CN113052007A - 一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统 - Google Patents

一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统。该方法包括：设置与社区门禁系统连接的人体识别装置；人体识别装置向用户发送指令请求用户取出出入证进行动作展示；人体识别装置对动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断动作展示是否符合标准人体动作序列；如果人体识别算法判断符合标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过出入证中的照片信息与用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向社区门禁系统发出开启指令。本申请通过人体识别算法提高了社区的管控效率。

Description

一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统
技术领域
本申请涉及人工智能技术及社区管理领域，尤其涉及一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统。
背景技术
当遭遇诸如疫情这样的公共卫生事件时，社区的人流量巨大，如何准确地将进出社区的居民与非居民区分开成为棘手的问题，目前的传统方法是通过办理出入证的方式进行的，这种方法需要有专门的志愿者进行识别、监督，耗费人力，准确性低，一旦出现感染病例，还容易传染给志愿者，并由志愿者进行二次传播。
因此，可以考虑采用自动识别技术，进行社区门禁的管控，将志愿者解放出来。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法和系统，提高社区人员管控的推荐的效率，解决目前社区中仍然需要志愿者人工识别社区出入证的方式识别居民与非居民的技术问题。
基于上述目的，本申请提出了一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法，包括：
设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证；
当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示；
所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列；
如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
在一些实施例中，所述方法还包括：
如果所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列，则向所述用户发出错误指令，并提供更换动作建议；
如果针对同一用户，所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列的次数超过指定阈值次数，则向管理员发送告警。
在一些实施例中，设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，包括：
所述社区门禁系统包含了所述人体识别装置；或者
所述社区门禁系统与所述人体识别装置采用分离式设计。
在一些实施例中，当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示，包括：
所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
在一些实施例中，所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列，包括：
所述人体识别装置按照时间序列对所述动作展示进行分解，去除不包含人体的视频帧；
按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，对取出的所述动作特征帧进行去重。
在一些实施例中，取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，包括：
通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
在一些实施例中，通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，通过公式：
Figure BDA0002957059260000031
进行计算，其中com为所述比较的相似度结果，fi为所述用户的动作特征帧中的第i项特征值，si为所述标准人体动作序列中的第i项特征值。
基于上述目的，本申请还提出了一种基于人体识别算法的社区疫情管控系统，包括：
构建模块，用于设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证；
请求模块，用于当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示；
判断模块，用于所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列；
识别模块，用于如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
在一些实施例中，所述请求模块包括：
调整单元，用于所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
协助单元，用于所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
在一些实施例中，所述识别模块包括：
融合单元，用于通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
比对单元，用于通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
总的来说，本申请的优势及给用户带来的体验在于：能够通过人脸识别技术智能地对进入社区人员进行识别，判断是否能够进入社区，从而有效地避免了社区仍然需要通过人工识别出入证的方式判断的现象，减小了人力财务成本，同时还有效地避免了人员的接触，安全健康。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控方法的流程图。
图3示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控系统的构成图。
图4示出根据本发明实施例的请求模块的构成图。
图5示出根据本发明实施例的识别模块的构成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控方法的流程图。如图1所示，该基于人体识别算法的社区疫情管控方法包括：
步骤S11、设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证。
具体来说，标准人体动作序列是指可以被人体识别装置识别的动作序列，例如，社区中可以约定，进入社区的人员可以按照“先鞠躬\后踢腿\甩甩胳膊\出示出入证”的标准动作序列进入社区。当人体识别装置识别出该动作序列后，可以初步判断该访客符合进入社区的资格。
当然，动作是可以模范的，因此，后续还需要通过出入证中的人脸照片进行核对，从而进一步确认访客是否符合进入社区的资格。
在一种实施方式中，设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，包括：
所述社区门禁系统包含了所述人体识别装置；或者
所述社区门禁系统与所述人体识别装置采用分离式设计。
具体来说，人体识别装置可以设置在社区门禁系统内部，二者为一体式设计；人体识别装置也可以设置在社区门禁系统外部，二者为分离式设计，通过有线或无线的方式进行连接，传递数据和指令。
步骤S12、当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示。
具体来说，如果用户距离人体识别装置较远，尚不具有进入社区的意图，则没有必要启动人体识别，只有当二者之间的距离达到指定阈值距离时才有必要启动人体识别，向用户发出指令。
在一种实施方式中，当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示，包括：
所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
具体来说，向用户发出韵律指示，可以方便后期从视频帧中取出有效视频帧的定位。
步骤S13、所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列。
在一种实施方式中，所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列，包括：
所述人体识别装置按照时间序列对所述动作展示进行分解，去除不包含人体的视频帧；
按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，对取出的所述动作特征帧进行去重。
步骤S14、如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
在一种实施方式中，取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，包括：
