基于人脸检测的智慧小区安防系统的研究与开发
这是一篇关于智慧小区,口罩不规范佩戴识别,Spring Boot,PyramidBox,人脸检测的论文, 主要内容为随着深度学习领域的发展,人脸检测算法在众多行业得到广泛运用。再加上我国经济持续发展和全民生活质量的明显改善,居民对于现代化的智能型小区的需要也越来越强烈。在这样的社会条件下,对智慧小区防控系统进行探究和研发很有必要。本文通过调研,分析了智慧小区安防系统的具体需求,并考虑到当前小区的疫情防控工作,结合人脸检测算法对口罩不规范佩戴识别模型进行研究。以此为基础,设计并实现了一个基于人脸检测的智慧小区安防系统。本文的主要工作如下:第一,针对当前小区疫情防控工作,提出了口罩不规范佩戴识别模型,模型由人脸(佩戴口罩)检测器Pyramid Box-MCCATT和YCr Cb椭圆肤色模型两部分组成。前者在Pyramid Box的基础上进行改进,首先对图像质量不高问题采取的是Clahe图像预处理方法,其次提出基于多通道上下文的注意力机制(Multi-Channel-Context-Attention MCCATT),改善了Pyramid Box中的上下文敏感预测模块,提高了人脸(佩戴口罩)检测准确率。后者将人脸图像转化为皮肤灰度图,以此为基础分析嘴、鼻暴露状况,进而判断是否规范佩戴口罩。实验结果表明,人脸(佩戴口罩)检测的AP达到92.35%,口罩不规范佩戴的识别率达到89%。第二,设计了基于Spring Boot框架、Vue.js架构的智慧小区安防系统方案。首先完成系统需求概要分析,进而明确详细需求。其次从架构设计、数据库设计等多方面进行系统设计。系统主要功能包括:1)人脸查询、人脸比对,在小区门禁点建立一道安全屏障;2)人员、车辆信息管理,使用户高效、便捷地对小区进行管理;3)口罩不规范佩戴识别,在小区范围内对人员不规范佩戴口罩的行为进行检测。
基于人脸检测的智慧小区安防系统的研究与开发
这是一篇关于智慧小区,口罩不规范佩戴识别,Spring Boot,PyramidBox,人脸检测的论文, 主要内容为随着深度学习领域的发展,人脸检测算法在众多行业得到广泛运用。再加上我国经济持续发展和全民生活质量的明显改善,居民对于现代化的智能型小区的需要也越来越强烈。在这样的社会条件下,对智慧小区防控系统进行探究和研发很有必要。本文通过调研,分析了智慧小区安防系统的具体需求,并考虑到当前小区的疫情防控工作,结合人脸检测算法对口罩不规范佩戴识别模型进行研究。以此为基础,设计并实现了一个基于人脸检测的智慧小区安防系统。本文的主要工作如下:第一,针对当前小区疫情防控工作,提出了口罩不规范佩戴识别模型,模型由人脸(佩戴口罩)检测器Pyramid Box-MCCATT和YCr Cb椭圆肤色模型两部分组成。前者在Pyramid Box的基础上进行改进,首先对图像质量不高问题采取的是Clahe图像预处理方法,其次提出基于多通道上下文的注意力机制(Multi-Channel-Context-Attention MCCATT),改善了Pyramid Box中的上下文敏感预测模块,提高了人脸(佩戴口罩)检测准确率。后者将人脸图像转化为皮肤灰度图,以此为基础分析嘴、鼻暴露状况,进而判断是否规范佩戴口罩。实验结果表明,人脸(佩戴口罩)检测的AP达到92.35%,口罩不规范佩戴的识别率达到89%。第二,设计了基于Spring Boot框架、Vue.js架构的智慧小区安防系统方案。首先完成系统需求概要分析,进而明确详细需求。其次从架构设计、数据库设计等多方面进行系统设计。系统主要功能包括:1)人脸查询、人脸比对,在小区门禁点建立一道安全屏障;2)人员、车辆信息管理,使用户高效、便捷地对小区进行管理;3)口罩不规范佩戴识别,在小区范围内对人员不规范佩戴口罩的行为进行检测。
基于微服务架构的智慧小区系统的设计与实现
这是一篇关于小区物业系统,微服务架构,智慧小区的论文, 主要内容为自2011年“智慧城市”的概念提出至今,经历9年左右的智能、智慧的变革创新,全球已全面进入智慧时代。目前,世界各地都在促进传统城市智能化科技化的发展,我国也将城市智能化发展视为城市未来的发展方向。智慧小区作为城市智能化发展的排头兵,其重要性毋庸赘述。智慧小区的打造,少不了高度信息化的小区物业管理。但是目前,很多小区还在使用传统的物业管理模式或者功能单一的物业管理信息系统,导致物业管理和物业服务严重滞后于小区居民的日常生活、工作需求。故设计并实现一个现代社会组织结构的智慧小区系统,对推进智慧城市建设具有重要意义。智慧小区系统旨在开发出一款供物业工作人员使用的小区物业管理系统和小区居民使用的物业服务微信小程序。