人脸识别系统

校园人脸识别系统开发需求有哪些

别说谁变了你拦得住时间么 提交于 2020-03-01 08:45:39
随着人工智能的发展,人脸识别技术在各个领域的场景应用中日益丰富,在多个场景可以看到人脸识别系统的应用落地,在社区、企业、工地、安防等方面。而现在随着各地智慧校园的建设,有些学校逐步引入人脸识别技术,通过校园人脸识别系统开发应用落地。那么, 校园人脸识别系统开发 需求有哪些? 人员通行管理 校园门口是人员通行管理的重点区域。传统校卡进出的方式会存在忘带卡、冒用卡等方式带来的管理问题。采用基于人脸识别技术的通行管理系统,可设置白名单,比如教职工和学生信息,白名单人员能刷脸通行,提升使用体验,避免忘带卡的尴尬和冒刷风险。 安保管理需求 校园人脸识别系统开发对于安保管理需求是针对传统的视频监控和门禁控制系统的不足提出,通过人脸识别技术对现有的系统进行有效改观需求,实时对校园内人员采集信息,通过系统识别比对,可实现异常预警。 陌生人告警 学校大门是校园安全的安全围栏,需要严格控制人员进出的权限,可以通过校园人脸识别系统开发对白名单以外外的人员进行预警,避免没有授权的人员进入,减少安全风险的引发。可以有效杜绝陌生人员进入学校,提高校园的安全性。 学生上课管理需求 学生进入校园后,在上课方面的出勤情况是学校教学管理重点关注之一。基于人脸识别技术的考勤方式,可通过刷脸的方式考勤并将考勤数据通过系统上传至后台,可实时发送至管理者,进行有效管理,可以提高课堂考勤的便利性。

消息队列(一)简介

久未见 提交于 2020-02-10 20:54:15
消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候。 消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等,而部分数据库如Redis、Mysql以及phxsql也可实现消息队列的功能。 消息队列使用场景 消息队列在实际应用中包括如下四个场景: 应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败; 异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间; 限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况; 消息驱动的系统:系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者,生产者负责产生消息,消费者(可能有多个)负责对消息进行处理; 下面详细介绍上述四个场景以及消息队列如何在上述四个场景中使用: 异步处理 具体场景:用户为了使用某个应用,进行注册,系统需要发送注册邮件并验证 短信 。对这两个操作的处理方式有两种:串行及并行。 串行方式 新注册信息生成后,先发送注册邮件,再发送验证短信; 在这种方式下

人脸识别系统开发(3) -- C++与QML混合编程

扶醉桌前 提交于 2019-11-30 09:13:23
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/china_jeffery/article/details/78954822 使用Qt Quick技术可以快速的构建流畅的界面,而且具有动画等各种绚丽的效果。但它也有很多局限性,比如在网络访问、硬件操作、文件处理等方面,所以在很多时候我们需要混合使用C++和QML,比如使用QML构建界面,使用C++来实现非界面的业务逻辑等。这样也就涉及到了QML和C++之间的交互了。其实,QML的很多基本类型本来也是通过C++来实现的,比如Item对应QQuickItem类,Image对应QQuickImage类等。 前面人脸识别系统开发(2) – QML基础语法中提到的: import HFR.IDCard 1.0 // C++中IDCardReader类注册为QML对象 import HFR.VideoItem 1.0 // C++中VideoItem类注册为QML对象 1 2 就是典型的QML访问C++的例子,通过将C++类注册为QML对象,来让QML访问。 C++调用QML的例子如: QMetaObject::invokeMethod(g_Root, "showMsg", Q_ARG(QVariant, QObject::tr(

