一种基于大数据的数据识别管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的数据识别管理系统及方法，包括：数据采集模块、数据库、识别数据分析模块、数据识别管理模块和识别终端管理模块，通过数据采集模块采集门禁设备信息、识别数据和监控信息，通过数据库存储采集到的全部数据，通过识别数据分析模块调取监控信息，分析进行识别管理的必要度，通过数据识别管理模块预测不同队伍当前完成识别需要的时间，提醒用户选择最佳的队伍等待识别，通过识别终端管理模块调整识别终端中数据删除的时间，减少了终端数据占用，帮助用户选择等待时间最短、最佳的队伍，减少了等待时间，也一定程度上改善了设备前拥堵的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的数据识别管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的数据识别管理系统及方法。

技术介绍

[0002]数据识别包括条码识别技术、生物识别技术、图像识别技术等，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行识别的一种生物识别技术，用人脸识别设备的摄像机采集含有人脸的图像，并自动在图像中检测和跟踪人脸，企业建筑楼下一般都设置有人脸识别设备，能够供员工进行人脸识别后顺利通过门禁闸机；
[0003]现有的人脸数据识别管理方式仍存在一些问题：首先，由于设置的识别设备数量有限，在上下班等高峰期时人流量过多，需要在设备前等待识别，在设置多个识别设备的基础上，人们往往会通过目测的方式判断排队队伍人数，但是每个人进行识别的速度不同，存在选择错误队伍导致等待时间延长甚至迟到的可能性，现有技术无法利用大数据技术为未识别的用户选择最佳的队伍等待识别，不能帮助用户尽快通过门禁设备，无法改善设备前拥堵问题；其次，识别到的温度数据等一般会存储到终端中，现有技术无法选择最佳的删除数据时间，不利于识别设备的正常使用。
[0004]所以，人们需要一种基于大数据的数据识别管理系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的数据识别管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的数据识别管理系统，所述系统包括：数据采集模块、数据库、识别数据分析模块、数据识别管理模块和识别终端管理模块；
[0007]所述数据采集模块的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述识别数据分析模块的输入端，所述识别数据分析模块的输出端连接所述数据识别管理模块的输入端，所述数据识别管理模块的输出端连接所述识别终端管理模块的输入端；
[0008]通过所述数据采集模块采集门禁设备信息、识别数据和监控信息，将采集到的全部数据传输到所述数据库中；
[0009]通过所述数据库存储采集到的全部数据；
[0010]通过所述识别数据分析模块调取监控信息，分析进行识别管理的必要度；
[0011]通过所述数据识别管理模块预测不同队伍当前完成识别需要的时间，提醒用户选择最佳的队伍等待识别；
[0012]通过所述识别终端管理模块调整识别终端中数据删除的时间。
[0013]进一步的，所述数据采集模块包括设备信息采集单元、识别数据采集单元和监控信息采集单元；
[0014]所述设备信息采集单元、识别数据采集单元和监控信息采集单元的输出端连接所述数据库的输入端；
[0015]所述设备信息采集单元用于采集用于人脸识别的门禁设备数量信息；
[0016]所述识别数据采集单元用于采集以往不同时间段进行人脸识别的人数信息；
[0017]所述监控信息采集单元用于采集实时监控信息。
[0018]进一步的，所述识别数据分析模块包括监控信息调取单元、人流量统计单元和识别管理选择单元；
[0019]所述监控信息调取单元的输入端连接所述数据库的输出端，所述监控信息调取单元的输出端连接所述人流量统计单元的输入端，所述人流量统计单元的输出端连接所述识别管理选择单元的输入端；
[0020]所述监控信息调取单元用于调取实时监控信息；
[0021]所述人流量统计单元用于统计当前在门禁设备前等待进出的人流量；
[0022]所述识别管理选择单元用于分析当前进出门禁设备的人员拥挤程度，设置人员拥挤程度阈值，在拥挤程度超出阈值时，选择进行识别队伍管理。
[0023]进一步的，所述数据识别管理模块包括识别时长预测单元、轨迹长度获取单元和队伍选择提醒单元；
[0024]所述识别时长预测单元的输入端连接所述识别管理选择单元的输出端，所述识别时长预测单元的输出端连接轨迹长度获取单元的输入端；所述轨迹长度获取单元的输出端连接所述队伍选择提醒单元的输入端；
[0025]所述识别时长预测单元用于在选择进行人脸识别管理时，在当前不同门禁设备前排队用户中，预测用户完成人脸识别需要的时长信息；
[0026]所述轨迹长度获取单元用于调取监控信息，提取当前不同门禁设备前的队伍轨迹长度；
[0027]所述队伍选择提醒单元用于结合预测的时常信息和轨迹长度分析不同队伍完成识别需要的时间，并提醒用户选择最佳的队伍等待识别。
[0028]进一步的，所述识别终端管理模块包括存储数据分析单元和删除时间调整单元；
[0029]所述存储数据分析单元的输入端连接所述人流量统计单元的输出端，所述存储数据分析单元的输出端连接所述删除时间调整单元的输入端；
[0030]所述存储数据分析单元用于分析当前识别终端中存储的数据量以及不同时间段的人流量信息；
[0031]所述删除时间调整单元用于依据数据量和人流量信息设置删除终端中存储数据的最佳时间。
[0032]一种基于大数据的数据识别管理方法，包括以下步骤：
[0033]S01：采集门禁设备信息、识别数据和监控信息；
[0034]S02：调取监控信息，分析进行识别管理的必要度；
[0035]S03：在有必要进行识别管理时，预测不同队伍当前完成识别需要的时间，提醒用户选择最佳的队伍等待识别；
[0036]S04：调整识别终端中数据删除的时间。
[0037]进一步的，在步骤S01中：采集到当前门禁设备的数量为m，利用监控摄像头对人脸
