智能槍械管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
發(fā)布時間：2021-06-09 20:13
隨著信息化與網(wǎng)絡(luò)化的高速發(fā)展,越來越多的行業(yè)普及了智能化管理,在降低管理成本的同時提高了管理效率。對于公安系統(tǒng)公務(wù)用槍混亂的管理現(xiàn)狀來說,設(shè)計一套智能化的槍械管理系統(tǒng),提高槍械管理的安全性和規(guī)范性顯得尤為重要。針對這一問題,本文依照《公安機關(guān)公務(wù)用槍管理使用規(guī)定》設(shè)計實現(xiàn)了智能槍械管理系統(tǒng)。智能槍械管理系統(tǒng)提供了方便的人機交互界面,集槍支存取、個人信息管理、槍械信息管理、視頻監(jiān)控為一體,實現(xiàn)了公安總局對槍械的實時監(jiān)控,提高了槍械管理的規(guī)范性、安全性和高效性。智能槍械管理系統(tǒng)主要使用Python語言實現(xiàn),在警員登錄過程中加入人臉識別算法、警員取槍過程中加入表情識別算法、系統(tǒng)待機時加入動態(tài)目標(biāo)檢測算法,提高了槍械管理的安全性。論文主要工作如下:（1）設(shè)計智能槍械管理系統(tǒng)的整體方案。包括智能槍械管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計、系統(tǒng)各模塊功能設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計;（2）警員登錄時使用人臉識別與指紋識別雙重驗證。論文研究實現(xiàn)了一種高效的人臉識別算法,并且與其他算法進行對比。在人臉識別的同時使用活體檢測實現(xiàn)人臉識別反欺騙,進一步增強系統(tǒng)登錄的安全性;（3）在警員取槍過程中創(chuàng)新性的加入表情識別算法。論文研究并實...
【文章來源】：濟南大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】：78 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
人臉HOG特征圖
濟南大學(xué)碩士學(xué)位論文（1）圖片預(yù)處理時將圖片放大兩倍有助于檢測較小的人臉。因為訓(xùn)練集的圖片，將訓(xùn)練集圖片鏡像處理，擴大訓(xùn)練集樣本數(shù)量；（2）定義掃描窗口并設(shè)置其大小，用于掃描圖片提取 HOG 特征。因為圖片中的有可能小于掃描窗口的大小，所以在進行圖片掃描時不斷進行比率為56的下采樣像的大小小于掃描窗口的大小時停止下采樣；（3）定義 trainer，訓(xùn)練生成人臉檢測器。核心代碼如下：structural_object_detection_trainer<image_scanner_type>trainer(scanner);trainer.set_num_threads(4);trainer.set_c(1);trainer.be_verbose();trainer.set_epsilon(0.01);如圖 4.7 所示是通過訓(xùn)練好的人臉檢測器檢測出的人臉效果：
智能槍械管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)可以提取更為復(fù)雜的特征。所以在理論上來說，網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)應(yīng)來越好。但是現(xiàn)實中情況恰恰相反，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加網(wǎng)絡(luò)的準確度不但不能提會出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。因為網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加會導(dǎo)致梯度下降或者梯度消失的問題得深度網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練，殘差網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生[27]。殘差網(wǎng)絡(luò)在加深網(wǎng)絡(luò)的同時提升了模準確度。論文沒有就殘差網(wǎng)絡(luò)做深入的研究，只是使用 Dlib 庫中訓(xùn)練好的 ResNe，把檢測到的人臉?biāo)腿刖W(wǎng)絡(luò)，直接生成人臉的 128 維特征向量。如圖 4.8 所示是通esNet 提取的人臉 128 維向量：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]人臉檢測算法的優(yōu)化[J]. 龔格格,吳珊,郭湘南. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2019(06)
[2]背景幀間差分法的移動目標(biāo)跟蹤研究[J]. 黃金海. 中國儀器儀表. 2019(01)
[3]人臉識別技術(shù)未來將走向算法免費[J]. 王海增. 中國安防. 2017(Z1)
[4]基于方向梯度直方圖的行人檢測與跟蹤[J]. 張世博,李夢佳,李樂,羅其會. 北京石油化工學(xué)院學(xué)報. 2013(04)
[5]計算機應(yīng)用于運輸管理系統(tǒng)[J]. 周星,侯泉,侯啟龍. 硅谷. 2012(06)
[6]基于自適應(yīng)二進小波變換的人臉檢測方法[J]. 吐爾洪江·阿布都克力木. 計算機工程與應(yīng)用. 2010(18)
[7]圖像特征提取研究[J]. 翟俊海,趙文秀,王熙照. 河北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(01)
[8]基于RFID的部隊軍械管理系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J]. 李昊,馬志欣,付少鋒,王閔. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2007(21)
[9]基于特征臉和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別[J]. 黎奎,宋宇,鄧建奇,劉民,陳忠林,周激流. 計算機應(yīng)用研究. 2005(06)
碩士論文
[1]基于WCF的分布式智能槍柜管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 何莉君.南京理工大學(xué) 2017
[2]基于深度網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測算法[D]. 王萍.天津大學(xué) 2017
[3]壽光市農(nóng)民科技培訓(xùn)項目管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 桑毅沖.山東大學(xué) 2010
[4]基于正交照片的三維人臉重建[D]. 張居昌.西安電子科技大學(xué) 2010
