一、系统核心功能概述

人脸AI半球梯控/门禁读头是一款基于视频流智能识别技术的一体化设备，融合了人脸验证、梯控逻辑管理、门禁控制及视频监控功能，适用于高端楼宇、社区及商业场景的智能化出入管理。其核心功能可概括为以下五个维度：

python

import pandas as pd
from serial import Serial
import face_recognition
import numpy as np
import cv2
import time
import threading
import queue
import os
import sqlite3
import hashlib
import requests
import RPi.GPIO as GPIO
# Excel数据导入类
class ExcelDataImporter:
def __init__(self, file_path):
self.file_path = file_path
self.data = None
def import_data(self):
try:
self.data = pd.read_excel(self.file_path)
print("数据导入成功")
return self.data
except Exception as e:
print(f"数据导入失败: {e}")
return None
# 串口通信类
class SerialCommunicator:
def __init__(self, port, baudrate):
self.ser = Serial(port, baudrate)
def send_data(self, data):
try:
self.ser.write(data.encode())
print("数据发送成功")
except Exception as e:
print(f"数据发送失败: {e}")
def receive_data(self):
try:
data = self.ser.readline().decode().strip()
print(f"接收到数据: {data}")
return data
except Exception as e:
print(f"数据接收失败: {e}")
return None
# 人脸识别类
class FaceRecognizer:
def __init__(self):
self.known_faces = []
self.known_names = []
def load_known_faces(self, file_path):
try:
image = face_recognition.load_image_file(file_path)
self.known_faces.append(face_recognition.face_encodings(image)[0])
self.known_names.append(os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0])
print("人脸数据加载成功")
except Exception as e:
print(f"人脸数据加载失败: {e}")
def recognize_face(self, frame):
try:
small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
matches = face_recognition.compare_faces(self.known_faces, face_encoding)
name = "Unknown"
if True in matches:
first_match_index = matches.index(True)
name = self.known_names[first_match_index]
face_names.append(name)
print(f"识别结果: {face_names}")
return face_names
except Exception as e:
print(f"人脸识别失败: {e}")
return None
# 视频流处理类
class VideoStreamProcessor:
def __init__(self, camera_id=0):
self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id)
self.face_recognizer = FaceRecognizer()
def process_stream(self):
while True:
ret, frame = self.cap.read()
if not ret:
break
face_names = self.face_recognizer.recognize_face(frame)
# 在这里处理识别结果，比如发送到串口或继电器
# 示例：发送识别结果到串口
# serial_communicator.send_data(str(face_names))
cv2.imshow('Video Stream', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
self.cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
# 导入Excel数据
excel_importer = ExcelDataImporter("face_data.xlsx")
data = excel_importer.import_data()
# 加载已知人脸数据
face_recognizer = FaceRecognizer()
for index, row in data.iterrows():
face_recognizer.load_known_faces(row["file_path"])
# 初始化串口通信
serial_communicator = SerialCommunicator("/dev/ttyUSB0", 9600)
# 处理视频流
video_processor = VideoStreamProcessor()
video_processor.process_stream()

执行结果

Traceback (most recent call last):
File "6fDknqrEZ4.py", line 9, in <module>
from serial import Serial
ModuleNotFoundError: No module named 'serial'

1. 智能化人脸管理与识别

  • 多源数据录入：支持通过一卡通平台下发人脸信息，或利用DEMO工具通过Excel批量导入，满足大规模用户快速部署需求。
  • 动态活体检测与防作弊：内置AI算法有效抵御照片、视频等伪造攻击，结合“阈值时间内首次响应去重”机制，防止因连续识别导致的楼层登记误取消问题（如电梯按钮多次按压/长按取消场景）。
  • 多目标同步识别：无遮挡环境下可一次性捕获8个目标，实现0.2秒快速响应，支持5万/10万本地人脸库存储，兼顾识别效率与容量扩展性。



python



 
  

   
   import pandas as pd 
  

  

   
   import face_recognition 
  

  

   
   import numpy as np 
  

  

   
   import cv2 
  

  

   
   import time 
  

  

   
   import threading 
  

  

   
   import queue 
  

  

   
   import os 
  

  

   
   import sqlite3 
  

  

   
   import hashlib 
  

  

   
   import requests 
  

  

   
   import RPi.GPIO as GPIO 
  

  

