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基于STM32F103的智能门禁系统身份识别及电控技术

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简介：
本项目设计了一款基于STM32F103微控制器的智能门禁系统，结合身份识别与电子控制技术，实现高效安全的门禁管理。 本门禁系统综合运用了人脸识别、指纹识别及机电控制技术。通过现场实验发现，该系统的面部识别与指纹识别准确率较高，并且电控部分运行正常，能够满足基本的门禁需求。

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  • 基于STM32F103的智能门禁系统身份识别及电控技术
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    本项目设计了一款基于STM32F103微控制器的智能门禁系统，结合身份识别与电子控制技术，实现高效安全的门禁管理。 本门禁系统综合运用了人脸识别、指纹识别及机电控制技术。通过现场实验发现，该系统的面部识别与指纹识别准确率较高，并且电控部分运行正常，能够满足基本的门禁需求。
     
  • 基于RFID技术的智能门禁系统
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    本项目设计并实现了一种基于RFID技术的高效智能门禁系统，旨在通过先进的身份验证提高安全性和便利性。该系统能够快速识别用户身份，并进行权限管理和实时监控，为办公和居住环境提供全面的安全保障解决方案。 通过读卡器采集RFID卡片的信息，并能够对采集到的数据进行EEPROM的读写操作，同时可以通过串口将数据发送至上位机，在Java编写的上位机中查看这些信息。此外，TFT显示屏可以用来显示交互信息。
     
  • 基于RFID技术的智能门禁系统
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    本项目设计并实现了一种基于RFID技术的智能门禁系统，该系统能够高效、安全地管理进出人员，通过自动识别和记录访客信息，增强安全性与便利性。 采用STC12C5A60S2单片机设计刷卡式门禁系统。首先使用TIDZ-RC522读卡模块读取来客IC卡，与系统中存储的数据进行对比。如果匹配，则开启门并发出语音欢迎；如果不匹配，则通过语音和灯光报警。连续三次错误后将锁定系统1分钟。 在系统空闲时，OLED显示屏会显示当前的日期和时间。当有客人刷卡且验证成功后，屏幕上则会显示出客人的信息及刷卡的时间。 同时使用HC-SR501人体感应模块对通过门禁的人进行识别。如果检测到有人未完全通过门，则保持门开启状态；一旦人员通过并离开，系统将自动关闭大门。若来客在门口停留超过30秒，系统会发出语音警告，并持续鸣响蜂鸣器。 此外，利用ISD1820录放模块实现欢迎和报警的语音功能。开关门的状态由继电器控制：当继电器闭合时，表示门开启；反之则关闭。
     
  • 基于人脸识别技术的门禁控制系统.zip
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    本项目设计并实现了一套基于人脸识别技术的智能门禁控制系统，利用先进的图像处理和机器学习算法，确保高效准确的身份验证，提升安全性与便捷性。 基于树莓派硬件开发的人脸识别门禁系统能够实现服务器端实时查询人脸录入信息及人员出入记录等功能，并且可以在服务器端进行人脸识别数据的增加与删除操作。
     
  • 基于NFC技术的智能门禁系统的设计.pdf
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    本论文探讨并设计了一种基于NFC技术的智能门禁系统，旨在提升传统门禁系统的便捷性和安全性。通过集成先进的认证机制和用户友好的界面，该系统能够有效管理进出权限，并提供实时监控功能，以适应现代办公环境的安全需求。 本段落设计了一种基于NFC技术的智能门禁系统，使用了这项近场通信技术来实现开锁功能。该系统可以随时随地进行操作，并且不需要繁琐的操作步骤或者持续电源供应，只需要具备NFC功能模块以及少量电池电量即可运行。 系统的软件架构主要分为四部分：uboot移植、内核（kernel）移植、根文件系统(rootfs)和NFC驱动程序的移植。硬件方面则由s5pv210作为CPU核心的x210开发板与NFC模块组成。 在设计中，我们使用了具有1GHZ主频及高速Cortex-A8内核以及ARM V7指令集支持的s5pv210处理器，并配置有512M DDR和4G flash存储。通过将操作系统移植到x210开发板上，完成了uboot、内核kernel和SPI驱动代码的移植。 在uboot配置与编译过程中，我们选择了适用于CPU的相关文件进行初始化硬件操作，在系统启动时能够对相关设备进行正确初始化以支持后续的操作。 对于内核(kernel)的配置及编译，则通过加载并运行uboot来实现。内核是操作系统的核心部分，负责管理整个系统的资源和硬件，并且在底层驱动与上层应用程序之间起到了桥梁作用。 当rootfs被加载时，系统会启动第一个进程以及相关的命令行界面，使得我们可以通过此环境编写或调用Linux命令进行操作。 通过修改并移植了内核中的SPI驱动程序后，实现了对PN532模块的通信。PN532在上电状态下默认处于休眠状态，并需要特定指令来唤醒它以发送和接收通讯数据。不同NFC设备的信息各不相同，这将影响到存储于内存里的信息处理方式；通过识别所有类型NFC设备的共同点，可以实现多种类型的注册、开锁以及注销操作。 此系统的设计与实施实现了智能门禁系统的智能化、自动化及安全化目标，并能够满足用户对于此类技术的需求。
     
