【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及校园门禁，尤其涉及一种基于人工智能的智慧校园门禁系统。
技术介绍
1、智慧校园门禁系统是一种集成了扫描、识别、验证等技术的电子化门禁系统，用于校园管理。通过安装智慧门禁系统，学校可以实现对校园进出的全面实时监控，对校园人员和物品的管理更加精细化，提高了校园管理的效率和安全性。
2、传统的智慧校园门禁系统，数据记录有限，无法进行大数据分析，另外，当进出人员的行为和异常情况，如徘徊、聚集等，传统的智慧校园门禁系统难以识别，因此，提出的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在，传统的智慧校园门禁系统，数据记录有限，无法进行大数据分析，另外，当进出人员的行为和异常情况，如徘徊、聚集等，传统的智慧校园门禁系统难以识别的缺点，而提出的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，包括：
4、人脸采集与识别模块：负责通过高清晰摄像头采集进出人员的面部图像；
5、数据记录与分析模块：负责记录所有进出人员相关数据，并进行数据挖掘和分析；
6、行为分析和异常检测模块：负责监测学生和教职员工的行为模式，自动识别异常行为；
7、自动化管理模块：负责自动控制电控门的开启或关闭；
8、云计算支持模块：负责利用云计算资源进行数据处理和分析；
9、接入其
10、移动互联模块：负责移动设备接入，实现远程监控和控制；
11、所述人脸采集与识别模块采集的进出人员的面部图像，采集到的面部图像以及对应时间段传输给数据记录与分析模块，所述数据记录与分析模块将进出人员的数据提供给行为分析和异常检测模块与自动化管理模块，所述行为分析和异常检测模块的报警信息传输给自动化管理模块，所述移动互联模块将系统的实时数据传输给对应远程监控设备或移动设备上，同时，所述远程监控设备或移动设备上传的指令或请求通过移动互联模块传输给智慧校园门禁系统。
12、上述技术方案进一步包括：
13、所述人脸采集与识别模块包括图像采集单元、人脸检测单元、特征提取单元与人脸识别单元，所述图像采集单元使用高清晰摄像头采集进出人员的面部图像，所述人脸检测单元在图像中检测和定位人脸区域，所述特征提取单元从人脸图像中提取出具有代表性的特征向量，所述人脸识别单元通过比对人脸特征向量，判断输入的人脸是否匹配已知的人脸信息，从而确定人员的身份。
14、所述人脸识别单元构建卷积神经网络模型进行人脸识别，其具体步骤如下：
15、输入数据表示：假设输入数据为一个多维数组，记为x，x的维度为(批量大小，通道数，高度，宽度)，分别表示输入的样本数量、通道数量、图像高度和图像宽度；
16、卷积操作：通过卷积核对输入数据进行滑动窗口的卷积操作，提取输入数据中的特征，假设卷积核的维度为(通道数，卷积核高度，卷积核宽度)，记为w，卷积操作可以通过以下公式表示：z[i,j]＝sum(sum(sum(x[:,:,i:i+h,j:j+w]*w)))+b其中，z是卷积操作的输出，表示特征图，i和j表示特征图的位置，h和w分别表示卷积核的高度和宽度，b是偏置项；
17、激活函数：在卷积操作之后，应用relu对特征图进行非线性变换，增加网络的表达能力；
18、池化操作：通过在局部感知区域内选择平均值作为池化结果，减少特征图的空间维度，并保留重要的特征信息；
19、全连接操作：在经过多次卷积和池化操作之后，将特征图展开成一维向量，并通过全连接层进行分类或回归任务，全连接层中的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过学习权重和偏置来建立输入和输出之间的映射关系；
20、损失函数：在卷积神经网络模型中，使用交叉熵损失函数来度量模型的预测结果与真实标签之间的差距；
21、反向传播算法：使用反向传播算法来计算损失函数对于模型参数的梯度，并使用梯度下降来更新模型参数，不断优化模型的性能。
22、所述数据记录与分析模块包括数据记录单元与数据分析单元，所述数据记录单元记录所有进出人员的相关数据，所述数据分析单元利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，提供有关进出人员的统计和报告。
23、所述数据分析单元利用人工智能技术进行数据挖掘和分析的具体步骤为：
24、数据收集与预处理：收集门禁系统的进出记录数据，对数据进行预处理操作；
25、算法选择与模型训练：需要明确问题的类型，理解数据的特性和业务需求，基于对问题的理解，选择一个或多个适合的机器学习算法；
26、特征选择与提取：通过特征工程从预处理后的数据中提取与问题相关的特征；
27、实时处理与预警：将模型部署到数据分析模块的实际环境中，实时处理进出记录数据。
28、监控与更新：对模型进行持续监控，确保其正常运行和准确预测，定期更新数据集和模型，以适应实际环境的变化和新的行为模式。
29、所述行为分析和异常检测模块包括行为监测单元、异常行为识别单元与报警单元，所述行为监测单元负责监测学生和教职员工的行为模式，所述异常行为识别单元利用人工智能技术自动识别异常行为，所述报警单元及时报警，所述行为监测单元负责监测学生和教职员工的行为模式，将识别结果和相关信息传递给异常行为识别单元，所述异常行为识别单元利用人工智能技术分析行为模式数据，识别异常行为并产生识别结果，所述报警单元接收异常行为识别单元的输出。