   
   
  

  

   
   # 模拟串口通信类（因环境限制无法使用真实串口） 
  

  

   
   class MockSerialCommunicator: 
  

  

   
   def send_data(self, data): 
  

  

   
   print(f"模拟发送: {data}") # 实际部署时替换为真实串口操作 
  

  

   
   
  

  

   
   def receive_data(self): 
  

  

   
   return "模拟响应" 
  

  

   
   
  

  

   
   # 人脸识别类（保持原有实现） 
  

  

   
   class FaceRecognizer: 
  

  

   
   def __init__(self): 
  

  

   
   self.known_faces = [] 
  

  

   
   self.known_names = [] 
  

  

   
   
  

  

   
   def load_known_faces(self, file_path): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   image = face_recognition.load_image_file(file_path) 
  

  

   
   self.known_faces.append(face_recognition.face_encodings(image)[0]) 
  

  

   
   self.known_names.append(os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]) 
  

  

   
   print("人脸数据加载成功") 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸数据加载失败: {e}") 
  

  

   
   
  

  

   
   def recognize_face(self, frame): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) 
  

  

   
   rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] 
  

  

   
   face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) 
  

  

   
   face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) 
  

  

   
   face_names = [] 
  

  

   
   for face_encoding in face_encodings: 
  

  

   
   matches = face_recognition.compare_faces(self.known_faces, face_encoding) 
  

  

   
   name = "Unknown" 
  

  

   
   if True in matches: 
  

  

   
   first_match_index = matches.index(True) 
  

  

   
   name = self.known_names[first_match_index] 
  

  

   
   face_names.append(name) 
  

  

   
   print(f"识别结果: {face_names}") 
  

  

   
   return face_names 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸识别失败: {e}") 
  

  

   
   return None 
  

  

   
   
  

  

   
   # 视频流处理类（保持原有实现） 
  

  

   
   class VideoStreamProcessor: 
  

  

   
   def __init__(self, camera_id=0): 
  

  

   
   self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id) 
  

  

   
   self.face_recognizer = FaceRecognizer() 
  

  

   
   
  

  

   
   def process_stream(self): 
  

  

   
   while True: 
  

  

   
   ret, frame = self.cap.read() 
  

  

   
   if not ret: 
  

  

   
   break 
  

  

   
   face_names = self.face_recognizer.recognize_face(frame) 
  

  

   
   # 实际部署时在此处调用串口通信 
  

  

   
   mock_serial.send_data(str(face_names)) 
  

  

   
   cv2.imshow('Video Stream', frame) 
  

  

   
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
  

  

   
   break 
  

  

   
   self.cap.release() 
  

  

   
   cv2.destroyAllWindows() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 示例使用（修改串口通信为模拟类） 
  

  

   
   if __name__ == "__main__": 
  

  

   
   # 导入Excel数据 
  

  

   
   excel_importer = ExcelDataImporter("face_data.xlsx") 
  

  

   
   data = excel_importer.import_data() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 加载已知人脸数据 
  

  

   
   face_recognizer = FaceRecognizer() 
  

  

   
   for index, row in data.iterrows(): 
  

  

   
   face_recognizer.load_known_faces(row["file_path"]) 
  

  

   
   
  

  

   
   # 初始化模拟串口通信 
  

  

   
   mock_serial = MockSerialCommunicator() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 处理视频流 
  

  

   
   video_processor = VideoStreamProcessor() 
  

  

   
   video_processor.process_stream()
  

 



执行结果



 
  

   
   Traceback (most recent call last):
  

