
宿舍归寝实时房态图
归寝考勤:考勤房间数、考勤总人数、正常归寝人数、晚归人、数未归寝请假人数、正常归寝数、实时进出记录、学生信息、在寝人数。

考勤大屏
总床位数、入住人数、空床位数、入住率、可住男生、可住女生、学院床位占比统计、学生异常归寝趋势、识别记录、识别总数、陌生人数、今日出寝统计、近期人员异常预警。

房间归寝详情
实时掌握宿舍房间的学生归寝情况、未归寝人员名单,归寝情况可以推送给宿管老师,协助宿管老师实时可视化管理学生归寝

人员归寝状态
实时掌握楼栋的学生归寝情况、未归寝人员名单,对长期未归寝人员推送给宿管老师,协助宿管老师实时可视化管理学生归寝数据。

人员考勤设置
可设置正常归寝时间范围以及长时间未归的判定时长,系统定时检查学生的归寝状态,对于在规定时间后仍未归寝的学生触发告警机制。可通过短信、系统消息推送等方式,告警学生本人、辅导员以及宿管人员。

陌生人预警
对每一个进入宿舍区的人员进行实时人脸图像采集和识别。若发现无法匹配的人脸即判定为陌生人触发预警机制。司时向宿管人员安保人员等相关人员发送陌生人预警信息,包括陌生人出现的时间、地点等。

人员考勤设置
管理员能够依据实际状况,对考勤时间范围、考勤周期以及考勤方式进行设置。同时与门禁设备或者考勤终端进行关联。

宿管移动端-宿管归寝检查
宿管实时掌握宿舍房间的学生归寝情况、未归寝人员名单,归寝情况
支持查看各个房间归寝详情,同时手动对学生归寝信息进行登记。
宿管可查看所负责楼栋学生基本信息,包括考勤总房间数、考勤总人数、正常归寝人数、晚归人数、为归寝人数、请假人数等信息


教师移动端

系统功能展示

人脸识别模式

无感人脸识别架构图

人脸识别算法

人脸识别算法优势
人脸识别算法

人脸识别算法
人体关键点识别:检测图像中的人体并返回人体矩形框位置精准定位21个核心关键点,包含头顶、五官、颈部主要关节部位,同时支持多人检测,大动作等复杂场景多人活体检测检测图像中的所有人体,标记出每个人体的坐标位置;不限人体数量,适应人体轻度遮挡截断的情况。

人体识别算法
关键点定位:精准定位人体的21个主要关键点,包含头顶、五官、颈部、四肢主要关节部位;能够支持人体背面、侧面、中低空斜拍、大动作等复杂场景。
人体检测与属性:检测图像中的所有人体,返回每个人体的位置坐标;识别人体的20余类属性信息,包含性别年龄、服饰类别、服饰颜色戴帽子(可区分安全帽/普通帽)、戴口罩、背包、抽烟使用手机等。

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