EAST远程控制门户系统设计与开发
这是一篇关于EAST,数字证书,人脸识别,短信平台,门户系统的论文, 主要内容为随着通信技术和计算机软件技术的快速发展,计算机技术在世界范围的大型核聚变装置(如ITER、DⅢ-D、Alcator C-Mod)的开发与升级中都发挥极其重要的作用,也为世界核技术专家远程进行学术与技术交流提供了支持。EAST作为中国的热核聚变大科学装置,已经发展成为国际上重要的合作实验平台。核聚变实验的物理特性决定热核聚变装置不易接近,因此我们在EAST上建立了支持远程参与的数据服务系统和先进等离子体控制系统,在物理诊断和分析的支持下准实时提供分析数据,采用基于网页的三维可视化技术实现了放电过程的准实时远程可视化显示、关键实验参数的设置和命令验证、远程实验可靠安全登录和安全快速数据分析和获取等功能。EAST远程控制门户系统为整个系统提供网络安全保障,因此开发安全高效的门户系统有着重要的意义。EAST远程控制门户系统关键技术包括基于OpenSSL的数字证书认证技术、基于短信猫的短信发送技术和基于Dlib和OpenCV的人脸识别技术。该系统的主要功能包括用户安全访问、实验数据效验以及用户后台管理等。用户安全访问主要采用IP地址限制、数字证书验证、用户名密码、短信(邮箱)验证码、随机验证码和人脸识别等方式验证用户身份。用户必须在特定的实验室才可以访问远程控制系统,用户可以通过用户名+密码+短信(邮箱)+随机验证码方式登陆,也可以采用人脸识别方式登陆,两种登陆方式既方便用户登陆,又保障了远程控制系统安全。实验数据效验是对用户提交数据进行相应的数据检验,门户系统设计前后端+EAST服务器三层数据效验结构,以保证用户提交数据符合系统要求。用户后台管理主要是给用户提供查看历史实验数据以及自己的权限,并根据需求向管理员提出权限申请服务。远程控制门户系统不仅为EAST提供安全保障,同时也为用户提供了良好的登陆管理功能,改善了用户使用体检,促进了远程控制平台发展。本文的创新点如下:(1)实现基于OpenSSL的数字证书认证和用户登陆管理系统,提供用户登陆认证、数据管理和数据效验功能。(2)建立基于Dlib和OpenCV的自主可控的人脸识别平台,实现了用户人脸识别登陆功能。(3)建立自主可控的邮箱和短信发送平台,为用户提供短信和邮箱验证码发送服务。
基于社区人脸识别的安防系统的设计与实现
这是一篇关于人脸识别,聚类分析,人脸布控,社区安防的论文, 主要内容为社区是城市中人们生活的主要场所,建设社区安防系统能够为居民提供高效、安全和便捷的服务,对提高社区整体防控水平有着重要的意义。在人员管理和布控方面,传统安防系统虽然部署了大量监控设备,但是仍然依赖人力巡防和事后追查的模式,人力成本高且效果不佳。本文提出了实时与离线相结合的增量式人脸识别方法,设计了基于社区人脸识别的安防系统,系统依据预先配置的布控策略,能够在人脸识别的基础上完成人员布控任务,并提供布控告警、人脸搜索及轨迹还原等安防功能。本文主要完成的工作有以下几个方面:(1)提出了一种实时与离线相结合的增量式人脸识别方法,并设计和实现了人脸识别模块。该方法能够快速而有效地识别新增的人脸图像。针对实时匹配过程中出现的错误匹配问题,该方法采用对低置信度图像抽样的方式构建聚类数据,使用Chinese Whispers算法进行离线聚类,对实时匹配阶段的结果进行修复,减少错误匹配。与现有方法相比,该方法结合实时匹配和离线聚类两种方式进行人脸识别,能更准确地识别人脸。(2)设计和实现了安防应用功能。系统在人脸识别结果的基础上分析布控对象的行为,实现了布控告警、人脸搜索和轨迹还原三种智能应用。当布控对象的行为满足布控策略的情况时会发出布控告警,并通过布控对象的抓拍记录还原出该对象的时空轨迹,同时也能够通过以图搜图的方式检索相关人员的详细信息。