  

   
   File "6astUZ7653.py", line 9, in <module>
  

  

   
   import face_recognition
  

  

   
   ModuleNotFoundError: No module named 'face_recognition'
  

 







2. 灵活的梯控与门禁控制逻辑


    
 
  • 场景化识别策略：半球型设计支持“上行识别、下行不识别”（需配合楼层检测系统），精准匹配电梯轿厢内人员进出方向管理；识别距离（200-600cm）、视野宽度及俯仰角度可调，适配不同轿厢尺寸与安装位置。
    • 
 
  • 多协议输出与集成：通过韦根、RS-485、继电器（COM/NO/NC）等接口对接梯控主板或门禁控制器，支持干接点信号直接控制楼层登记或门体开关，兼容传统一卡通系统。
    • 
 
  • 监控与安防一体化：内置200万像素RGB+IR双摄像头，可作为监控设备接入DVR/NVR等CCTV系统，实现“识别+监控”双重功能复用。
    • 





python



 
  

   
   import pandas as pd 
  

  

   
   import cv2 
  

  

   
   import numpy as np 
  

  

   
   import os 
  

  

   
   import time 
  

  

   
   import RPi.GPIO as GPIO 
  

  

   
   
  

  

   
   # 模拟串口通信类 
  

  

   
   class MockSerialCommunicator: 
  

  

   
   def send_data(self, data): 
  

  

   
   print(f"模拟发送: {data}") 
  

  

   
   
  

  

   
   def receive_data(self): 
  

  

   
   return "模拟响应" 
  

  

   
   
  

  

   
   # 基于OpenCV的人脸识别类 
  

  

   
   class OpenCVFaceRecognizer: 
  

  

   
   def __init__(self): 
  

  

   
   self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') 
  

  

   
   self.known_faces = [] 
  

  

   
   self.known_names = [] 
  

  

   
   
  

  

   
   def load_known_faces(self, file_path): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   img = cv2.imread(file_path) 
  

  

   
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   if len(faces) > 0: 
  

  

   
   self.known_faces.append(img) 
  

  

   
   self.known_names.append(os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]) 
  

  

   
   print("人脸数据加载成功") 
  

  

   
   else: 
  

  

   
   print("未检测到人脸") 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸数据加载失败: {e}") 
  

  

   
   
  

  

   
   def recognize_face(self, frame): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   face_names = [] 
  

  

   
   for (x, y, w, h) in faces: 
  

  

   
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) 
  

  

   
   # 简单比对：计算人脸区域与已知人脸的相似度（此处仅演示流程） 
  

  

   
   for known_face in self.known_faces: 
  

  

   
   known_gray = cv2.cvtColor(known_face, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   known_faces_rect = self.face_cascade.detectMultiScale(known_gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   if len(known_faces_rect) > 0: 
  

  

   
   face_names.append("Known") 
  

  

   
   break 
  

  

   
   else: 
  

  

   
   face_names.append("Unknown") 
  

  

   
   print(f"识别结果: {face_names}") 
  

  

   
   return face_names 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸识别失败: {e}") 
  

  

   
   return None 
  

  

   
   
  

  

   
   # 视频流处理类 
  

  

   
   class VideoStreamProcessor: 
  

  

   
   def __init__(self, camera_id=0): 
  

  

   
   self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id) 
  

  

   
   self.face_recognizer = OpenCVFaceRecognizer() 
  

  

   
   
  

  

   
   def process_stream(self): 
  

  

   
   while True: 
  

  

   
   ret, frame = self.cap.read() 
  

  

   
   if not ret: 
  

  

   
   break 
  

  

   
   face_names = self.face_recognizer.recognize_face(frame) 
  

  

   
   mock_serial.send_data(str(face_names)) 
  

  

   
   cv2.imshow('Video Stream', frame) 
  

  

   
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
  

  

   
   break 
  

  

   
   self.cap.release() 
  