[5]財務(wù)信息管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 杜梓平.北京郵電大學(xué) 2009
[6]企業(yè)級的B/S模式應(yīng)用軟件非功能性需求分析與研究[D]. 黃浪.廈門大學(xué) 2008
[7]人臉表情識別的研究與分析[D]. 莊翠雅.華僑大學(xué) 2008
[8]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在病人情況預(yù)報中的應(yīng)用研究與實現(xiàn)[D]. 黃曉亞.南京理工大學(xué) 2006
[9]基于設(shè)計模式的數(shù)據(jù)庫連接池技術(shù)和應(yīng)用[D]. 李富中.山東大學(xué) 2006
本文編號：3221240
【文章來源】：濟南大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】：78 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
人臉HOG特征圖
濟南大學(xué)碩士學(xué)位論文（1）圖片預(yù)處理時將圖片放大兩倍有助于檢測較小的人臉。因為訓(xùn)練集的圖片，將訓(xùn)練集圖片鏡像處理，擴大訓(xùn)練集樣本數(shù)量；（2）定義掃描窗口并設(shè)置其大小，用于掃描圖片提取 HOG 特征。因為圖片中的有可能小于掃描窗口的大小，所以在進行圖片掃描時不斷進行比率為56的下采樣像的大小小于掃描窗口的大小時停止下采樣；（3）定義 trainer，訓(xùn)練生成人臉檢測器。核心代碼如下：structural_object_detection_trainer<image_scanner_type>trainer(scanner);trainer.set_num_threads(4);trainer.set_c(1);trainer.be_verbose();trainer.set_epsilon(0.01);如圖 4.7 所示是通過訓(xùn)練好的人臉檢測器檢測出的人臉效果：
智能槍械管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)可以提取更為復(fù)雜的特征。所以在理論上來說，網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)應(yīng)來越好。但是現(xiàn)實中情況恰恰相反，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加網(wǎng)絡(luò)的準確度不但不能提會出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。因為網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)增加會導(dǎo)致梯度下降或者梯度消失的問題得深度網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練，殘差網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生[27]。殘差網(wǎng)絡(luò)在加深網(wǎng)絡(luò)的同時提升了模準確度。論文沒有就殘差網(wǎng)絡(luò)做深入的研究，只是使用 Dlib 庫中訓(xùn)練好的 ResNe，把檢測到的人臉?biāo)腿刖W(wǎng)絡(luò)，直接生成人臉的 128 維特征向量。如圖 4.8 所示是通esNet 提取的人臉 128 維向量：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]人臉檢測算法的優(yōu)化[J]. 龔格格,吳珊,郭湘南. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2019(06)
[2]背景幀間差分法的移動目標(biāo)跟蹤研究[J]. 黃金海. 中國儀器儀表. 2019(01)
[3]人臉識別技術(shù)未來將走向算法免費[J]. 王海增. 中國安防. 2017(Z1)
[4]基于方向梯度直方圖的行人檢測與跟蹤[J]. 張世博,李夢佳,李樂,羅其會. 北京石油化工學(xué)院學(xué)報. 2013(04)
[5]計算機應(yīng)用于運輸管理系統(tǒng)[J]. 周星,侯泉,侯啟龍. 硅谷. 2012(06)
[6]基于自適應(yīng)二進小波變換的人臉檢測方法[J]. 吐爾洪江·阿布都克力木. 計算機工程與應(yīng)用. 2010(18)
[7]圖像特征提取研究[J]. 翟俊海,趙文秀,王熙照. 河北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(01)
[8]基于RFID的部隊軍械管理系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J]. 李昊,馬志欣,付少鋒,王閔. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2007(21)
[9]基于特征臉和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別[J]. 黎奎,宋宇,鄧建奇,劉民,陳忠林,周激流. 計算機應(yīng)用研究. 2005(06)
碩士論文
[1]基于WCF的分布式智能槍柜管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 何莉君.南京理工大學(xué) 2017
[2]基于深度網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測算法[D]. 王萍.天津大學(xué) 2017
[3]壽光市農(nóng)民科技培訓(xùn)項目管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 桑毅沖.山東大學(xué) 2010
[4]基于正交照片的三維人臉重建[D]. 張居昌.西安電子科技大學(xué) 2010
[5]財務(wù)信息管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 杜梓平.北京郵電大學(xué) 2009
[6]企業(yè)級的B/S模式應(yīng)用軟件非功能性需求分析與研究[D]. 黃浪.廈門大學(xué) 2008
[7]人臉表情識別的研究與分析[D]. 莊翠雅.華僑大學(xué) 2008
[8]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在病人情況預(yù)報中的應(yīng)用研究與實現(xiàn)[D]. 黃曉亞.南京理工大學(xué) 2006
[9]基于設(shè)計模式的數(shù)據(jù)庫連接池技術(shù)和應(yīng)用[D]. 李富中.山東大學(xué) 2006
本文編號：3221240
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