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基于深度学习的非机动车智能门禁系统研究∗
王继超
,
孙东来
,
张丽娟
,
荣腾浩
,
姜久超
,
吉庆昌
,
刘昕彤
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使用基于深度学习的目标检测技术,区分行人和非机动车驾驶人,既能提高小区的安全性,又可拓展非机 动车智能化通行的方法.在实现非机动车小区门禁出入的同时,获取人员信息,基于Thingsboard开源项目搭建非机 动车出入管理物联网云平台,实现多形式非机动车数据信息上传,进行图形化展示,最终建立基于深度学习的非机动 车智能门禁系统,降低设备成本的同时为非机动车小区规范化管理提供决策支持.
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