  

   
   cv2.destroyAllWindows() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 示例使用 
  

  

   
   if __name__ == "__main__": 
  

  

   
   # 导入Excel数据 
  

  

   
   class ExcelDataImporter: 
  

  

   
   def __init__(self, file_path): 
  

  

   
   self.file_path = file_path 
  

  

   
   self.data = None 
  

  

   
   
  

  

   
   def import_data(self): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   self.data = pd.read_excel(self.file_path) 
  

  

   
   print("数据导入成功") 
  

  

   
   return self.data 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"数据导入失败: {e}") 
  

  

   
   return None 
  

  

   
   
  

  

   
   excel_importer = ExcelDataImporter("face_data.xlsx") 
  

  

   
   data = excel_importer.import_data() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 加载已知人脸数据 
  

  

   
   face_recognizer = OpenCVFaceRecognizer() 
  

  

   
   if data is not None: 
  

  

   
   for index, row in data.iterrows(): 
  

  

   
   face_recognizer.load_known_faces(row["file_path"]) 
  

  

   
   
  

  

   
   # 初始化模拟串口通信 
  

  

   
   mock_serial = MockSerialCommunicator() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 处理视频流 
  

  

   
   video_processor = VideoStreamProcessor() 
  

  

   
   video_processor.process_stream()```
  

 



执行结果



 
  

   
   Traceback (most recent call last):
  

  

   
   File "QBa1QA8ur3.py", line 9, in <module>
  

  

   
   import cv2
  

  

   
   File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 5, in <module>
  

  

   
   from .cv2 import *
  

  

   
   ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
  

 



3. 硬件性能与环境适应性


    
 
  • 高性能计算平台：采用双核ARM Cortex-A7处理器+RISC-V MCU异构架构，搭配AI加速模块，保障复杂场景下的实时推理能力；Linux操作系统提供稳定的多任务处理环境。
    • 
 
  • 全天候可靠运行：IP66防尘防水等级、-20℃~+60℃宽温工作范围及盐雾Rp6级以上防护，适应电梯轿厢、半室外门禁等高湿、多尘环境；红外补光灯支持夜间无可见光识别。
    • 
 
  • 便捷安装与维护：吸顶式安装设计，开孔尺寸仅Ø8cm，机身接口丰富（USB 2.0、百兆网口、GPIO等），支持远程升级与参数调试，降低后期运维成本。
    • 







python



 
  

   
   import pandas as pd 
  

  

   
   import cv2 
  

  

   
   import numpy as np 
  

  

   
   import os 
  

  

   
   import time 
  

  

   
   import RPi.GPIO as GPIO 
  

  

   
   
  

  

   
   # 模拟串口通信类 
  

  

   
   class MockSerialCommunicator: 
  

  

   
   def send_data(self, data): 
  

  

   
   print(f"模拟发送: {data}") 
  

  

   
   
  

  

   
   def receive_data(self): 
  

  

   
   return "模拟响应" 
  

  

   
   
  

  

   
   # 基于OpenCV的人脸识别类（移除图形显示依赖） 
  

  

   
   class OpenCVFaceRecognizer: 
  

  

   
   def __init__(self): 
  

  

   
   self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') 
  

  

   
   self.known_faces = [] 
  

  

   
   self.known_names = [] 
  

  

   
   
  

  

   
   def load_known_faces(self, file_path): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   img = cv2.imread(file_path) 
  

  

   
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   if len(faces) > 0: 
  

  

   
   self.known_faces.append(img) 
  

  

   
   self.known_names.append(os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]) 
  

  

   
   print("人脸数据加载成功") 
  

  

   
   else: 
  

  

   
   print("未检测到人脸") 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸数据加载失败: {e}") 
  

  

   
   
  

  

   
   def recognize_face(self, frame): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   face_names = [] 
  

  

   
   for (x, y, w, h) in faces: 
  

  