识别环境进行实时监控，并采集监控信息，将一天平均分为n个时间段，采集以往f天各个时间段进行人脸识别的人数和识别时长，获取到采集到以往随机一天各个时间段内在随机一个门禁设备前进行人脸识别的人数集合为A＝{A1，A2，
…
，An}，采集到门禁设备识别终端中存储的最大数据量为q，每次人脸识别后存储的数据量为v；
[0038]在步骤S02中：调取监控信息，调取到当前不同门禁设备前等待进入的人员数量集合为C＝{C1，C2，
…
，Cm}，等待出去的人员数量集合为B＝{B1，B2，
…
，Bm)，获取到不同门禁设备前，随机一个已完成人脸识别通过门禁设备的用户花费的识别时长集合为t＝{t1，t2，
…
，tm}，随机一个已通过门禁设备出去的用户花费的时长集合为T＝{T1，T2，
…
，Tm}，根据公式计算得到当前进出门禁设备的人员拥挤程度W，其中，Ci表示当前随机一个门禁设备前等待进入的人员数量，Bi表示对应门禁设备前等待出去的人员数量，ti表示随机一个已完成人脸识别通过随机一个门禁设备的用户花费的识别时长，Ti表示已通过随机一个门禁设备出去的随机一个用户花费的时长，设置人流拥挤程度阈值为w，比较W和w：若W≤w，判断进行识别管理的必要度低，选择不进行识别队伍管理；若W＞w，判断进行识别管理的必要度高，选择进行识别队伍管理，通过识别数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的数据识别管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、识别数据分析模块、数据识别管理模块和识别终端管理模块；所述数据采集模块的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述识别数据分析模块的输入端，所述识别数据分析模块的输出端连接所述数据识别管理模块的输入端，所述数据识别管理模块的输出端连接所述识别终端管理模块的输入端；通过所述数据采集模块采集门禁设备信息、识别数据和监控信息，将采集到的全部数据传输到所述数据库中；通过所述数据库存储采集到的全部数据；通过所述识别数据分析模块调取监控信息，分析进行识别管理的必要度；通过所述数据识别管理模块预测不同队伍当前完成识别需要的时间，提醒用户选择最佳的队伍等待识别；通过所述识别终端管理模块调整识别终端中数据删除的时间。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据识别管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括设备信息采集单元、识别数据采集单元和监控信息采集单元；所述设备信息采集单元、识别数据采集单元和监控信息采集单元的输出端连接所述数据库的输入端；所述设备信息采集单元用于采集用于人脸识别的门禁设备数量信息；所述识别数据采集单元用于采集以往不同时间段进行人脸识别的人数信息；所述监控信息采集单元用于采集实时监控信息。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的数据识别管理系统，其特征在于：所述识别数据分析模块包括监控信息调取单元、人流量统计单元和识别管理选择单元；所述监控信息调取单元的输入端连接所述数据库的输出端，所述监控信息调取单元的输出端连接所述人流量统计单元的输入端，所述人流量统计单元的输出端连接所述识别管理选择单元的输入端；所述监控信息调取单元用于调取实时监控信息；所述人流量统计单元用于统计当前在门禁设备前等待进出的人流量；所述识别管理选择单元用于分析当前进出门禁设备的人员拥挤程度，设置人员拥挤程度阈值，在拥挤程度超出阈值时，选择进行识别队伍管理。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数据识别管理系统，其特征在于：所述数据识别管理模块包括识别时长预测单元、轨迹长度获取单元和队伍选择提醒单元；所述识别时长预测单元的输入端连接所述识别管理选择单元的输出端，所述识别时长预测单元的输出端连接轨迹长度获取单元的输入端；所述轨迹长度获取单元的输出端连接所述队伍选择提醒单元的输入端；所述识别时长预测单元用于在选择进行人脸识别管理时，在当前不同门禁设备前排队用户中，预测用户完成人脸识别需要的时长信息；所述轨迹长度获取单元用于调取监控信息，提取当前不同门禁设备前的队伍轨迹长度；所述队伍选择提醒单元用于结合预测的时常信息和轨迹长度分析不同队伍完成识别需要的时间，并提醒用户选择最佳的队伍等待识别。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数据识别管理系统，其特征在于：所述识别终端管理模块包括存储数据分析单元和删除时间调整单元；所述存储数据分析单元的输入端连接所述人流量统计单元的输出端，所述存储数据分析单元的输出端连接所述删除时间调整单元的输入端；所述存储数据分析单元用于分析当前识别终端中存储的数据量以及不同时间段的人流量信息；所述删除时间调整单元用于依据数据量和人流量信息设置删除终端中存储数据的最佳时间。6.一种基于大数据的数据识别管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S01：采集门禁设备信息、识别数据和监控信息；S02：调取监控信息，分析进行识别管理的必要度；S03：在有必要进行识别管理时，预测不同队伍当前完成识别需要的时间，提醒用户选择最佳的队伍等待识别；S04：调整识别终端中数据删除的时间。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的数据识别管理方法，其特征在于：在步骤S01中：采集到当前门禁设备的数量为m，利用监控摄像头对人脸识别环境进行实时监控，并采集监控信息，将一天平均分为n个时间段，采集以往f天各个时间段进行人脸识别的人数和识别时长，获取到采集到以往随机一天各个时间段内在随机一个门禁设备前进行人脸识别的人数集合为A＝{A1，A2，
…
，An}，采集到门禁设备识别终端中存储的最大数据量为q，每...

【专利技术属性】
技术研发人员：周江锋，褚琰，
申请(专利权)人：深圳市鼎山科技有限公司，
类型：发明
国别省市：