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基于深度学习的门禁安全保障系统 

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申请/专利权人:东南大学成贤学院

摘要:本发明提供了一种基于深度学习的门禁安全保障系统,包括门禁识别模块,用于对人脸或车牌进行识别,再对识别结果进行实时跟踪,并将识别结果和跟踪结果与录入用户信息对比,其中识别结果包括人脸识别结果或车牌识别结果,主控器,用于根据对比结果,判断是否为用户,若为用户,则控制门禁打开,环境监测模块,用于获取人脸、车牌以及烟雾信息,以及用户界面与管理模块,用于用户的注册和录入用户信息,现实多个用户识别,并避免漏检的情况,进而提高门禁处的通行效率。

主权项:1.一种基于深度学习的门禁安全保障系统,其特征在于,包括:门禁识别模块,用于对人脸或车牌进行识别,再对识别结果进行实时跟踪,并使用BFMatcher将识别结果和跟踪结果与录入用户信息对比,其中识别结果包括人脸识别结果或车牌识别结果;主控器,用于根据对比结果,判断是否为用户,若为用户,则控制门禁打开;环境监测模块,用于获取人脸、车牌以及烟雾信息;以及用户界面与管理模块,用于用户的注册和录入用户信息。

全文数据:

权利要求:

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