项目概述
1.1 项目背景 项目目标：提高访客管理的效率和安全性，减少人工登记的时间和错误。 项目意义：提升用户体验，增强安全管理，降低运营成本。 1.2 项目范围 系统覆盖区域：办公楼、学校、小区等。 系统功能描述：访客登记、人脸识别、权限管理、报警通知等。
系统架构设计
1.1 系统总体架构
前端摄像头：用于捕获访客人脸图像。 边缘计算设备：用于实时处理摄像头数据，进行初步的人脸检测和特征提取。 中央服务器：用于数据存储、管理和高级处理，如人脸识别模型的运行和结果汇总。 用户终端：包括移动应用、Web应用和访客登记终端，用于访客信息录入、权限管理和数据查看。
1.2 数据采集层
人脸识别摄像头： 型号：Hikvision DS-2CD2347G1-LU 分辨率：4K (3840x2160) 帧率：30fps 视角：107° 数据传输：以太网（PoE） 其他特性：内置红外补光灯，支持夜视；IP67防护等级，防水防尘。 红外摄像头： 型号：Dahua DH-IPC-HFW4431R-ZAS 分辨率：4MP (2560x1440) 帧率：30fps 视角：97° 数据传输：以太网（PoE） 其他特性：内置红外补光灯，支持夜视；IP67防护等级，防水防尘。 高清摄像头： 型号：Axis Q1798-LE 分辨率：4K (3840x2160) 帧率：30fps 视角：112° 数据传输：以太网（PoE） 其他特性：支持宽动态范围，适应不同光照条件；IP66防护等级，防水防尘。
入口处：安装人脸识别摄像头，用于实时捕捉访客人脸图像。 重要区域：安装高清摄像头和红外摄像头，用于监控人流密集区域和夜间环境。 走廊和通道：安装高清摄像头，用于监控人流流动情况。
有线传输： 以太网（PoE）：提供电源和数据传输，适用于固定安装且距离较近的场景。 无线传输： Wi-Fi：适用于室内或短距离传输，方便安装和调整。 LoRa：适用于长距离传输，适用于室外或大面积覆盖。
1.3 数据处理层
图像去噪：使用中值滤波或高斯滤波去除图像噪声。 人脸检测：使用Haar级联分类器或深度学习模型（如SSD、YOLO）进行人脸检测。 特征提取：使用深度学习模型（如ResNet、VGG）提取人脸特征。
本地缓存：使用SSD硬盘或NVMe硬盘进行高速缓存，存储最近的数据。 云端存储：使用云存储服务（如AWS S3、阿里云OSS）进行长期存储，支持数据备份和恢复。
去除无效数据：过滤掉模糊、遮挡或低质量的图像。 修正异常值：使用统计方法或机器学习模型修正异常值。 填补缺失数据：使用插值算法或预测模型填补缺失数据。
1.4 AI算法层
深度学习算法： 卷积神经网络（CNN）：用于人脸检测和特征提取。 深度残差网络（ResNet）：用于人脸识别模型的训练。 传统机器学习算法： 支持向量机（SVM）：用于分类和识别任务。 随机森林：用于特征选择和分类任务。
数据集：使用公开的人脸数据集（如LFW、CelebA）和自定义数据集进行训练。 训练平台：使用GPU集群（如NVIDIA DGX）进行模型训练，加速训练过程。 训练参数： 学习率：0.001 批量大小：64 迭代次数：100,000次 损失函数：交叉熵损失函数
测试集：使用独立的测试集验证模型的准确性和鲁棒性。 评估指标： 准确率：99% 召回率：98% F1分数：98.5%
1.5 应用层
访客管理模块： 访客信息录入：姓名、身份证号、联系方式、来访目的等。 权限分配：设置访客的访问时间和区域权限。 历史记录查询：查看访客的历史访问记录和照片。 报警通知机制： 异常情况检测：检测未授权访问、黑名单人员等异常情况。 通知方式：短信、邮件、App推送通知。 通知内容：异常情况描述、发生时间、地点等。 数据可视化模块： 实时数据显示：显示当前访客人数、识别成功率等实时数据。 历史数据分析：生成访客流量、识别成功率等历史数据的图表和报表。 地图显示：在地图上显示访客的位置和活动轨迹。
移动应用： 平台：iOS、Android 功能：访客信息录入、权限管理、数据查看、报警通知。 Web应用： 平台：浏览器访问 功能：访客信息录入、权限管理、数据查看、报警通知。 访客登记终端： 设备：触摸屏一体机 功能：自助登记、身份验证、打印访客凭证。
