一种可精确统计工地进场人数的人脸识别闸机装置的制作方法_第1页
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文档简介

一种可精确统计工地进场人数的人脸识别闸机装置的制作方法在工地管理中，为了确保进出工地的人员安全和管理，常常需要对进出工地的人员进行统计和监管。而人工统计存在许多不便和误差，因此采用技术手段进行监管和统计是必要的选择。人脸识别技术是常用的一种技术手段，该技术通过对人脸进行扫描、识别，对进出工地的人员进行统计和管理。而在具体实现上，需要一套完整的装置来实现这一目标。本文将介绍一种可精确统计工地进场人数的人脸识别闸机装置的制作方法，该装置采用人脸识别技术，能够准确识别出进出工地的人员，并对其进行统计，便于管理工地安全。设计方案传统的人脸识别闸机装置需要专业的计算机、摄像头、图像分析软件等设备，而本方案采用比较简单的硬件构成，主要包括：-摄像头：用于拍摄人脸照片；-处理器：用于对拍摄的照片进行处理即人脸识别；-闸机：用于控制进出工地的人员。制作方法材料RaspberryPi4B海康威视人脸识别SDKRaspberryPiCameraV2NEMA17步进电机（或者其他可以控制闸机打开和关闭的电机）闸道道闸步骤步骤1：安装海康威视人脸识别SDK前往海康威视SDK官网/下载安装包。将安装包解压缩到树莓派的/opt目录下。执行安装命令：sudo/opt/hikvision/system_installer.shinstall安装完成后，进入/opt/hikvision/bin目录下，执行以下命令：./runhikface.sh设置必要的启动参数和参数配置文件，根据需要对相关参数进行修改和设置。启动演示程序，测试SDK是否正常运行。步骤2：配置RaspberryPiCameraV2将树莓派关机，插入摄像头。启动树莓派，进入命令行界面，输入以下命令：sudoraspi-config选择“InterfacingOptions”->“Camera”，使能摄像头功能。重启树莓派，验证摄像头是否工作正常。步骤3：编写Python脚本构建Pythonscript，利用OpenCV调用树莓派相机。写入OpenCV的几个简单的人脸识别算法如Haar级联分类器（CascadeClassifier），最终可实现对人脸的图像处理并返回识别结果。集成RPC跨主机调用支持，通常采用ZeroMQ。步骤4：安装闸机将NEMA17步进电机与闸机相连，以控制闸机的打开和关闭。将RaspberryPi与闸机连接，以完成人脸识别后控制闸机的功能。总结经过以上的步骤，我们实现了一种可精确统计工地进场人数的人脸识别闸机装置的制作方法，并通过Python和OpenCV实现人脸识别功能和RPC调用支持。实际实现过程中，我们应该根据实际需求进行调整和优化，例如对算法进行优化以加快

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