行特征点检测算法,捕捉用户的面部特征,实现身份验证和用户信息的获取。同时,麦克风阵列将负责捕获声音信号。语音增强模块通过运用基于时频卷积网络(TFCN)的轻量级语音增强算法,抑制背景噪声,保持目标语音的失真尽可能低,实现对目标语音的增强。语音识别模块实现了从语音到文本的转换,提升系统的智能化水平。该系统可广泛应用于智能家居领域,具体来说,可以应用于智能门锁,该系统可以自动识别家庭成员的面孔,实现无钥匙进入。此外,语音识别模块可以识别出特定的语音命令,如“开门”或“关门”,从而进一步增加智能门锁的便捷性和安全性。实验结果表明,本智能交互系统通过融合人脸识别与语音识别技术,成功开发了一种多模态智能交互系统。这一集成化的设计不仅体现了系统的高效性和稳定性,更预示了该系统在未来广泛应用中的巨大潜力和实用价值。

基于人脸识别技术的门禁系统设计与开发

人脸识别技术是一种较为常见的生物特征识别技术,运用于门禁系统中既能为用户提供一定的便利,又可更大程度保护用户的安全。该技术可对社会稳定起到一定的积极作用,应用价值极高。如今,随着社会经济的发展与科技水平的提升,采用人脸识别技术的门禁系统在人们的日常生活中变得越发常见,其设计与开发工作具有重要意义。基于人脸识别技术开发并设计了一款门禁系统,取得了较高的识别率,能够实现精准且实时的人脸识别门禁管理功能。

基于人脸识别技术追踪降温的智能风扇系统

夏天天气热,风扇是常用的降温工具。一天,我打开风扇,风扇只对着我吹,却吹不到坐在沙发上看书的爸爸。我将风扇调到摇头模式,风扇头左右转动,转动角度约为180°,而我、风扇和爸爸的夹角不到60°,虽然风扇的风能吹到我和爸爸,但只是扫过,未在身上停留。也就是说,大部分风都在风扇转动过程中损耗了。有一次,我晚上忘记关风扇,第二天起床发现风扇还在工作,竟然空吹了一整晚。我决定发明一种智能风扇系统,让风扇具备“大脑”“眼睛”和“脚”等,方便高效地为人们吹风降温。

基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计

为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。

基于人脸识别的智能门禁系统设计

门禁系统是对身份进行识别与管理的系统。传统的门禁系统多由人力登记完成,不方便。因此,引入智能化身份识别技术是当前社会发展的必然趋势。本设计将人脸识别技术、射频识别技术、指纹识别技术和密码识别技术相结合,开发智能门禁系统,支持多种身份识别方式,可满足各式人群的需求。本设计经过多次测试,可以快速识别身份信息,可应用于图书馆、宿舍、上班考勤以及上课签到等需要进行身份识别的场合。

基于人脸识别技术的社区智能门禁系统的实现

通过对社区住户的个人信息、人脸图像等数据进行采集与上传,设计并实现了一种基于人脸识别技术的社区智能门禁系统。采用TCP/IP协议完成了云服务器与单元门口机及手机APP的通信,利用URAT口或者socket网络完成了人脸识别模块与单元门口机的主控板卡ARM Cortex-A9之间的通信。在此基础上,应用基于局部特征分析的人脸识别算法,实现了对社区单元门门禁的智能控制,并设计了门禁数据后台管理系统,实现了对社区门禁系统的数据监控与管理。实际运行表明,该系统运行稳定,并能有效提高社区门禁系统的智能化工作与管理,具有良好的推广价值。