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基于机器学习的宿舍通道管理系统设计
资料介绍
目前我国高校仍处于持续扩建与开放阶段，高校的校园安全问题日益凸显，各高校也在积极地铺设校园安防系统保证校园内师生各方面的安全。宿舍安全作为校园安全问题中重要的一环，得到了普遍重视。已有不少高校逐渐建设和完善宿舍楼的出入通道管理方案。大部分现有的通道管理系统主要依靠校园一卡通等射频卡标识学生身份实现宿舍楼人员出入管理，但是使用中容易出现冒用他人校园一卡通出入的情况;系统在使用过程产生大量的数据多用于查询，并未得到有效利用。因此，本文提出一种基于机器学习的通道管理系统，借助于机器学习的方法学习授权用户的图像并分析用户产生的行为数据，更好地实现宿舍智能化管理，紧跟科技与计算机技术的发展趋势，助力打造智慧型平安校园。
本文设计的通道管理系统，主要由闸机控制器、管理客户端与服务器组成，协同工作实现根据校园一卡通与用户面部特征双重信息验证用户身份，学习用户出入宿舍的时间规律与结伴规律。闸机控制子系统以单片机和读卡器为核心辅以外围电路检测刷卡卡号是否为本楼授权，初步验证刷卡通过用户的身份;管理客户端调用最新的面部识别模型对刷卡通过的用户进行身份认证，验证用户出入时间规律，可查询用户出入结伴规律，保存用户使用数据定时上传服务器和下载更新面部识别模型与出入时间规律模型;服务器主要负责调用近期用户使用数据训练用户面部识别模型，分析用户出入时间规律与出入结伴规律，使用网络通信下发训练模型与参数以及保存与更新用户的基本信息、授权信息以及日常使用记录数据等。
本文先介绍了系统各个子系统的整体设计与工作流程，接着详细研究并设计了面部识别模型训练与应用和用户出入规律的学习，其中包括客户端与服务器的详细设计和工作流程实现。
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