物业工作人员通过使用物业管理系统可以对小区实行方便、高效的智能化管理。小区居民通过微信小程序可以享受到便捷、舒心的物业服务。本系统采用当前主流的微服务架构Spring Cloud及相关组件实现了微服务的注册和发现,负载均衡,服务的远程调用以及服务的熔断,降级。智慧小区的数据库不光使用传统关系型数据库My SQL存储业务数据,还运用了Key-Value型数据库Redis作为系统的缓存中间件对经常需要检索或者数据量大的数据进行缓存处理。使用Rabbit MQ消息代理中间件异步处理系统日志,减少系统非必要的业务资源。本系统的共划分为7个功能业务模块,每个功能模块都对应着一个独立的微服务,针对每个模块都进行了功能的设计与实现。在智慧小区系统设计时就充分考虑了使用群体的复杂性、多样性和系统的开发成本、技术难度,制定了一个切实,可行的开发方案。开发完成后对系统进行系统测试,并不断优化系统的相关功能与性能。总体而言,系统达到了最初的需求,具有一定的经济价值与社会价值,对推进智慧小区建设具有一定的参考价值。
基于人脸检测的智慧小区安防系统的研究与开发
这是一篇关于智慧小区,口罩不规范佩戴识别,Spring Boot,PyramidBox,人脸检测的论文, 主要内容为随着深度学习领域的发展,人脸检测算法在众多行业得到广泛运用。再加上我国经济持续发展和全民生活质量的明显改善,居民对于现代化的智能型小区的需要也越来越强烈。在这样的社会条件下,对智慧小区防控系统进行探究和研发很有必要。本文通过调研,分析了智慧小区安防系统的具体需求,并考虑到当前小区的疫情防控工作,结合人脸检测算法对口罩不规范佩戴识别模型进行研究。以此为基础,设计并实现了一个基于人脸检测的智慧小区安防系统。本文的主要工作如下:第一,针对当前小区疫情防控工作,提出了口罩不规范佩戴识别模型,模型由人脸(佩戴口罩)检测器Pyramid Box-MCCATT和YCr Cb椭圆肤色模型两部分组成。前者在Pyramid Box的基础上进行改进,首先对图像质量不高问题采取的是Clahe图像预处理方法,其次提出基于多通道上下文的注意力机制(Multi-Channel-Context-Attention MCCATT),改善了Pyramid Box中的上下文敏感预测模块,提高了人脸(佩戴口罩)检测准确率。后者将人脸图像转化为皮肤灰度图,以此为基础分析嘴、鼻暴露状况,进而判断是否规范佩戴口罩。实验结果表明,人脸(佩戴口罩)检测的AP达到92.35%,口罩不规范佩戴的识别率达到89%。第二,设计了基于Spring Boot框架、Vue.js架构的智慧小区安防系统方案。首先完成系统需求概要分析,进而明确详细需求。其次从架构设计、数据库设计等多方面进行系统设计。系统主要功能包括:1)人脸查询、人脸比对,在小区门禁点建立一道安全屏障;2)人员、车辆信息管理,使用户高效、便捷地对小区进行管理;3)口罩不规范佩戴识别,在小区范围内对人员不规范佩戴口罩的行为进行检测。
智慧小区环境污染监测及报警系统的设计与实现
这是一篇关于智慧小区,环境污染,监测,报警,嵌入式,GPS的论文, 主要内容为随着我国经济实力的不断增长,环境污染问题也随之而来。目前,我国城市存在的环境污染问题已经逐渐影响到人们的正常生活,但是传统的环境监测系统大多存在监测因子单一、综合分析能力弱、实时性差等不足,所以研制一套功能完善、实时性好、性价比高的环境污染监测及报警系统对预防严重污染事件发生和提高小区生活质量具有重要的意义。本文综合运用传感器网络技术、嵌入式开发技术、数据融合技术以及数据库技术设计实现了集数据采集、分析、报警、上传、处理于一体的环境污染监测及报警系统。该系统主要包括环境监测终端和环境污染监测管理平台两部分。环境监测终端是以STM32处理器和S3C6410处理器为核心,外围拓展噪声、光强、PM2.5、有害气体浓度等环境参数传感器模块,同时增加GPS模块、摄像头等模块,实现对环境参数、位置信息和视频图像的实时采集,并通过Wi-Fi模块将这些数据实时发送至环境污染监测管理平台。环境监测管理平台主要由环境污染监测服务器、Web服务器和移动手机终端三个部分组成。环境污染监测服务器采用C#语言开发,为用户提供了人性化的交互界面,并且具有数据接收、显示、存储、分析和报警等功能。Web服务器是通过JSP与Java语言共同实现的,为用户提供了污染数据查看、位置信息查找及实时视频监控等服务,在数据异常时,还提供报警提示和任务派发功能。移动手机终端是由Android语言编写的,主要实现对监测点数据的实时接收、显示、异常提示和远程视频监控,以及对派发任务的查看和路线导航等功能。测试结果表明,环境污染监测及报警系统运行稳定,能够实现对噪声、PM2.5、有害气体浓度、光照强度、GPS和视频图像等数据的实时采集与传输;环境污染监测服务器可以实现多节点数据实时接收、分析和异常报警功能;Web服务器实现了数据查看和任务派发功能;移动手机端可以及时将污染信息通知给环境巡检,为环境污染问题的及时处理提供可靠的保障。
