校园学生宿舍安全,人脸识别测温一体机智能助力

某校引入人脸识别技术,于宿舍通道安装人脸识别一体机,结合门禁系统,提升宿舍安全管理。学生预先录入信息,通过刷脸进出,既方便又安全,有效防止无关人员进入,解决高峰期拥堵问题。

校园中学生宿舍的安全管理是校园安全管理中重要的一部分,大部分宿舍都会设立宿管人员结合刷卡门禁的方式管理。但是,也会存在因人为疏忽无人人员混入宿舍,给宿舍带来安全隐患。
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为此,有学校引进人脸识别技术,在宿舍出入通道安装人脸识别一体机配合门禁系统应用,通过智能技术助力校园学生宿舍安全管理。
学校将学生宿舍的人员提前将个人信息,包括姓名、人脸照片、宿舍号码等信息录入数据库。在应用时,学生在人脸识别测温一体机前刷脸,识别到相应的人脸信息,识别成功闸机即可打开通道。
这样,学生可通过“刷脸”无接触进出,方便进出。而且可以阻止无关人员进入宿舍,保障宿舍人员的安全,还可以解决人员流动性高峰期的拥挤问题,避免随尾现象发生,进行宿舍出入口管理。
人脸识别测温一体机在校园学生宿舍通道的安装应用,可以给宿舍楼带来多一重保障,多种方式出入验证,真实且准确记录学生进出宿舍信息。有效节省人员进出管理及考勤管理的人力支出,也不用担心忘带或丢失校卡不能刷卡进出,给人员通行带来便利。
在学校其他出入场景,企业、社区、工厂等进出场所的出入场景也可以应用到人脸识别测温一体机,实现智能门禁考勤及测温应用,保障场景及人员安全。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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