(3)设计和实现了安防信息管理功能。系统通过对区域、人员、设备、人像库等信息进行管理,为布控策略的配置提供信息支持,包括布控区域和布控人员的配置。不同类型的信息之间相互关联,为安防应用功能提供了业务信息基础,可快速检索目标对象的详细信息。(4)设计和实现了用户权限管理模块。该模块基于角色权限管理模型实现了对用户及权限的管理,包括用户管理、角色管理、权限分配以及菜单配置等。系统通过用户关联角色、角色关联权限的方式为用户分配操作权限,以确保用户在限制范围内正确地访问系统服务。本文对系统中的各个功能模块进行了测试。结果表明,本文提出的人脸识别方法可以减少人脸错误匹配的情况,适用于社区场景下的人脸识别任务,系统按预期运行且各项功能正常。经过实际部署,本系统已在奇虎360公司上线运行,为天津市多个社区提供相关安防服务,减少了社区人力成本的支出,提高了社区的安全防控水平。
基于智慧校园中高校学生宿舍管理系统设计与开发
这是一篇关于学生宿舍,管理系统,SQL Server 2008,Java Web,人脸识别的论文, 主要内容为随着扩招政策的开展,我国各大高校学生数量越来越多,增加了学校日常生活管理工作量。目前,大部分高校仍然采用传统人工管理方式对学生信息进行管理,这种管理方式不仅工作量大,而且效率低,无法满足庞大的学生规模管理要求。为了解决这一问题,国内外在此方面投入了大量资金,并设定了一些自然科学基金项目吸引研究学者开发学生宿舍管理系统,虽然取得了一些成果,但是在信息管理、学生住宿管理、费用管理、物品管理个方面仍然存在一些问题。本文将针对这些问题,提出高校学生宿舍管理系统设计研究。本文首先通过查找与高校学生宿舍管理系统设计相关的文献资料,总结国内外在学生宿舍管理系统方面研究取得的成果,提出本文的主要研究内容。其次,介绍本文研究涉及到的相关技术,包括Java Web技术和SQL Server数据库技术,人脸识别技术,并分析系统开发的用户基本信息需求、用户对系统的需求、系统功能需求,将这部分内容作为系统开发的理论依据。再次,依据系统开发原则,结合系统开发需求,设计一套基于B/S架构的管理系统,该系统包含信息管理功能、学生住宿管理功能、费用管理功能、物品管理功能,同时设计了系统数据库。最后,通过系统调试与维护,总结系统改进的优势,体现本文设计研究的价值。通过调试可知,本文设计的高校学生宿舍管理系统能够实现系统开发各项功能,满足系统设计需求,可以帮助学校宿舍管理员减轻工作量,提高工作效率,为学生提供一个便捷的信息查询服务。实践结果表明,本文设计的高校学生宿舍管理系统在管理功能、工作效率、准确率3个方面改进效果明显,并且成本稍有降低。
基于Android系统的便携式人脸考勤系统
这是一篇关于系统设计与实现,考勤管理,人脸识别,Android的论文, 主要内容为当前各个企事业单位都对门禁安全比较重视,大部分都采用了打卡方式、指纹方式或人脸识别方式来完成考勤工作。这种考勤方式携带便利性、数据管理和统计汇总等方面存在着不足。论文主要研究基于Android的便携式人脸考勤系统,采用人脸识别技术,通过Android移动端实现便携式人脸考勤管理,保证了考勤的准确性,提高了单位考勤效率。实现的功能模块包括用户管理、数据管理、考勤管理、系统后台。论文立足于目前单位在人员考勤方面存在的问题,结合人脸识别技术,提出便携式人脸考勤需求,以提高考勤效率为目标,完成了系统需求分析。通过需求分析了解了人脸考勤的业务流程,进而得到系统所实现的功能,系统功能包括用户管理、数据管理、考勤管理、系统后台等,通过系统功能分析,掌握了系统移动端和后台管理需要具备的功能。结合系统运行环境,完成了系统非功能性需求分析。