說到智慧工地管理系統(tǒng)可能大家還比較的陌生，它可以說是近幾年為了提升管理水平而新興的一個(gè)行業(yè)，其實(shí)在很多領(lǐng)域都已經(jīng)開始應(yīng)用了，那么究竟它有什么樣的特點(diǎn)呢?相信大家也都對(duì)這個(gè)問題比較好奇，那么接下來(lái)就讓先初智能公司來(lái)為我們普及一下。

特點(diǎn)一：勞務(wù)管理，施工隊(duì)伍流動(dòng)性大，現(xiàn)場(chǎng)人員隨意進(jìn)出，工人身份難以驗(yàn)證，工人出勤缺乏電子記錄，工資核算與支付證據(jù)鏈不清，勞資糾紛頻頻發(fā)生。

特點(diǎn)二：施工，隧道施工風(fēng)險(xiǎn)高，危險(xiǎn)源點(diǎn)多，線長(zhǎng)、面廣，單靠人力巡檢排查，工作效率地，而且難以做到全過程的監(jiān)督管理，容易出現(xiàn)監(jiān)管漏洞。

特點(diǎn)三：智慧工地管理系統(tǒng)材料管理，鋼筋、木鋼管等成捆棒材進(jìn)場(chǎng)，多數(shù)依賴人工點(diǎn)數(shù)驗(yàn)收，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，夜間驗(yàn)收人眼容易疲勞，造成材料規(guī)格、數(shù)目誤報(bào)、錯(cuò)報(bào)。此外，為獲取利益，還存在虛報(bào)材料數(shù)量現(xiàn)象。

流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。

人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。一代/二代居民身份識(shí)別：根據(jù)人員的身份照片信息，與系統(tǒng)照片庫(kù)中的信息資料進(jìn)行比對(duì)，提取出與證件上照片相似的人員信息，能充分利用現(xiàn)有的二代身份照片資源，為公部門的工作提供有利的幫助。折疊人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

在校內(nèi)安裝“人臉識(shí)別”系統(tǒng)中國(guó)藥科大學(xué)并非首創(chuàng)，目前，國(guó)內(nèi)多所高校和中學(xué)都在嘗試進(jìn)入“刷臉”時(shí)代。發(fā)展趨勢(shì)多種技術(shù)組合運(yùn)用“隨著指紋和人臉識(shí)別應(yīng)用的快速推進(jìn)，聲紋、虹膜、靜脈等生物識(shí)別應(yīng)用將緊隨其后。在校園安全的巨大責(zé)任下，不少校園門口都立起了人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，學(xué)生們通過刷臉進(jìn)出校園，校園一卡通變成了“一臉通”。而且技術(shù)革新也在推動(dòng)著教育改革，使用人臉識(shí)別也成為部分學(xué)校推進(jìn)“智慧課堂”建設(shè)的一個(gè)必選項(xiàng)。

在北京理工大學(xué)的課堂上，人臉識(shí)別技術(shù)也被應(yīng)用在學(xué)生的學(xué)情分析上，除了課堂出勤率和抬頭率等過程數(shù)據(jù)，還能為教師教學(xué)過程提供數(shù)據(jù)支持。

不過，對(duì)于這項(xiàng)“神奇”的功能，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)本科生院綜合處處長(zhǎng)韋笑則謹(jǐn)慎的多，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)自2015年開始進(jìn)行“智慧課堂”教室改造，目前已經(jīng)對(duì)全校的200多間教室進(jìn)行了設(shè)備和環(huán)境的改善，人臉識(shí)別系統(tǒng)雖然已經(jīng)應(yīng)用在學(xué)生注冊(cè)等多個(gè)環(huán)節(jié)，但對(duì)于人臉識(shí)別進(jìn)課堂仍然有所保留。提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配取得的結(jié)果輸出。