人脸识别系统开发(3) -- C++与QML混合编程

て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2019-11-29 03:30:09
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/china_jeffery/article/details/78954822 使用Qt Quick技术可以快速的构建流畅的界面,而且具有动画等各种绚丽的效果。但它也有很多局限性,比如在网络访问、硬件操作、文件处理等方面,所以在很多时候我们需要混合使用C++和QML,比如使用QML构建界面,使用C++来实现非界面的业务逻辑等。这样也就涉及到了QML和C++之间的交互了。其实,QML的很多基本类型本来也是通过C++来实现的,比如Item对应QQuickItem类,Image对应QQuickImage类等。 前面人脸识别系统开发(2) – QML基础语法中提到的: import HFR.IDCard 1.0 // C++中IDCardReader类注册为QML对象 import HFR.VideoItem 1.0 // C++中VideoItem类注册为QML对象 1 2 就是典型的QML访问C++的例子,通过将C++类注册为QML对象,来让QML访问。 C++调用QML的例子如: QMetaObject::invokeMethod(g_Root, "showMsg", Q_ARG(QVariant, QObject::tr(

解析人脸识别系统的技术流程

两盒软妹~` 提交于 2019-11-27 07:11:50
人脸识别系统分析:系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成,实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中,前端人脸采集设备负责人脸图像的采集,接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能,可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务,接收到的抓拍图片存入云存储单元,并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警,建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要,支持实时人脸抓拍、检索等功能,可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息,为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起

消息队列及常见消息队列介绍

孤者浪人 提交于 2019-11-27 02:50:48
消息队列及常见消息队列介绍 一、消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候。 消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等,而部分数据库如Redis、Mysql以及phxsql也可实现消息队列的功能。 二、消息队列使用场景 消息队列在实际应用中包括如下四个场景: 应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败; 异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间; 限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况; 消息驱动的系统:系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者,生产者负责产生消息,消费者(可能有多个)负责对消息进行处理; 下面详细介绍上述四个场景以及消息队列如何在上述四个场景中使用: 2.1 异步处理 具体场景:用户为了使用某个应用,进行注册,系统需要发送注册邮件并验证短信。对这两个操作的处理方式有两种:串行及并行。 (1)串行方式:新注册信息生成后,先发送注册邮件

消息队列及常见消息队列介绍

怎甘沉沦 提交于 2019-11-27 02:49:39
一、消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候。 消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等,而部分数据库如Redis、Mysql以及phxsql也可实现消息队列的功能。 二、消息队列使用场景 消息队列在实际应用中包括如下四个场景: 应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败; 异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间; 限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况; 消息驱动的系统:系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者,生产者负责产生消息,消费者(可能有多个)负责对消息进行处理; 下面详细介绍上述四个场景以及消息队列如何在上述四个场景中使用: 2.1 异步处理 具体场景:用户为了使用某个应用,进行注册,系统需要发送注册邮件并验证短信。对这两个操作的处理方式有两种:串行及并行。 (1)串行方式:新注册信息生成后,先发送注册邮件,再发送验证短信; 在这种方式下

【kafka】一、消息队列

独自空忆成欢 提交于 2019-11-26 06:37:24
在高并发的应用场景中,由于来不及同步处理请求,接收到的请求往往会发生阻塞。例如,大量的插入、更新请求同时到达数据库,这会导致行或表被锁住,最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常” 的错误。因此,在高并发的应用场景中需要一个缓冲机制,而消息队列则可以很好地充当这样一个角色。消息队列通过异步处理请求来缓解系统的压力。 什么是消息队列 “消息队列” (Message Queue, MQ)从字面来理解,是一个队列,拥有先进先出(FIFO)的特性。它主要用于不同进程或线程之间的通信,用来处理一系列的输入请求。消息队列采用异步通信机制。即:消息的发送者和接收者无须同时与消息队列进行数据交互,消息会一直保存在队列中,直至被接收者读取。每一条消息记录都包含详细的数据说明,包括数据产生的时间、数据类型、特定的输入参数。 消息队列的应用场景 应用解耦:多个应用可通过消息队列对相同的消息进行处理,应用之间相互独立,互不影响; 异步处理:相比于串行和并行处理,异步处理可以减少处理的时间;数据限流:流量高峰期,可通过消息队列来控制流量,避免流量过大而引起应用系统崩溃; 消息通信:实现点对点消息队列或聊天室等。 1.应用解耦,由于消息与平台和语言无关,并且在语法上也不再是函数之间的调用,因此,消息队列允许应用接口独立地进行扩展,只用应用接口遵守同样的接口约束。 举例,用户使用客户端上传一张个人图片。