在需求分析基础上,完成了系统总体设计,其中系统服务端采用JavaEE架构,移动端采用Android,包括:业务关系层、系统功能层、数据支持层和表示层等多层结构设计,通过数据库概念模型和物理模型完成了系统数据库设计。系统概要设计完成后,对其加以分析,完成用户管理模块、数据管理模块、考勤管理模块和系统后台模块,同时画出时序图和类图来表示系统各个模块的设计过程,这些功能模块构建了便携式人脸考勤系统,其中用户管理完成所有考勤对象的注册与管理,数据管理用于实现考勤数据的导入与导出,考勤管理实现基于人脸识别的考勤模式和人工考勤相结合功能,系统后台完成人脸数据采集到后台特征识别的过程,通过四个功能模块,构建了集移动端考勤与后台数据统计汇总相结合的统一管理平台。在完成模块设计后,服务端采用JavaEE完成了各模块的技术实现,在模块实现时,采用了较典型的功能进行实现过程的描述。论文在实现功能模块后,分别选取了典型的功能,完成了系统的功能、性能的测试。测试结果表明,系统功能达到了人脸考勤的需求;系统性能能够满足公司多用户并发访问,系统运行稳定。
基于Docker的智能云平台系统的设计与实现
这是一篇关于云计算,Docker,Vue,Django,人脸识别,数据检索的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展和云计算技术的变迁,人工智能、大数据等领域的研究和应用变得更加方便,推动了这些领域的蓬勃发展,在这种环境下催生了各种形态的云服务,从底层到上层有基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等,这些云服务为不同的开发者和客户提供了简单方便、高效低成本的云服务体验。此外,云计算推动了企业的数字化转型,这将是未来的趋势并且市场巨大。而数字化转型必将涉及到海量数据的处理,因此设计更适配云计算的应用服务,并以此来更高效、更安全地处理海量的结构化与非结构化数据,将是大势所趋。本文从信息数字化处理、智能生物特征认证、高效信息检索、企业数字化应用等几个方面展开研究,以容器化技术Docker为基础,设计了一个高效、多位一体的智能云平台系统,并根据实际开发过程的实现对系统进行论述。本文的主要工作如下:第一,使用了Django和Vue的前后端框架组合进行web应用开发。通过Django超集Django REST Framework开发后台服务接口实现前后端的分离,提高了开发效率;通过Vue搭配Elenment UI组件库快速开发前端页面,缩短了开发周期。第二,设计并实现了一系列功能模块,包括满足用户信息安全需求的账户系统功能模块,满足信息数字化的用户身份证信息录入功能模块,以及数据管理功能模块,满足生物特征安全认证需求的人脸识别功能模块,满足企业数字化需求的人脸认证考勤系统功能模块。第三,使用Docker虚拟容器技术对系统应用实现云原生架构部署,将系统拆分为多个独立的Docker容器服务,包括前端、后端、数据库、深度学习模型部署服务Tensor Flow Serving、检索服务Milvus、容器管理服务Postainer等,大大降低了应用的颗粒度,为后期进行有针对性的优化提供可能。第四,针对系统使用的web服务器nginx和gunicorn进行测试优化实验,对云平台系统的并发性能、稳定性能实现深入的配置优化。最后,根据测试实验寻找系统的性能瓶颈,进行更有针对性的性能优化。本文通过Docker云原生架构实现了融合信息数字化管理、生物特征识别、企业数字化管理、信息检索等服务的智能云平台系统。
一种社区智能门禁系统的研究与实现