通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
在一种实施方式中，通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，通过公式：
Figure BDA0002957059260000061
进行计算，其中com为所述比较的相似度结果，fi为所述用户的动作特征帧中的第i项特征值，si为所述标准人体动作序列中的第i项特征值。
具体来说，由于视频采集的缺陷，很可能擦剂到的用户出入证的照片是不完整的，甚至是模糊的，因此有必有通过多个帧中的若干张出入证照片拼接出一张完整、清晰的用户照片，从而更加准确地进行人脸的比对。
图2示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控方法的流程图。如图2所示，该基于人体识别算法的社区疫情管控方法还包括：
步骤S15、如果所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列，则向所述用户发出错误指令，并提供更换动作建议；
步骤S16、如果针对同一用户，所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列的次数超过指定阈值次数，则向管理员发送告警。
具体来说，有可能用户自身身体构造或动作习惯的问题，导致一套标准动作的识别存在较大误差，无法识别出用户的身体动作序列，此时，可以考虑请求用户更换一套标准动作序列进行展示，从而解决了唯一一套标准动作序列可能带来的不便。
图3示出根据本发明实施例的基于人体识别算法的社区疫情管控系统的构成图。如图3所示，该基于人体识别算法的社区疫情管控系统整体可以分为：
构建模块31，用于设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证；
请求模块32，用于当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示；
判断模块33，用于所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列；
识别模块34，用于如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
图4示出根据本发明实施例的请求模块的构成图。如图4所示，该基于人体识别算法的社区疫情管控系统的请求模块32包括：
调整单元321，用于所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
协助单元322，用于所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
图5示出根据本发明实施例的识别模块的构成图。如图5所示，该基于人体识别算法的社区疫情管控系统的识别模块34包括：
融合单元341，用于通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
比对单元342，用于通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
本申请实施例各系统中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于人体识别算法的社区疫情管控方法，其特征在于，包括：
设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证；
当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示；
所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列；
如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列，则向所述用户发出错误指令，并提供更换动作建议；
如果针对同一用户，所述人体识别算法判断不符合所述标准动作序列的次数超过指定阈值次数，则向管理员发送告警。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，包括：
所述社区门禁系统包含了所述人体识别装置；或者
所述社区门禁系统与所述人体识别装置采用分离式设计。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示，包括：
所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列，包括：
所述人体识别装置按照时间序列对所述动作展示进行分解，去除不包含人体的视频帧；
按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，对取出的所述动作特征帧进行去重。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，包括：
通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，通过公式：
Figure FDA0002957059250000021
进行计算，其中com为所述比较的相似度结果，fi为所述用户的动作特征帧中的第i项特征值，si为所述标准人体动作序列中的第i项特征值。
8.一种基于人体识别算法的社区疫情管控系统，其特征在于，包括：
构建模块，用于设置与社区门禁系统连接的人体识别装置，所述人体识别装置存储了至少一套标准人体动作序列，用于通过比对识别待进入社区用户在指定时间区间内连续的人体动作序列，所述人体动作序列包括头部、手部和腿部动作的一种或组合，以及在特定动作中展示出入证；
请求模块，用于当用户距离所述社区门禁系统达到指定阈值距离时，所述人体识别装置向所述用户发送指令请求所述用户取出出入证进行动作展示；
判断模块，用于所述人体识别装置对所述动作展示进行分解，按照指定时间间隔进行采样取出动作特征帧，通过人体识别算法判断所述动作展示是否符合所述标准人体动作序列；
识别模块，用于如果所述人体识别算法判断符合所述标准动作序列，则取出含有出入证的动作特征帧，通过掩膜互补获取用户照片信息，进行出入证识别，并通过所述出入证中的照片信息与所述用户的人脸进行比对，如果比对得到的相似度超过指定阈值，则向所述社区门禁系统发出开启指令。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述请求模块包括：
调整单元，用于所述人体识别装置对所述用户进行第一人体特征采集，根据所述第一人体特征采集调整所述人体识别装置的拍摄角度和亮度；
协助单元，用于所述人体识别装置发出韵律指示，协助所述用户进行所述动作展示。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述识别模块包括：
融合单元，用于通过识别至少一张所述出入证中的照片中的掩膜，对于缺失的照片信息进行掩膜查找，将掩膜精度大于指定精度阈值的掩膜融合成一张目标用户照片；
比对单元，用于通过将所述目标用户照片与所述用户的人脸进行比对，得到所述相似度。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008153552A1 (en) * 2006-12-06 2008-12-18 Yale University Systems and methods for cmos-compatible silicon nano-wire sensors with biochemical and cellular interfaces
JP2013128572A (ja) * 2011-12-20 2013-07-04 Terumo Corp 集団生活管理システム及び集団生活管理方法
CN106156517A (zh) * 2016-07-22 2016-11-23 广东工业大学 一种人体基本疾病社区自助自动检测系统
CN106156578A (zh) * 2015-04-22 2016-11-23 深圳市腾讯计算机系统有限公司 身份验证方法和装置
CN111128326A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和系统
CN111402459A (zh) * 2020-02-24 2020-07-10 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种具有社区综合管理功能的智能门禁系统及其方法
CN111462380A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种基于物联网的智慧社区管理方法和系统
CN211787238U (zh) * 2020-03-03 2020-10-27 安居慧云（厦门）科技有限公司 一种用于新型冠状病毒防疫网格化管理的智能门禁
CN111863166A (zh) * 2020-07-09 2020-10-30 张金龙 一种医院用人脸识别管理方法
CN111968016A (zh) * 2020-08-20 2020-11-20 合肥智圣新创信息技术有限公司 高校疫情协同管控平台平台及管控方法
US20200372175A1 (en) * 2019-05-23 2020-11-26 Capital One Services, Llc Securing Lender Output Data