  • 基于人脸识别技术的实验室门禁系统
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    本项目研发了一套基于先进的人脸识别算法的实验室门禁管理系统，旨在提高安全性和便捷性。通过精准的身份验证，有效控制访问权限，确保实验环境的安全可靠。 我们对卷积神经网络的结构进行了调整，并采用合适的损失函数进行优化，以确保网络具备高准确率和鲁棒性。 通过数据预处理技术如灰度化、归一化以及特征提取等方法，有效处理了人脸信息。在算法训练与优化过程中，考虑到多场景及不同光照条件下的人脸图像容易受到遮挡或变形的干扰因素，我们利用该卷积神经网络强大的能力来应对这些挑战，并进一步提升了算法的整体健壮性。
     
  • 基于STM32F103的WiFi智能门控系统
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    本项目开发了一款基于STM32F103微控制器和WiFi模块的智能门控系统，通过手机APP远程控制门锁开关，实现便捷、安全的家庭进出管理。 本系统采用STM32F103为主控设备，并利用ESP8266模块实现Wi-Fi无线通信，能够智能控制开关门动作。该系统的开发涵盖了硬件设计与软件设计两方面内容。
     
  • 基于心电图的个人身份识别技术(2011年)
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    本研究探讨了利用个体独特的心电图特征进行身份认证的方法和技术，旨在提供一种安全、便捷的身份验证手段。 为解决心电图（ECG）身份识别中的小样本问题及多特征点检测挑战，本段落提出了一种结合小波变换与动态时间规整（DTW）的方法。该方法首先利用小波变换对ECG信号进行预处理并提取R波峰值点，随后从肢导联中提取QRS波，并保存心拍模板。通过分析测试数据中的QRS波与各QRS波模板的相关性以及设定阈值条件来缩小身份识别范围，再运用DTW算法确定测试数据与各个心拍模板之间的最优匹配距离，从而实现准确的身份识别。实验结果显示，在包含112个个体的ECG数据库中，该方法达到了97.3%的识别准确率，并且每个个体的平均识别时间为4.4秒。这种方法有效地解决了单一检测点和大样本条件下的身份识别问题。
     
  • 采用语音识别技术的门禁系统
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    本系统运用先进的语音识别技术替代传统刷卡或密码开门方式，提升了门禁系统的便捷性和安全性，同时支持远距离操作，满足不同场景应用需求。 使用MATLAB编写的语音识别门禁系统首先采集一个人的语音信号，并将其存储到数据库中并分配ID号。当此人想要进入时，系统会录取其声音进行识别，如果匹配成功，则开启门禁。
     
  • 基于语音识别和RFID技术的多重安全门禁监控系统
    优质
    本系统结合了先进的语音识别与RFID技术，旨在提供高效、便捷且高度安全的门禁解决方案。通过多层身份验证机制确保只有授权人员才能进入受保护区域，同时具备实时监控功能以增强安全性。 基于语音识别及RFID的多重安防门禁监控系统是一种结合了先进技术的安全解决方案，能够有效提高门禁系统的安全性和便捷性。该系统利用语音识别技术实现非接触式身份验证，并通过RFID标签进行精确的身份确认与访问控制管理，从而构建了一个高效、可靠的综合安防体系。