这是一篇关于智能门禁,单元门口机,云服务器,人脸识别的论文, 主要内容为随着城镇化建设步伐的加快与城市人口的不断增加,城市的社区住宅不断增加,建造集现代高新信息技术于一体的现代化、智能化小区已成为21世纪社区的发展趋势,社区单元门禁系统的智能化程度是社区智能化程度的重要组成部分,因此受到广泛重视。本文分析了传统社区门禁系统的功能特点与不足,采用Web技术,设计了门禁后台管理平台,并结合人脸识别技术,设计并实现了一种社区智能门禁系统,本文主要研究内容如下:首先,阐述了社区智能门禁系统的总体设计方案。基于采用HTTP协议,设计了社区单元门前的门口机、社区户主的手机App与系统中心云服务器之间的通信方案;并利用UART和Socket网络技术,研究了人脸识别模块与单元门口机的主处理器ARM Cortex-A17之间的通信机制;通过人体红外检测模块与专用摄像头采集靠近单元门口机人员的人脸信息,设计了对社区单元门门禁的智能控制原理。其次,结合门禁后台管理系统的需求分析,完成了系统数据库的概念设计与逻辑设计;在此基础上,详细设计了后台系统中社区住户管理、门口机门禁管理、门口机告警管理等模块的应用功能及实现方案;利用Maven工程及SSM框架完成了系统工程架构搭建;并设计了中心服务器与移动端手机App及单元门口机安卓系统的通信接口程序;最终通过Java Web技术完成了门禁后台管理系统的程序设计与开发,并通过Web浏览器进行了页面效果的展示。再次,通过分析人脸识别算法流程,结合一类社区智能门禁系统的实际需求特点,基于OpenCV实现了一种基于局部特征分析的人脸识别算法。最后,基于嵌入式与Web平台,完成了硬件系统和软件系统的测试、整机系统联调测试,实现了对社区门禁设备的远程监控及社区住户的后台数据管理,并实现了通过人脸识别完成社区门禁系统的智能控制。系统测试表明,整机系统运行良好,能实现门口机设备管理、人脸识别控制门禁、门禁意外报警等功能,具有一定的推广价值。
人像比对软件的设计与实现
这是一篇关于人像比对,人脸检测,人脸识别的论文, 主要内容为伴随着公司各产品线的日益壮大,电子化程度越来越高,公司内外部业务对于人像比对应用的需求与日俱增,结合目前和潜在的需求,推出了人像比对软件,该系统通过广泛调研实际用户的意见,将调度中心管理、人像信息库管理、比对结果管理、在线比对管理等需求归集起来,形成了一套完整的人像比对应用管理的解决方案,完成从图像采集、人脸检测、人像建模、在线比对到比对结果核查与处理为闭环的管理功能。人像比对软件集Java EE技术与.Net技术之所长,采用C/S与B/S架构相结合的软件体系架构,完成并开发完成了全部功能。功能共划分为五个模块,分别是调度中心模块、人像信息库管理模块、比对结果模块、图像处理模块和在线比对模块。调度中心模块负责整体建模及比对任务的合理调度与管理,人像信息库管理模块负责建立与管理不同种类的人像信息,比对结果模块负责比对结果数据的展示,图像处理模块负责图像从采集、人脸检测、预处理与手动定位人脸建模等功能,在线比对模块负责线上实时的单独或批量的在线比对功能。人像比对软件在建立时,充分考虑其可靠性,支持7x24小时的不间断运行,充分保障人像数据,满足用户对系统的功能和性能要求,系统建设有良好的可扩展性。人像比对软件能从社会安全、户籍管理、出入境检查等多个场景帮助有关部门提高工作效率,已经成为未来的主要趋势。该系统不仅提高了工作效率,并为用户提供了系统稳定性的保障。目前人像比对软件已正常运行,系统运行稳定、状态良好。
基于深度学习的人脸识别研究及其实现
