冷红凡 刘艳超

摘 要 疫情暴发，给人民生活带来了巨大的冲击，随着抗疫的阶段性胜利，复工复产复学开始有序进行，为对人员聚集场所进行人员管控，可建设人脸识别及测温门禁系统。现阶段，人脸识别和检测体温多为两套系统，而且人员出行都是佩戴口罩，当前人脸识别均是无口罩模式，为满足对人员进出的管控需求，需要设计并实现一套戴口罩的人脸识别及测温门禁系统。本文结合高校建设实例对人脸识别及测温门禁系统建设做出介绍，为人员管控提供一定的参考。

关键词 疫情;人脸识别;测温;门禁

前言

人脸识别及测温门禁系统后疫情期间的管理方式是，所有师生员工返校前向学校提交返校申请，审批通过后才可进入校园。进校采用带人脸识别加测温功能的设备（含未戴口罩报警功能）、校园卡、身份证、3种方式中的任一种识别成功后，闸机开启，进入校园。其中身份证识别方式可以供外来访客共用。

目前学校采取封闭管理，校内教职工凭人脸识别及测温等方式进入校园，往来单位工作人员和车辆需要经过预约，预约成功后，到校园门禁处识别、测温正常后才能进入校园。实现谁预约谁负责的机制，限制外来无关人员进入校园。

1建设目标

后疫情时代，高校将采取封闭式管理，校外人员不允许进入校内，有特殊事由到访学校，将采取实名预约模式，确保所有进校人员信息可查，校内行为轨迹可追踪，本次拟采用以大数据和物联网技术的人脸识别+校园卡识别+身份证识别+测温及速通门组成的门禁系统，为校园安全保驾护航。系统规划人员通行场景如图1 所示。

系统建成后，可对所有进出校园的人员进行体温筛查和身份验证，授权人员且体温正常的可方便、快捷、无障碍通行;未授权人员可事先预约登记，经审核通过后可进入校园留下通行记录及个人体温数据记录，以达到将疫情完全隔绝在校外的目的。通过数据分析，为校领导提供安保决策依据。

作为平安校园、智慧校园重要的组成部分，力求将校园人员、非机动车门禁管理系统完善、健全、智能化。建设覆盖校园4处出入口的智能数据采集设备，将进入校园内的人员、非机动车驾驶员人员信息及体温信息收集，结构化处理并存储起来，为学校智慧化提供基础数据。

2技术介绍

2.1 红外测温原理

在自然界中只要其温度高于绝对零度（-273℃）都会有电磁波辐射，辐射的电磁波随着温度变化而变化，电磁波波长在0.75～1000μm的稱为“红外线”，红外线在传送时，由于外界因素，穿透性会明显下降，大量数据证实，短波3μ～5μm及长波8～14μm的两个波段受影响最小，一般的红外测温系统就是利用这两个波段进行检测、计算物体的温度。红外线穿透绝大部分的固体和液体的能力极差，因此，红外测温系统利用光电设备来检测物体表面的红外线辐射，即主要通过采集热红外波段（短波3μ～5μm及长波8～14μm）的光，从而探测物体发出的热辐射，再利用红外辐射原理———辐射定律：

其中E为辐射的出射度数，单位为W/m3;σ为斯蒂芬-波尔兹曼常数，σ=5.67×10-8W/（m2·K4）;ε为物体的辐射率;T为物体的温度，T0为物体周围的环境温度K。测量物体发射出来的E，就可得出温度[1]。

2.2 人脸算法

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型[2]，其自适应能力和自组织能力很强。很多人脸识别应用采用人工神经网络方法，因为对于人脸的许多规律很难描述，人工神经网络通过自适应能力学习人脸动态的规律，从而比较容易识别。人工神经网络识别一般是将人脸作为一个一维向量，需要记录庞大的节点，这种方法识别速度快，缺点是识别率低[3]。

为了增加图像识别率，减小影响因子，需要关注一些稀有样本，修改LOSS函数。Loss函数用于神经网络在每次训练时预测的形状和标注形状的误差。由于样本的不平衡性，需要提高稀有样本的权重，修改权重后的函数表达式为：

M是样本数，N是特征点数，Yn则为权重，|| * ||为特征点的距离度量。优化后函数表达式为：

其中：

即为最终的样本权重。

3系统架构

本次项目新建的传输网络将实现所有前端测温点设备与所在管理中心联网，负责将前端门禁的人脸、卡片等数据传输到管理中心的后端系统，包括接入光缆、网线、电缆、配线架、交换机、光模块等设备。主干传输网络应充分利用现有的安防主干专网，相关的主干布线、子网络布线和网络设备均包含在本次工程范围内。系统架构图如图2所示。

在大门出入口部署人员与非机动车速通门通道闸，依据设备安装条件对现场环境进行适当的改造，如加装遮阳雨篷对设备起到保护作用、方便值班人员管理等。学校师生、职工等内部人员入校需进行身份验证，可通过刷脸、校园卡、身份证等方式，身份验证和体温筛查通过后可进入校园。若校外部人员需进入学校，须通过访客预约后，在值班人员的督导下，进行身份验证无误后，方可允许进入学校。

支持防尾随功能，执行“一进一出” 防潜回策略，有效管控人员通行。外部来访人员可以通过网上预约，预约被审批后，开通被访人人员/非机动车的通行区域权限及通行时间权限。

身份识别时间小于0.5秒，可识别戴口罩检测告警，系统可提供黑名单管理，系统识别到陌生人/黑名单人员后系统触发报警。

4结束语

本文结合湖北工程学院人脸识别及测温门禁系统建设实例，介绍了高校复学后对人员管控的技术方案，分别对人脸识别技术和红外测温技术进行详细介绍，阐述了系统整体架构，系统建成后，校内师生凭人脸、校园卡、身份证等方式识别并测温进入校园，有效防止了无关人员进入学校，给师生营造了一个良好的学习生活环境。

参考文献

[1] 侯国栋，常迎梅.具有红外测温功能的人脸识别门禁系统设计[J]. 科技信息，2010（20）：10123-10124.

[2] 王兴，宋琦，杨帆，等.疫情下的智能身份识别及消毒预警门禁系统研究[J].测试技术学报，2020，34（5）：425-430.

[3] 钟陈，王思翔，王文峰.面向疫情防控的人脸识别系统与标准研究[J].信息技术与标准化，2020（6）：11-13.