【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai智能领域，更具体地说，涉及所述一种基于ai智能的园区门闸管理方法及系统。
技术介绍
1、基于ai智能的园区门闸管理方法在现代科技发展中崭露头角。其历史技术背景包括计算机视觉、深度学习和物联网技术的蓬勃发展。过去，门闸管理主要依赖于传统的身份验证手段，如卡片或密码，容易被冒用。然而，随着计算机视觉技术的进步，基于ai的门闸管理允许使用高级面部识别和车牌识别技术，提高了识别准确性和速度。此外，物联网技术的兴起使得门闸设备可以实现实时数据传输和远程监控。综合利用这些技术，基于ai智能的门闸管理方法为园区提供了更高的安全性、便捷性和数据分析能力，使其成为现代化安全管理的关键工具。
2、现有技术中基于ai智能的园区门闸管理方法仍存在一些不足之处。首先，高昂的成本是一个挑战，包括硬件、软件、培训和维护成本，这可能对小型企业或园区的可承受性构成问题。其次，隐私和安全问题引发了关切，因为门闸管理系统可能收集大量个人信息，需要强化数据保护措施以防止滥用或泄漏。另外，对于复杂环境和恶劣天气条件下的准确性和鲁棒性仍然存在挑战，人脸识别和车牌识别可能会受到光线、角度和质量不佳的影响。最后，系统的可用性和稳定性对于门闸管理至关重要，但一旦系统出现故障或网络问题，可能会导致访问困难，需要更强大的备份和容错机制来应对这些情况。因此，未来的发展需要着重解决这些问题，以提高基于ai智能的园区门闸管理的全面可行性和可靠性。
技术实现思路
1、要解决的技术问题：现有技术中基于ai智能的园区
2、技术方案：
3、所述一种基于ai智能的园区门闸管理方法，包括以下步骤；
4、优选地，所述一种基于ai智能的园区门闸管理方法包括以下步骤：
5、s1.确定园区的门闸管理需求，包括访客管理、员工出入管理、车辆管理，根据需求制定系统规划和设计方案；
6、s2.选择硬件设备，包括摄像头、人脸识别设备、车牌识别设备、闸机，并进行安装和配置，所述摄像头、所述人脸识别设备、所述车牌识别设备、所述闸机用于采集数据和执行门闸控制；
7、s3.设定摄像头和传感器，开始采集门闸区域的数据，包括人脸图像、车牌号码、时间戳信息，并将所述门闸区域的数据存储在安全的数据库中；
8、s4.开始训练基于ai的模型，用于人脸识别、车牌识别任务；
9、所述基于ai的模型大量的标记数据来训练；
10、s5.将所述基于ai的模型集成到门闸管理系统中，确认数据流畅传输和处理，包括与门闸控制设备、数据库和其他系统的集成；
11、s6.开发和配置门闸管理系统，允许员工和访客进行预约，分配权限，确保只有授权人员进入园区；
12、s7.进行对所述门闸区域的实时监控，若发现异常情况，包括未授权访问和异常车辆，系统发出警报并采取适当的措施；
13、s8.收集和分析门闸管理数据，生成报告和统计信息。
14、优选的，所述s1系统规划中在门闸设备上部署包括边缘计算和边缘ai的算法，并集成自适应学习算法，系统根据不断变化的环境和使用模式优化识别性能。
15、优选的，根据权利要求2所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述边缘计算公式如下：
16、边缘计算的计算资源公式表示为边缘计算节点的计算资源＝f，f表示为处理器速度，内存容量，存储容量，和网络带宽；
17、其中，所述处理器速度、所述内存容量、所述存储容量和所述网络带宽是边缘设备的关键资源，通过这些资源的配置，评估边缘计算节点的性能；
18、边缘计算延迟公式如下：
19、边缘计算延迟＝数据传输延迟+数据处理延迟
20、数据传输延迟取决于数据从传感器到边缘设备的传输时间，而所述数据处理延迟取决于所述边缘设备上的计算速度，所述边缘计算的目标是减少整体延迟；
21、边缘计算的功耗公式如下：
22、边缘计算功耗＝f，f表示为处理器功耗，存储器功耗，通信模块功耗，运行时间；
23、上述表示边缘设备在运行时的功耗，其中包括处理器功耗、存储器功耗、通信模块功耗和运行时间的影响；
24、边缘计算资源优化公式如下：
25、最优资源配置＝min，min表示为延迟，成本，功耗；
26、上述表明在边缘计算环境中，在延迟、成本和功耗之间进行权衡，以找到最佳的资源配置方案；
27、所述边缘计算的任务分配公式如下：
28、任务分配策略＝f，f表示为任务负载，边缘节点状态，通信带宽；
29、上述确定将任务分配给哪个边缘节点。
30、优选地，所述s3采集门阀区域数据的包括以下步骤：
31、s31，对安装的硬件设备进行校准和配置，包括设置摄像头的视角、分辨率和焦距；
32、s32.启动摄像头和传感器，采集门闸区域的数据，包括人脸图像、车牌号码、时间戳、门闸状态信息，获得采集到的数据；
33、s33.将所述采集到的数据存储在安全的数据库中；
34、s34.实时监控的应用将数据实时传输到中央服务器和云平台；
35、s35.对所述采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、图像增强、格式转换；
36、s36.对训练ai模型的数据进行标记和标识，包括标记人脸图像中的人员身份和车牌图像中的车辆信息；
37、s37.确保所述采集到的数据符合法规和隐私保护要求，对敏感信息进行加密和安全存储。
38、优选地，所述s4ai模型训练包括以下步骤：
39、s41.收集与任务相关的大量数据；
40、所述大量数据为图像、文本、音频形式的，具体取决于模型要解决的问题，得到收集到的数据；
41、s42.对所述收集的数据进行清洗、去噪声、标准化和归一化预处理步骤，包括将所述收集到的数据划分为训练集、验证集和测试集，得到预处理后的步骤；
42、s43.基于文本向量化、图像处理和其他领域特定的特征工程技术，对所述预处理后的数据进行特征工程，提取和创建有用的特征；
43、s44.基于任务的性质，包括分类、回归、聚类，选择包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述一种基于AI智能的园区门闸管理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述S1系统规划中在门闸设备上部署包括边缘计算和边缘AI的算法，并集成自适应学习算法，系统根据不断变化的环境和使用模式优化识别性能。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述边缘计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述S3采集门阀区域数据的包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述S4AI模型训练包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述S5系统集成使用包括网络架构、统一通信协议的技术进行不同区域门闸系统之间的联动，共享信息和访客数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述进行不同区域门闸系统联动包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述S6访客预约访客使用手机自拍进行人脸识别，预约时与身份验证相结合。
9.一种基于AI智能的园区门闸管理系统，涉及权利要求1-8中任意一项一种基于AI智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述一种基于AI智能的园区门闸管理系统，根据一种基于AI智能的园区门闸管理方法设计得到，分为模身份验证模块、访客预约模块、门闸控制模块、权限管理模块、实时监控和报警模块、数据分析和报告模块、远程管理和配置模块、用户界面模块、数据库和存储模块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述一种基于ai智能的园区门闸管理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述s1系统规划中在门闸设备上部署包括边缘计算和边缘ai的算法，并集成自适应学习算法，系统根据不断变化的环境和使用模式优化识别性能。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述边缘计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述s3采集门阀区域数据的包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，所述s4ai模型训练包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的园区门闸管理方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪坚，胡龙，蒋云龙，王胜利，龙江，宋刘凯，
申请(专利权)人：上海益邦智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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