这是一篇关于深度学习,人脸识别,迁移学习,哈希方法的论文, 主要内容为人脸识别技术作为生物特征识别领域的前沿课题,一直是学术界和工业界研究的重点。在过去的几十年中,研究人员提出了许多不同的人脸识别算法,近年来,随着深度学习方法的引入,许多基于深度学习的人脸识别方法表现出强大的性能。本文研究了基于深度学习的人脸识别方法,并对关系匹配效率的深度人脸哈希进行了研究,具体完成的工作如下:(1)总结归纳了深度学习、深度人脸识别及深度哈希的发展历史和研究现状;介绍了卷积神经网络的结构及原理;对开源的深度学习框架Caffe的源码及软件架构进行了分析,并结合MNIST手写数字识别介绍了使用Caffe进行深度网络训练及完成图像识别任务。(2)针对深度模型训练过程中存在的大量的样本数据需求和实际应用训练数据不足的问题,基于迁移学习的思想,论文使用小样本数据集对现有的深度人脸模型进行参数精调,并将其迁移到特定的人脸识别任务。论文基于迁移学习的人脸识别方法在LFW人脸验证集上取得了 97.52%的精度,实验表明本文方法的有效性。(3)针对现有人脸识别方法特征维数高,计算开销大的问题,论文引入深度哈希将图像转换为一类感知哈希码来实现人脸图像检索、识别与匹配。为了减少图像哈希索引的冲突,提高人脸图像检索的精度,论文提出一种基于深度哈希与度量学习的方法。该方法使用深度神经网络学习图像深层特征,并引入三元组损失函数使得同类特征之间的距离尽可能小,异类特征之间的距离尽可能大。该方法利用随机映射将特征空间的高维人脸特征映射到汉明空间,使其在汉明空间的分布尽可能分散,以减少查询时碰撞概率。实验结果表明,论文所提方法与现有方法相比具有更好的性能。(4)针对闸机检票应用,设计实现了一个人脸识别检票系统,该系统包括人脸识别图形界面模块、人脸识别后台服务模块及动态链接库模块。论文详细介绍了其开发流程及软件架构,并使用真实数据进行了实验,验证了系统的可靠性和可行性。论文最后对全文进行了总结,并对以后的研究方向进行了展望。
基于人脸识别的智慧餐厅系统的设计与实现
这是一篇关于人脸识别,智慧餐厅,facenet,Spring Boot框架的论文, 主要内容为随着人工智能技术的迅速发展,人脸识别技术逐渐深入到各行各业,极大地便利了人们的生活。在与人们日常生活密切相关的餐厅、食堂等场所,各类管理系统已经得到了广泛的应用,但随着生活水平的提高,现有的管理系统已经很难满足人们日益提高的就餐要求。时下流行的移动支付要求必须随身携带终端设备,而同时盗刷二维码现象屡出不穷,人们需要一个更加快捷灵活,安全可用的支付方式。而通过人脸支付有助于实现快捷安全的支付。同时人们对于自身的饮食健康也更加地关注,希望更精确地了解自己摄入的营养含量,希望有更智能化、个性化的菜品推荐。因此需要开发一个更安全快捷、精准智能的食堂管理系统。针对上述问题,本文设计并实现了智慧餐厅系统,主要包含无人支付、在线订餐、营养分析和后台管理四个主要模块。无人支付模块包含基于facenet搭建的人脸支付平台和第三方支付平台,用以满足普通用户和临时用户进行快捷安全的支付需要。系统后台使用Spring Boot进行架构,前端使用Vue搭建了外卖网页并提供在线订餐服务,从而缩减点餐流程。营养分析模块实现了本次用餐的营养信息显示,月度营养分析报表和个性化的菜品推荐,并将营养图表发送到用户邮箱,方便了用户对自己的饮食健康进行管理。后台管理模块基于MVC模式实现,并为用户和管理员提供了对个人健康,订单信息和菜品的管理,使得餐厅能够更智能地处理订单、上架菜品。本系统在人脸识别的基础上实现了人脸支付,并搭建了在线订餐页面,缩短优化了点餐和支付的相关流程,使得就餐更加快捷灵活,方便智能。同时实现了后台管理,并通过对营养的分析管理和菜品的智能推荐,使得就餐更加精准智能。最后通过了单元测试和集成测试,在一定程度上实现了就餐的快捷化和个性化,提升了用户的就餐体验。
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