时间:2023-12-16
BG皇冠体育主要内容:基于门禁系统的需求,设计并搭建出门禁系统的硬件架构、并协助后台管理系统来完成门禁系统。
(1)采用较为先进的技术力量,保证应用程序在硬件平台上运行具备一定的优势。
(5)具有可靠性,可用性和安全性,具有完善的技术支持。能够满足个人学习和设计需要。
(1)人脸信息录入:使用手机、平板等设备,采集教师、学生面部数据(或从电子照片获取),并存储在数据库中。
(2)门禁控制:树莓派(安装AndroidThings 系统) 控制电磁锁实现门禁管理,树莓派连接至开源的MQTT 服务, 通过推送服务获取控制信息。
(3)实训室管理:通过在基础信息中设置实训室的白名单,利用 Android 开发板、USB摄像头获取视频数据,并做人脸对比(1:1),实现实训室的智能化管理。
通过查阅资料、调研、吸取已有技术的基础上,项目组进行集体方案论证,共同制定设计方案,如图 1 所示。
硬件环境:4GB 及以上内存;至少 10G 可用硬盘空间; 公网 IP。
手机或平板安装人脸信息采集 APP,所需环境:An- droid 5.0 及以上系统;带前置摄像头;5 寸及以上屏幕。
符合结构简单,成本低,运行可靠性等设计要求的硬件系统由供电电源、安卓开发板、识别显示终端、高清摄像头、树莓派、门锁驱动模块、电磁门锁等组成。图 2 给出了硬件系统构成示意图。
Android 开发板、USB 摄像头:课前课后利用获取视频数据,检测其中的人脸信息并与数据库中的人脸数据对比(1:1),符合条件的存入数据库,并通知门禁控制设备。硬件系统中的树莓派(安装 Android Things 系统):
控制电磁锁实现门禁管理,树莓派连接至开源的MQTT 服务, 通过 MQTT 服务获取控制信息。图 3 给出了硬件系统关系示意图。
系统低功耗节能控制功能:当识读设备在一段时间内没有触摸屏操作和人靠近时,硬件系统自动关闭内置摄像机及液晶显示面板等设备,启动低功耗工作状态。
(2)人脸识别时匹配数据库不超过 1 秒;(3)客户端所有界面操作响应时间不超过 1 秒,服务器的交互、交互响应时间不超过 5 秒;
树莓派向继电器发出信号时,继电器控制电磁锁打开 / 关闭不超过 5 秒。
根据以上设计要求,以某实验室人脸识别门锁控制为例,进行了详细硬件平台和应用软件联调,图 4 给出了调试流程示意图。
在硬件设计、部件加工和制作、装配的基础上,搭建了实验环境。经过部件检验、软件测试、软硬件整体联调和反复试验,性能及参数验证,完成一个通过人脸信息识别,来判断和控制门禁的开与关最终测试效果达到了设计要求。
本系统使用 ArcFace 虹软人脸认知引擎,实现了人脸识别门禁控制系统,提高了系统的运行效率,在唯一性、自然性好、简单方便、非接触性、识别速度快、成本低等方面, 提升了实训室智能化建设水平。
该设计结构合理,学科特征明显,方案合理可行,具有一定的创新性。项目组织实施和管理及试验方案合理。
关键字:编辑:什么鱼 引用地址:基于AI的智慧人脸门禁系统设计方案上一篇:英特尔52岁——大厦将倾,冰山欲倒
要点: • 高通计划从2024年起,在旗舰智能手机和PC上支持基于Llama 2的AI部署,赋能开发者使用骁龙平台的AI能力BG皇冠体育,推出激动人心的全新生成式AI应用。 • 与仅仅使用云端AI部署和服务相比,终端侧AI部署能够助力开发者以显著降低的成本,提升用户隐私保护、满足用户安全偏好、增强应用可靠性,并实现个性化。 2023年7月18日,圣迭戈—— 高通技术公司和Meta正在合作优化Meta Llama 2大语言模型直接在终端侧的执行,无需仅依赖云服务。能够在智能手机、PC、VR/AR头显和汽车等终端上运行Llama 2一类的生成式AI模型,将支持开发者节省云成本,并为用户提供更加私密、可靠和个性化的体验。
应用 /
NVIDIA 发布用于工业数字孪生的数据中心规模 Omniverse 计算系统
NVIDIA OVX 专为机器人、AI、工业自动化等领域的大规模复杂应用的模拟而打造 加利福尼亚州圣克拉拉市——GTC——2022 年 3 月 22 日——NVIDIA 于今日发布用于驱动大规模数字孪生的 NVIDIA® OVX™计算系统 。 NVIDIA OVX 专为运行 NVIDIA Omniverse™ (实时物理级准确世界模拟和 3D 设计协作平台)中的复杂数字孪生模拟而设计。 OVX 系统结合了高性能 GPU 加速计算、图形处理和 AI 并配备了高速存储访问、低延迟网络、精确计时,具备创建逼真数字孪生所需的性能BG皇冠体育。OVX 将被用于模拟复杂的数字孪生,以构建建筑、工厂、城市乃至整个世界的模型。 NVI
