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智慧校园无感人脸识别考勤查寝系统解决方案.docx

4页
  • 卖家[上传人]:I***
  • 文档编号:229881537
  • 上传时间:2021-12-26
  • 文档格式:DOCX
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    • 智慧校园无感人脸识别考勤查寝系统解决方案   近些年校园暴力事件屡屡发,外部人员冒充学生或者家属朋友到校园内惹事生非,并发生过砍人事件,学生逃课,在校外滋事或者被社人员带坏,更有死在网吧的事件,不良的男女关系、早恋得不到有效的管控,校园盗窃事件学生宿舍楼作为校园盗窃、人身伤害等安全事故易发生场地,是学校开展安全管理工作的重点地方  但目前传统考勤、宿舍安全管理存在很多问题:  1、人工监察效率低  传统的考勤往往是通过高年级的学生或老师每晚定时到宿舍查寝,但查寝后学生偷偷溜出宿舍的情况时有发生,同时许多大学只有在大一刚入学期间才有查寝,所以通过人工方式查寝效率低,给校园宿舍考勤管理上带来诸多障碍,事倍功半  2、学校家长无法获取有效信息  学生是否按时去上课,放学是否回寝室休息,学生家长和老师无法获取到学生的有效轨迹信息管理人员无法及时获取考勤与归寝数据,学生擅自外出夜不归宿,诸如此类的事情屡屡发生,对学生的人身安全直接构成威胁  3、宿舍进出人员管理不到位  宿舍管理任务往往是由宿管老师来完成,但由于宿舍学生众多,进出时间无规律,宿管老师很难确认每一个进出人员是否都是学校的学生,在校学生带外来朋友回寝时有发生,一些社会不良人员就是利用此间空隙到寝室来进行不法事件。

      校园盗窃、人身伤害事故等安全事件也由此产生因此对学校宿舍区做好进出人员的严格管控,内部人员与外部人员区分尤为重要  解决方案  在学生寝室进出口部署了人脸抓拍机,与智能分析终端,安装便捷,容易部署无需特意配合,无感识别,学生在自然行走的情况下,相机自动完成抓拍比对,快速区分在校学生与外来人员  1、系统会对所有捕捉到人脸信息进行数据挖掘聚类,对早考勤时间后没有出勤或晚考勤时间没有归寝的同学自动比对筛查并形成结果推送考勤结果不仅准确且效率很高  2、学生进出轨迹信息会根据人脸特征聚类保存,老师或家长在有需要的情况下可以通过系统对某个学生的轨迹进行查询,了解学生的在校情况系统特有的逻辑功能,会对一些长期迟到早退,夜不归寝等一些不符合日常规范的行为通过数据进行分析,并将结果推送给管理人员管理人员可以及时获取考勤与归寝数据  3、进出人员自动比对结果,外来人员与内部人员主动提示,并可以在平台实时查看结果,给宿管老师工作带来便利的同时,也给宿舍安全带来了保障  SAAS云平台核心产品:  智能分析终端  ibox是一款高性能、高可靠性的人脸识别终端,依托深度学习算法,针对不同肤色人种深度优化,识别速度快,准确率高,支持20000人库以上人脸识别、人员高级特征分析、无感考勤、联动前端电子门禁,道闸,闸机,可以快速实现人脸检测,人脸识别,入侵检测等异常行为分析,并具备实时预防服务。

      平台人员特征下发后支持局域网下离线模式运行用户价值:  依托前端设备人脸识别算法,对行为的获取以统计,通过粹视5.0平台,生成可视化,结构化数据,以电子成长记录的形式作为报告呈现学生的各个时段的表现,结合文化成绩,供给学校和家长参考  参考指标:  1.上课出勤率,迟到早退,旷课  2.上课学习时间管理  3.教师考勤管理  4.学生就寝时间管理  5.各学科成绩  数据整合,综合评估学生老师在校表现,给家长给社会一个满意的答卷-全文完-。

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