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办公室考勤系统

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网络摄像头只是一个被动的监控和取证工具,需要人来查看监控画面,才能辨识出事件的发生。而如此庞大的监控摄像头,根本无法配备足够的人力进行人工监控,所以视频监控只起到了录像的功能。只有发生了事故之后,才会调查监控录像查证,做事后分析,并没有起到监控预警作用。

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由此应运而生的是针对特定应用场景的智能视频监控系统。我们把计算机视觉、视频图像处理、深度学习等技术运用到视频监控技术当中,自动判定监控画面中是否出现特定事件或人物,做到主动进行预警等功能。

我们提出设计一个基于网络视频监控的人员考勤安防系统,把近年来兴起的基于深度学习的人脸识别技术融入到智能视频监控系统中,利用计算机视觉和视频图像处理技术,检测、识别特定的员工,根据其进出公司情况进行考勤,与此同时,系统识别非注册人员(外来人员),根据身份判别结果进行主动预警等。

建立图像数据集:网络摄像头通过应用层RTSP协议传输数据,在PC端可以调用opencv库的videocapture函数,取DVR里的数据流,就获得监控视频的实时数据。在此基础上,本文利用FIT楼里的IPC采集行人数据,选取了7位实验室同学分别经过摄像头,并在摄像头下停留几分钟时间。为建立数据集,每位同学需要做一些特定动作,我们采集每位同学的仰视、平视、俯视图像,以及每位同学的左右扭头状态图像以扩充数据集,并利用人脸检测器检测裁剪脸部图像。本文根据检测器的矩形框面积大小筛选较为清晰的人脸图像,也同时控制了行人和摄像头之间的距离范围,如图1。每位同学600-700张图像,一共4000多张,图像分辨率为1280*720,人脸分辨率为100*100左右,只采集了白天数据。

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