深度学习是人工智能的热点发展方向之一,将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要,借助这些技术,使用数据驱动部署复杂的机器和设备。 为了比竞争对手更好地服务其目标客户,当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习(ML)和深度学习(DL)等新技术,以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术,团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为,而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢? 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介
第四范式已于近期完成C轮融资,融资金额超过10亿元,估值约12亿美金。同时引入包括国新、启迪、保利、三峡、中信、农银、交银等战略股东,红杉中国继续追加投资。本轮新晋投资方中国农业银行、交通银行,与第四范式原有股东中国工商银行、中国银行、中国建设银行同属“中国五大银行”,第四范式成为“五大行”联合投资的唯一创企。 针对本轮融资,第四范式创始人&CEO戴文渊表示:“第四范式业务版图已经从金融扩展到医疗、政府、能源、零售、媒体等领域,我们将继续加强在技术和平台上的投入,加速AI通用平台在各行业的拓展和规模化落地应用,为客户和合作伙伴提供更好的服务。” 资料显示,第四范式成立于2015年初,是一家人工智能技术与服务提供商。该公司核心产品“
人工智能已经突破了一项声音障碍。麻省理工学院(MIT)的研究人员开发了一款人工智能系统,可以“观看”无声的视频并且生成一段声音,效果十分逼真,以至于多数观众无法分辨出这些声音是否是计算机生成的BG皇冠体育。 MIT计算机科学和人工智能实验室(MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)称,其“深度学习算法”是头一个通过“声音图灵测试”的,生成的声音能够以假乱真。 这款视觉指示声音系统(Visually Indicated Sounds,简称Vis)受到训练,能够对棍子击打、刮擦或者捅一系列物体(从树叶、水到土壤和钢铁)时发出的声音进行分析。
美国的合同制造商 Lorser Industries 正在授权 BrainChip 的 Akida 神经形态 AI 技术用于软件定义无线电 (SDR)。 Lorser 在为其电子制造服务 (EMS) 客户设计 SDR 方面的专业知识与 BrainChip 的结合旨在提高 SDR 设备的适应性、可靠性和规模。 Akida 的神经网络处理允许 SDR 设备执行高级任务,例如信号检测、分类、调制/解调、加密/解密,以及使用 AI 和机器学习 (ML) 检测信号或声学数据中的异常。 Akida 的第二代神经形态架构可以在片上实时学习,并将能耗限制在微瓦到毫瓦范围内。 “Akida 处理器和 IP 是 SDR 设备的理想解决方案
当地时间11月7日BG皇冠体育,德国《汽车周刊》报道, 大众 和谷歌将合作研发量子计算机在汽车产业的应用。 大众和谷歌在葡萄牙里斯本举行的2017年全球网络峰会(Web Summit 2017)宣布将全面合作研发量子计算机在车业的应用。 大众和谷歌将组建一个研发小组,通过谷歌提供的量子计算机,大众汽车信息技术和谷歌的员工将合作研发交通优化、新材料架构、用于电动汽车的高性能电池,以及机器学习程序的人工智能。 大众IT负责人Martin Hofmann表示:“量子计算机技术将给我们打开新纪元。它将加快未来项目的发展。我们大众希望在量子计算机技术商业化的时候成为首个使用量子计算机的集团。通过和谷歌的合作,能让我们更接近我们的目标”。 谷歌量子人工
智能门禁大致可分为“门禁控制系统”和“门禁前端设备”。大多数使用者的观念认为在任何一道门上面增加带受权的智能系统就成为门禁,对每次进出的人数控制就很少监控到,对无人值守安全性要求高的地方就很不适用,绝少考虑门禁配套产品“门”其实可以发挥这方面的作用。本文初步探讨一下门禁前端设备对市场销售的影响这个课题。 在中国的门禁前端供应市场,只有少量的电动门、道闸、三辊闸等产品对进出人次上进行监控,这些产品在应用上只定位在公共场所,很少登堂入室进入到有档次的如政府和商业大楼,成为市场销售的一个空白点,与国外的广泛应用的情况形成很大的反差,这些现象的背后反映国内市场在推广门禁产品方面未能作正确引导消费,使市场“热点”反而成了市场“冷门”
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