30、所述异常行为识别单元利用人工智能技术分析行为模式数据的具体步骤为：
31、人工智能技术应用：利用人工智能技术，对行为数据进行处理和分析；
32、行为模式学习：收集大量的行为数据，建立起正常行为的基准线，随着时间的推移，不断学习新的行为模式，并更新基准线；
33、异常行为识别：当新产生的行为数据与正常行为基准线存在较大差异时，系统自动将其识别为异常行为，利用多维度分析，不仅考虑单一的行为特征，还结合时间、地点、人物等多维度信息进行分析，同时，管理员可以根据实际情况设定异常行为的阈值；
34、输出结果：将识别结果输出给报警模块。
35、所述云计算支持模块包括资源管理单元、安全与隐私保护单元、集成与接口单元与容灾备份单元，所述资源管理单元负责动态地扩展计算能力和存储空间，所述安全与隐私保护单元采用安全措施和技术，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性，所述集成与接口单元负责提供统一的集成接口，使得智慧校园门禁系统可以与其他系统进行数据交互和共享，所述容灾备份单元通过云计算的容灾备份服务，确保门禁系统的数据安全。
36、本专利技术具备以下有益效果：
37、1、本专利技术中，利用云计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述人脸采集与识别模块包括图像采集单元、人脸检测单元、特征提取单元与人脸识别单元，所述图像采集单元使用高清晰摄像头采集进出人员的面部图像，所述人脸检测单元在图像中检测和定位人脸区域，所述特征提取单元从人脸图像中提取出具有代表性的特征向量，所述人脸识别单元通过比对人脸特征向量，判断输入的人脸是否匹配已知的人脸信息，从而确定人员的身份。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述人脸识别单元构建卷积神经网络模型进行人脸识别，其具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述数据记录与分析模块包括数据记录单元与数据分析单元，所述数据记录单元记录所有进出人员的相关数据，所述数据分析单元利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，提供有关进出人员的统计和报告。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述数据分析
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述行为分析和异常检测模块包括行为监测单元、异常行为识别单元与报警单元，所述行为监测单元负责监测学生和教职员工的行为模式，所述异常行为识别单元利用人工智能技术自动识别异常行为，所述报警单元及时报警，所述行为监测单元负责监测学生和教职员工的行为模式，将识别结果和相关信息传递给异常行为识别单元，所述异常行为识别单元利用人工智能技术分析行为模式数据，识别异常行为并产生识别结果，所述报警单元接收异常行为识别单元的输出。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述异常行为识别单元利用人工智能技术分析行为模式数据的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述云计算支持模块包括资源管理单元、安全与隐私保护单元、集成与接口单元与容灾备份单元，所述资源管理单元负责动态地扩展计算能力和存储空间，所述安全与隐私保护单元采用安全措施和技术，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性，所述集成与接口单元负责提供统一的集成接口，使得智慧校园门禁系统可以与其他系统进行数据交互和共享，所述容灾备份单元通过云计算的容灾备份服务，确保门禁系统的数据安全。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述人脸采集与识别模块包括图像采集单元、人脸检测单元、特征提取单元与人脸识别单元，所述图像采集单元使用高清晰摄像头采集进出人员的面部图像，所述人脸检测单元在图像中检测和定位人脸区域，所述特征提取单元从人脸图像中提取出具有代表性的特征向量，所述人脸识别单元通过比对人脸特征向量，判断输入的人脸是否匹配已知的人脸信息，从而确定人员的身份。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述人脸识别单元构建卷积神经网络模型进行人脸识别，其具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述数据记录与分析模块包括数据记录单元与数据分析单元，所述数据记录单元记录所有进出人员的相关数据，所述数据分析单元利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，提供有关进出人员的统计和报告。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的智慧校园门禁系统，其特征在于，所述数据分析单元利用人工智能技术进行数据挖掘和分析的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的...
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