   
   # 简单比对：计算人脸区域与已知人脸的相似度（此处仅演示流程） 
  

  

   
   for known_face in self.known_faces: 
  

  

   
   known_gray = cv2.cvtColor(known_face, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  

  

   
   known_faces_rect = self.face_cascade.detectMultiScale(known_gray, 1.1, 4) 
  

  

   
   if len(known_faces_rect) > 0: 
  

  

   
   face_names.append("Known") 
  

  

   
   break 
  

  

   
   else: 
  

  

   
   face_names.append("Unknown") 
  

  

   
   print(f"识别结果: {face_names}") 
  

  

   
   return face_names 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"人脸识别失败: {e}") 
  

  

   
   return None 
  

  

   
   
  

  

   
   # 视频流处理类（移除图形显示） 
  

  

   
   class VideoStreamProcessor: 
  

  

   
   def __init__(self, camera_id=0): 
  

  

   
   self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id) 
  

  

   
   self.face_recognizer = OpenCVFaceRecognizer() 
  

  

   
   
  

  

   
   def process_stream(self): 
  

  

   
   while True: 
  

  

   
   ret, frame = self.cap.read() 
  

  

   
   if not ret: 
  

  

   
   break 
  

  

   
   self.face_recognizer.recognize_face(frame) 
  

  

   
   # 移除图像显示相关代码 
  

  

   
   # 时间控制 
  

  

   
   time.sleep(0.1) 
  

  

   
   self.cap.release() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 示例使用 
  

  

   
   if __name__ == "__main__": 
  

  

   
   # 导入Excel数据 
  

  

   
   class ExcelDataImporter: 
  

  

   
   def __init__(self, file_path): 
  

  

   
   self.file_path = file_path 
  

  

   
   self.data = None 
  

  

   
   
  

  

   
   def import_data(self): 
  

  

   
   try: 
  

  

   
   self.data = pd.read_excel(self.file_path) 
  

  

   
   print("数据导入成功") 
  

  

   
   return self.data 
  

  

   
   except Exception as e: 
  

  

   
   print(f"数据导入失败: {e}") 
  

  

   
   return None 
  

  

   
   
  

  

   
   excel_importer = ExcelDataImporter("face_data.xlsx") 
  

  

   
   data = excel_importer.import_data() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 加载已知人脸数据 
  

  

   
   face_recognizer = OpenCVFaceRecognizer() 
  

  

   
   if data is not None: 
  

  

   
   for index, row in data.iterrows(): 
  

  

   
   face_recognizer.load_known_faces(row["file_path"]) 
  

  

   
   
  

  

   
   # 初始化模拟串口通信 
  

  

   
   mock_serial = MockSerialCommunicator() 
  

  

   
   
  

  

   
   # 处理视频流 
  

  

   
   video_processor = VideoStreamProcessor() 
  

  

   
   video_processor.process_stream()```
  

 



执行结果



 
  

   
   Traceback (most recent call last):
  

  

   
   File "wMwcbuDMW4.py", line 9, in <module>
  

  

   
   import cv2
  

  

   
   File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 5, in <module>
  

  

   
   from .cv2 import *
  

  

   
   ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
  

 



4. 多平台数据管理与集成


    
 
  • 网络与数据交互：通过10/100Mbps以太网接入管理平台，支持远程配置识别区域、库容参数及设备状态监控；USB 2.0接口可用于本地数据备份与日志导出。
    • 
 
  • 协议兼容性：除标准韦根、RS-485外，支持自定义GPIO信号输出，可对接第三方BA系统或IoT平台，实现“人-梯-楼”一体化智能管理。
    • 





   


关键技术指标



 
  

   
    
参数类别

   
    
技术规格

  

  

   
    
识别性能

   
    
0.2s/人脸（FAR≤0.001% @1e-4）

  

  

   
    
多目标处理

   
    
8人同步识别（水平视角110°）

  

  

   
    
动态调节

   
    
识别距离0.3-2m可调（俯仰角±15°）

  

  

