【摘 要】
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随着社会的进步与信息技术的发展,居民对于社区门禁系统的要求越来越高。传统的门禁系统身份验证方式有密码、刷卡等,虽然在很大程度上方便用户使用,但由于这些验证手段与用户具有可分离性,且安全性低、易丢失,所以暴露出一些缺陷。论文根据现代智能社区门禁系统的需求,设计并实现一种智能社区门禁系统,应用在社区门口进出行人及车辆处。本智能社区门禁系统方案如下:采用NVIDIA的Jetson Nano平台通过TCP
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随着社会的进步与信息技术的发展,居民对于社区门禁系统的要求越来越高。传统的门禁系统身份验证方式有密码、刷卡等,虽然在很大程度上方便用户使用,但由于这些验证手段与用户具有可分离性,且安全性低、易丢失,所以暴露出一些缺陷。论文根据现代智能社区门禁系统的需求,设计并实现一种智能社区门禁系统,应用在社区门口进出行人及车辆处。本智能社区门禁系统方案如下:采用NVIDIA的Jetson Nano平台通过TCP/IP网络协议连接本地服务平台,使用Qt Designer搭建管理员系统界面,管理员可在管理界面实时监控门禁视频,并可随时通过PC端管理数据库中存储的用户信息。为保障系统识别的准确性,论文使用深度学习YOLOv3算法及卷积神经网络进行目标图像的检测与识别。门禁系统主要由三部分组成:视频监控模块、门禁控制模块以及管理监控平台。视频监控模块由工业摄像头和可运行深度学习算法的Jetson Nano平台来组成,负责图像的采集和处理。门禁控制模块接收平台信号控制电磁锁门禁开关,管理员监控平台使用Qt Designer进行搭建,可在PC端实时查看往来行人与车辆的监控、出行记录及住户信息,并可随时更新数据库。本地服务平台选用SQL Server2008为数据载体,负责信息实时交互与数据存储。论文在不同的外界光线环境下进行门禁系统测试,通过测试结果可知,论文设计实现的智能社区门禁系统的功能可以满足门禁系统的安全性与实时性需求,有较好的实际应用价值与发展前景。
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