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008153552A1 (en) * 2006-12-06 2008-12-18 Yale University Systems and methods for cmos-compatible silicon nano-wire sensors with biochemical and cellular interfaces
JP2013128572A (ja) * 2011-12-20 2013-07-04 Terumo Corp 集団生活管理システム及び集団生活管理方法
CN106156578A (zh) * 2015-04-22 2016-11-23 深圳市腾讯计算机系统有限公司 身份验证方法和装置
CN106156517A (zh) * 2016-07-22 2016-11-23 广东工业大学 一种人体基本疾病社区自助自动检测系统
US20200372175A1 (en) * 2019-05-23 2020-11-26 Capital One Services, Llc Securing Lender Output Data
CN111128326A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种基于目标跟踪的社区病患监控方法和系统
CN111402459A (zh) * 2020-02-24 2020-07-10 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种具有社区综合管理功能的智能门禁系统及其方法
CN211787238U (zh) * 2020-03-03 2020-10-27 安居慧云（厦门）科技有限公司 一种用于新型冠状病毒防疫网格化管理的智能门禁
CN111462380A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 一种基于物联网的智慧社区管理方法和系统
CN111863166A (zh) * 2020-07-09 2020-10-30 张金龙 一种医院用人脸识别管理方法
CN111968016A (zh) * 2020-08-20 2020-11-20 合肥智圣新创信息技术有限公司 高校疫情协同管控平台平台及管控方法

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