基于微服务架构的智慧小区系统的设计与实现
这是一篇关于小区物业系统,微服务架构,智慧小区的论文, 主要内容为自2011年“智慧城市”的概念提出至今,经历9年左右的智能、智慧的变革创新,全球已全面进入智慧时代。目前,世界各地都在促进传统城市智能化科技化的发展,我国也将城市智能化发展视为城市未来的发展方向。智慧小区作为城市智能化发展的排头兵,其重要性毋庸赘述。智慧小区的打造,少不了高度信息化的小区物业管理。但是目前,很多小区还在使用传统的物业管理模式或者功能单一的物业管理信息系统,导致物业管理和物业服务严重滞后于小区居民的日常生活、工作需求。故设计并实现一个现代社会组织结构的智慧小区系统,对推进智慧城市建设具有重要意义。智慧小区系统旨在开发出一款供物业工作人员使用的小区物业管理系统和小区居民使用的物业服务微信小程序。物业工作人员通过使用物业管理系统可以对小区实行方便、高效的智能化管理。小区居民通过微信小程序可以享受到便捷、舒心的物业服务。本系统采用当前主流的微服务架构Spring Cloud及相关组件实现了微服务的注册和发现,负载均衡,服务的远程调用以及服务的熔断,降级。智慧小区的数据库不光使用传统关系型数据库My SQL存储业务数据,还运用了Key-Value型数据库Redis作为系统的缓存中间件对经常需要检索或者数据量大的数据进行缓存处理。使用Rabbit MQ消息代理中间件异步处理系统日志,减少系统非必要的业务资源。本系统的共划分为7个功能业务模块,每个功能模块都对应着一个独立的微服务,针对每个模块都进行了功能的设计与实现。在智慧小区系统设计时就充分考虑了使用群体的复杂性、多样性和系统的开发成本、技术难度,制定了一个切实,可行的开发方案。开发完成后对系统进行系统测试,并不断优化系统的相关功能与性能。总体而言,系统达到了最初的需求,具有一定的经济价值与社会价值,对推进智慧小区建设具有一定的参考价值。
智慧小区环境污染监测及报警系统的设计与实现
这是一篇关于智慧小区,环境污染,监测,报警,嵌入式,GPS的论文, 主要内容为随着我国经济实力的不断增长,环境污染问题也随之而来。目前,我国城市存在的环境污染问题已经逐渐影响到人们的正常生活,但是传统的环境监测系统大多存在监测因子单一、综合分析能力弱、实时性差等不足,所以研制一套功能完善、实时性好、性价比高的环境污染监测及报警系统对预防严重污染事件发生和提高小区生活质量具有重要的意义。本文综合运用传感器网络技术、嵌入式开发技术、数据融合技术以及数据库技术设计实现了集数据采集、分析、报警、上传、处理于一体的环境污染监测及报警系统。该系统主要包括环境监测终端和环境污染监测管理平台两部分。环境监测终端是以STM32处理器和S3C6410处理器为核心,外围拓展噪声、光强、PM2.5、有害气体浓度等环境参数传感器模块,同时增加GPS模块、摄像头等模块,实现对环境参数、位置信息和视频图像的实时采集,并通过Wi-Fi模块将这些数据实时发送至环境污染监测管理平台。环境监测管理平台主要由环境污染监测服务器、Web服务器和移动手机终端三个部分组成。环境污染监测服务器采用C#语言开发,为用户提供了人性化的交互界面,并且具有数据接收、显示、存储、分析和报警等功能。Web服务器是通过JSP与Java语言共同实现的,为用户提供了污染数据查看、位置信息查找及实时视频监控等服务,在数据异常时,还提供报警提示和任务派发功能。移动手机终端是由Android语言编写的,主要实现对监测点数据的实时接收、显示、异常提示和远程视频监控,以及对派发任务的查看和路线导航等功能。测试结果表明,环境污染监测及报警系统运行稳定,能够实现对噪声、PM2.5、有害气体浓度、光照强度、GPS和视频图像等数据的实时采集与传输;环境污染监测服务器可以实现多节点数据实时接收、分析和异常报警功能;Web服务器实现了数据查看和任务派发功能;移动手机端可以及时将污染信息通知给环境巡检,为环境污染问题的及时处理提供可靠的保障。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码驿站 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/51463.html
