基于人工智能的校园安保系统设计与开发

论文总字数：19066字

目 录

1 绪论 2

1.1 课题背景 2

1.2 项目特点 2

2 相关的理论和技术 2

2.1 开发环境介绍 2

2.2 HTML CSS JavaScript介绍 2

2.3 Tomcat服务器介绍 2

2.4 MySQL数据库介绍 2

2.5 IntelliJ IDEA介绍 2

3 系统需求分析 2

3.1 可行性分析 2

3.2 功能需求概述 3

3.3 CLM算法概述 3

3.4 百度人脸识别接口 5

4 系统设计 6

4.1 功能模块设计 6

4.2 系统流程设计 6

4.3 数据库设计 7

5 系统实现 12

5.1 登录界面展示 12

5.2 管理员功能展示 13

5.3 学生信息管理 14

5.4 用户批量注册 15

5.5 用户模糊查询 17

5.6 在线添加及更新用户人脸信息 18

5.7 摄像头监控 20

5.9 报警信息展示 23

5.10 个人照片更换： 24

5.11 在线更新照片: 25

5.12 系统配置功能 26

6 系统调试和测试 27

6.1 测试的目标 27

6.2 测试的步骤 27

6.3 测试的内容 28

结论： 29

参考文献： 30

基于人工智能的校园安保系统

青晓雨

，China

Abstract：In recent years, campus security has become one of the most concerned issues. After analyzing the current mainstream security systems, several drawbacks can be found, including lagging feedback and lack of testing staff. This research combined the current mainstream face recognition technologies, using Java as a programming language and MYSQL as the database development platform, and designed an intelligent campus security system which is based on B/S and can realize the functions of individual information collection, real-time recognition and alarm feedback. The thesis did a relatively detailed analysis and narration on the following 5 different parts: (1) the requirement analysis of campus security system on the basis of artificial intelligence; (2) the algorithm of face recognition; (3) the flow of data; (4) the design of database; and (5) the realizing process of function models. Through simulation and test, expected results have been achieved.

Key words: Face recognition; Campus security; Timely Alarm

1 绪论

1.1 课题背景

随着计算机、信息、网络等技术的不断发展，这也带来了很多不安全的因素，使得人们越来越重视门禁安全。可是现在市场上的门禁系统普遍存在身份验证方式单一与安全性不高的问题，不能很好的满足一些需要高安全的场所的需要。新兴的生物识别技术具有较高的稳定性与唯一性，而且人体特征与人体不可分离，是较为可靠、安全的身份验证方式。

面对现在的互联网时代，越来越多的事物都开启了计算机时代，从人工手动来到了智能化互联网管理，Java具有跨平台通用的特点，极大的方便了不同操作系统协作进行软件开发，其开源、社区活跃、插件众多、功能稳定、可靠性强等优势成就了今天庞大的Java家族，从互联网网站到人工智能大数据，都有Java的身影。作为新时代的接班人，在大学的尾声即将来临，我选择使用Java语言开发本课题，旨在运用在人脸闸机、图书馆宿舍门禁这样的场景下，实现一个跨平台，高可靠性的基于人脸识别的校园安保系统。

1.2 项目特点

（1）系统可以做到人脸的批量注册，同时实现对单个用户的拍照注册。

（2）系统实现了对人脸的实时检测，同时对检测结果不达标的记录会及时记录到报警页面。

（3）系统支持用户更新自己已经注册的人脸，支持照片上传与在线拍照两种方式，都要验证相似度，合格之后方可成功修改。

（4）系统实现了对已注册的用户的管理，对系统用户进行基础的增删改查操作。

（5）系统基于B/S结构，无需下载安装客户端，只需要一个网页浏览器即可实现系统的登录与使用。

（6）系统仍存在许多不足，首先系统的人脸检测算法采用CLM算法，运行的时候有时候不是很稳定，对于光线强度有一定的要求。

（7）系统的识别采用百度的人脸识别接口，牺牲了一定的识别速度，换取了更高的识别准确性。

（8）系统的人脸检测模型训练人脸库采用免费的MUCT数据库，该数据库优点是免费且数据量大(5000余张人脸照片)。

在实际应用中，管理员可以在进行大量注册的时候批量操作，也可以单独更改。用户需要做的就只有将自己的照片提供给管理员，在日后觉得容貌改变较大时也可以自行更改照片。系统中更换照片提供了在新更新和读取图片两种方式，尽可能让管理员和用户的操作更便捷。遇到非法人员，会自动报警并记录非法人员的图片和拍摄时间，监测识别和报警都无须人工干预，系统自动运行。

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