1. 研究目的与意义
近年来，各地校车重大安全事故层出不穷，校车的安全管理成为了制约校车推广的一个主要因素以及家长所关心的重点，采用人脸识别的校车管理系统也应运而生。
人脸识别是一种基于人的面部图像信息进行身份识别的方法。通过摄像头获得含有人脸的图片或者视频，在图像中搜索和追踪人脸，并对人脸图片进行一系列的处理，最终识别不同人的身份信息。
人脸识别的校车管理系统具有方便快捷与安全性高的特点，能在上车的过程中就可以快速的完成检测，同时人脸识别的方法可以有效的检测出上车的乘客并及时的记录乘客的信息，方便以后查询，安全性更高。
2. 研究内容与预期目标
内容概述：
为了学生的安全着想，学校需要掌握学生的行踪，并且能够进行及时的统计。设计一套系统，支持学生的人脸识别，以及车辆站点甄别，从而了解学生上下车情况，及时发现异常情况。能够查询学生上下车情况并且打印统计。
3. 研究方法与步骤
| 研究方法： 通过图书馆和网络搜集大量的关于本课题的资料，熟悉本课题设计的技术。然后根据所用的技术选定开发的软件idea，搭建好开发环境，在此基础上完成系统的开发。具体步骤： 1.首先阅读大量关于人脸识别的资料，熟悉人脸识别的流程，深入地研究人脸检特征值提取、人脸比对的相关原理。 2.查阅相关资料，熟悉掌握springboot框架的原理和搭建方法，为之后系统的开发打好理论基础。 3．在掌握好相关的技术原理之后，着手整个系统的需求设计、总体设计和详细设计，以便于后期的系统开发。 4．根据需求分析、总体设计和详细设计得出的文档着手系统的开发，首先使用开发软件idea搭建好开发环境，然后借助springboot框架完成基本的学生校车管理系统的开发。 5. 基本的系统搭建完成后，使用基于百度ai的sdk完成最重要的人脸考勤模块的开发，进而完成整个系统的开发。 6．选取多组人脸素材作为软件的测试数据，测试软件考勤的准确性，并且确定影响识别精度的各种因素，以便于在以后还能不断优化识别的精度。 |
4. 参考文献
| [1]王丹,孙晓宇,杨路斌,高胜严.基于SpringBoot的软件统计分析系统设计与实现[J].软件工程,2019,22(03):40-42. [2]李佩蓉,解解,崔旭,李姗姗.人工智能在高校智慧图书馆中的应用与发展——基于人脸识别技术的应用及其算法实现[J].图书馆研究与工作,2018(07):27-30. [3]罗佳伟,孙雪峰,李琳.基于百度AI平台的Web人脸注册和登录系统的设计[J].中国新通信,2018,20(11):73. [4]钱程. 基于深度学习的人脸识别技术研究[D].西南交通大学,2017. [5]李倩玉,蒋建国,齐美彬.基于改进深层网络的人脸识别算法[J].电子学报,2017,45(03):619-625. [6]左腾.人脸识别技术综述[J].软件导刊,2017,16(02):182-185. [7]张静端.基于人脸识别技术的图书馆门禁系统的研究[J].现代电子技术,2016,39(18):99-103. [8]卜秋月. 基于OpenCV的人脸识别系统的设计与实现[D].吉林大学,2015. [9]苏煜,山世光,陈熙霖,高文.基于全局和局部特征集成的人脸识别[J].软件学报,2010,21(08):1849-1862. [10]山世光. 人脸识别中若干关键问题的研究[D].中国科学院研究生院（计算技术研究所）,2004.
|
5. 工作计划
序号起讫日期 工作内容
1.2022.1.10----2022.3.5:完成文献综述和开题报告。
2.2022.3.6----2022.3.20:完成系统的概要设计、详细设计、功能模块划分并发布流程。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