   
    
通讯协议

   
    
韦根26/34、RS-485（MODBUS协议）

  

  

   
    
网络支持

   
    
百兆以太网（支持ONVIF协议）

  

 



5. 部署方案与技术优势


    
 
  • 场景化部署：单电梯场景即插即用，通过继电器直接控制楼层按钮；多电梯集群场景可通过TCP/IP组网，实现跨轿厢人员权限统一管理。
    • 
 
  • 核心技术亮点： 
  
      
   
    • 环境适应：双摄像头+动态补光算法，解决逆光、弱光、戴口罩等复杂条件下的识别准确率问题；
      • 
   
    • 资源优化：本地存储与边缘计算结合，减少云端依赖，降低网络带宽压力；
      • 
   
    • 扩展性：支持后期通过固件升级扩展新功能（如行为分析、异常预警），延长设备生命周期。
      • 
  
    • 







python



 
  

   
   import pandas as pd
  

  

   
   import numpy as np
  

  

   
   import os
  

  

   
   import time
  

  

   
   import RPi.GPIO as GPIO
  

  

   
   
  

  

   
   # 模拟人脸识别结果生成
  

  

   
   def generate_mock_recognition(frame):
  

  

   
   # 生成随机识别结果用于演示
  

  

   
   import random
  

  

   
   return ["Known" if random.random() > 0.5 else "Unknown"]
  

  

   
   
  

  

   
   # 视频流处理类（纯数据流版）
  

  

   
   class VideoStreamProcessor:
  

  

   
   def __init__(self, camera_id=0):
  

  

   
   self.camera_id = camera_id
  

  

   
   self.running = False
  

  

   
   
  

  

   
   def process_stream(self):
  

  

   
   self.running = True
  

  

   
   while self.running:
  

  

   
   # 模拟视频帧捕获（实际部署时替换为真实摄像头读取）
  

  

   
   frame = np.random.randint(0, 255, (480, 640, 3), dtype=np.uint8)
  

  

   
   
  

  

   
   # 生成模拟识别结果
  

  

   
   face_names = generate_mock_recognition(frame)
  

  

   
   
  

  

   
   # 模拟串口通信
  

  

   
   mock_serial.send_data(str(face_names))
  

  

   
   
  

  

   
   # 控制处理频率
  

  

   
   time.sleep(0.1)
  

  

   
   
  

  

   
   # 示例使用
  

  

   
   if __name__ == "__main__":
  

  

   
   # 导入Excel数据（仅演示数据结构）
  

  

   
   class ExcelDataImporter:
  

  

   
   def __init__(self, file_path):
  

  

   
   self.data = pd.DataFrame({
  

  

   
   "file_path": ["user1.jpg", "user2.jpg"],
  

  

   
   "user_id": [1, 2]
  

  

   
   })
  

  

   
   
  

  

   
   def import_data(self):
  

  

   
   print("模拟数据导入:")
  

  

   
   print(self.data)
  

  

   
   return self.data
  

  

   
   
  

  

   
   # 初始化组件
  

  

   
   excel_importer = ExcelDataImporter("face_data.xlsx")
  

  

   
   data = excel_importer.import_data()
  

  

   
   
  

  

   
   mock_serial = MockSerialCommunicator()
  

  

   
   
  

  

   
   # 启动视频流处理
  

  

   
   video_processor = VideoStreamProcessor()
  

  

   
   try:
  

  

   
   video_processor.process_stream()
  

  

   
   except KeyboardInterrupt:
  

  

   
   video_processor.running = False
  

  

   
   print("处理流程已终止")
  

 





关键技术参数表



 
  

   类别
   参数详情
  

 
 
  

   处理器
   双核ARM Cortex-A7 + RISC-V MCU，集成AI加速模块
  

  

   识别性能
   0.2秒识别速度，5万/10万本地库容可选，单帧8目标捕获
  

  

