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摘要:
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.智能社区门禁系统采用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,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.在不同的外界光线环境下进行门禁系统测试,测试结果表明,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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内容分析
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文献信息
篇名 智能社区门禁系统的设计与实现
来源期刊 黑龙江大学工程学报 学科 工学
关键词 人脸识别门禁系统 卷积神经网络 人脸活体检测 智能社区
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 电子与机电工程
研究方向 页码范围 56-62
页数 7页 分类号 TU855
字数 语种 中文
DOI 10.13524/j.2095-008x.2020.03.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘明亮 28 73 6.0 7.0
2 王伟 19 34 4.0 5.0
3 李智慧 2 5 1.0 2.0
4 刘峻伯 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (26)
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参考文献  (7)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
人脸识别门禁系统
卷积神经网络
人脸活体检测
智能社区
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
黑龙江大学工程学报
季刊
2095-008X
23-1566/T
16开
哈尔滨市学府路74号
1972
chi
出版文献量(篇)
3181
总下载数(次)
5
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