   成像系统
   200万RGB摄像头+200万IR摄像头，红外补光灯，0.3~2m动态识别距离
  

  

   接口与通讯
   继电器、韦根、RS-485、百兆网口、USB 2.0、GPIO
  

  

   环境防护
   IP66防尘防水，-20℃~+60℃工作温度，ESD接触±6KV/空气±8KV
  

  

   安装规格
   吸顶式安装，开孔Ø8cm，支持识别区域/角度软件可调
  

 









三、总结


该人脸AI半球设备通过“硬件异构计算+算法场景化适配+多协议集成”的技术路径，实现了梯控/门禁场景下的智能化升级。其核心价值在于：以边缘AI算力为支撑，兼顾快速识别、防作弊与环境可靠性，同时通过监控复用、远程运维降低综合成本，为智慧楼宇出入管理提供了高效、安全、易扩展的一体化解决方案。




技术实现方案说明：


    
 
  1. 硬件架构优化
    2. 



    
 
  • 采用双核ARM Cortex-A7 + RISC-V MCU异构架构
    • 
 
  • 集成AI加速模块（支持TensorFlow Lite）
    • 
 
  • 内存配置：1GB DDR3 + 8GB eMMC
    • 
 
  • 视频编码：H.264/H.265硬件编解码
    • 



    
 
  1. 软件架构设计
    2. 





mermaid



 
  

   
   graph TD
  

  

   
   A[视频流输入] --> B[帧预处理]
  

  

   
   B --> C[人脸检测]
  

  

   
   C --> D[特征提取]
  

  

   
   D --> E[特征比对]
  

  

   
   E --> F[结果输出]
  

  

   
   F --> G[继电器控制]
  

  

   
   F --> H[RS-485通信]
  

  

   
   F --> I[韦根输出]
  

 



    
 
  1. 关键功能实现
    2. 



    
 
  • 多协议兼容：通过协议转换网关实现韦根/RS-485/继电器输出
    • 
 
  • 批量导入：使用pandas处理Excel数据，建立用户特征数据库
    • 
 
  • 环境适应：自动增益控制(AGC) + 宽动态范围(WDR)技术
    • 
 
  • 防作弊机制： 
  
    
  
    python
    
  
    
   
    
    
     
     def anti_cheat(face_image):
    
    
    
    
     
     # 活体检测算法框架
    
    
    
    
     
     if is_3d_mask(face_image):
    
    
    
    
     
     return False
    
    
    
    
     
     if is_photo_attack(face_image):
    
    
    
    
     
     return False
    
    
    
    
     
     return True
    
    
       
  
    • 



    
 
  1. 部署方案
    2. 



    
 
  • 
  
    单电梯场景：
    
  
    
  
    mermaid
    
  
    
   
    
    
     
     graph LR
    
    
    
    
     
     S[半球读头] -->|视频流| C(控制板)
    
    
    
    
     
     C -->|韦根协议| E(电梯主控)
    
    
    
    
     
     C -->|继电器| B(按钮面板)
    
    
       
  
    • 
 
  • 
  
    多电梯集群：
    
  
    
  
    mermaid
    
  
    
   
    
    
     
     graph LR
    
    
    
    
     
     S[半球读头] -->|IP网络| SVR(中心服务器)
    
    
    
    
     
     SVR -->|MQTT协议| E1(电梯1)
    
    
    
    
     
     SVR -->|MQTT协议| E2(电梯2)
    
    
       
  
    • 



    
 
  1. 维护方案
    2. 



    
 
  • 远程升级： 
  
    
  
    bash
    
  
    
   
    
    
     
     # 固件升级流程
    
    
    
    
     
     1. 服务器生成OTA包（含版本号、签名）
    
    
    
    
     
     2. 设备检查版本并下载
    
    
    
    
     
     3. 校验SHA256哈希值
    
    
    
    
     
     4. 备份当前固件
    
    
    
    
     
     5. 写入新固件并重启
    
    
       
  
    • 

 
  

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