疫情防控背景下人脸识别技术在学生安全管理中的应用

2021-05-23陈锋胡春雷

电脑知识与技术 2021年11期

陈锋胡春雷

摘要：在国内疫情防控形势逐渐好转，高校复工复学的背景下，如何有效的开展高校学生的疫情健康管理和教学安全工作，成为各个高校面临的重点任务。本文依托计算机人工智能和物联网技术，探讨了如何将人脸识别、红外测温等新技术应用于该背景下的学生安全管理，本文将从返校学生的行为管理、宿舍安全、健康监测、课堂考勤等几个方面进行说明。

关键词：人脸识别;学生安全管理;疫情防护

中图分类号： TP31 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）11-0172-02

Application of Face Recognition Technology in Student Safety Management Under the Background of Epidemic Prevention and Control

CHEN Feng， HU Chun-lei

（Information Engineering Institute， Anhui Vocational and Technical College， Hefei 230000， China）

Abstract： Under the background that the situation of epidemic prevention and control in China is gradually improving， how to effectively carry out the health management and teaching safety of college students has become a key task faced by colleges and universities. Based on computer artificial intelligence and Internet of things technology， this paper discusses how to apply face recognition， infrared temperature measurement and other new technologies to student safety management under this background. This paper will explain from the behavior management of returning students， dormitory safety， health monitoring， class attendance and other aspects.

Key words： face recognition; student safety management; epidemic prevention

2020年初，新冠病毒肺炎席卷全球，给各行各业带来了严重的困扰。随着国内疫情防控形势逐渐好转，防控工作逐步转为常态化，高校也逐渐开始复工复学。另一方面，随着人脸识别技术的不断发展，已经逐渐取代密码、指纹等传统的身份识别方法，得到了广泛的应用。在此疫情防控大工作背景下，如何利用人脸识别技术对返校学生进行智能化安全管理，提出了新的挑战。

1 概述

1.1 疫情防护分析

新冠肺炎具有传染性较强的特点，群体普遍缺乏免疫力，且无针对性的疫苗药物，各个年龄阶段都有被感染的风险，其防控和治疗难度都较大。高校复工复学后，大学生作为主要流动人口，其校园活动数量多、频率高，一旦有感染者，很容易发生聚集性感染事件。目前对高校学生新冠肺炎的预防主要是每日健康检查，根据学生填报的信息及时掌握学生的健康状况，做好防患预防。

1.2 人脸识别技术

人脸识别作为近几年快速发展的一种生物识别方法，具有采集简单，特征稳定，短期内人脸结构不会发生太大变化，重复率高不易仿制的特点。已经逐渐成为各领域识别应用中的最优选择。

在一次人脸识别过程中，首先进行人脸检测，利用摄像头采集人脸不同状态、位置、形态等图像信息，并在图片上定位人脸;其次通过直方图均衡、中值滤波和几何归一化等方法对图像进行预处理;对处理后的人脸图像信息进行特征提取，将提取出的人脸信息作为人员信息保存到人脸库中，后期用于人脸识别验证。

2 人脸识别在疫情环境下学生安全管理中的应用

2.1 体温检测预警

疫情期间对在校生的健康登記管理是学生复学工作管理的重中之重，及时排查体温异常人员是最行之有效的手段。搭建人脸识别和红外热像仪体温检测的硬件系统部署在宿舍、办公楼、实训教学楼入口处，可以对出入的人员进行面部识别，对识别出的学生信息实时向云端传输，同时利用红外热像仪测量学生体温，对异常体温报警处理，同时在云端记录异常体温数据。用于疫情期间学生健康状况的在线实时检查和管理，相较于每日健康登记，更加高效＼准确。

2.2 学生行为管理

对于校园安全的管理主要在于约束学生的行为规范，按时上下课，以及及时返校归寝，但由于学校相关管理人手不足，往往造成学生管理工作上的疏忽，通过在校园主要场所安装人脸识别系统，可以对该场所的学生出入情况进行自动登记，后台记录数据，模拟学生校园活动轨迹，通过连接学校教务和宿舍管理系统数据库，可以对学生的上课考勤情况进行登记，每节课后自动计算缺勤学生名单，宿舍关门后自动输出不在宿舍学生名单，方便班主任对学生疫情期间的行为轨迹进行监察和管理。

3 应用效果分析

3.1 学生人脸状态特征采集

学生在校大部分时间在宿舍和教室，疫情背景下，学校会严格限制学生的活动场所和范围，需要管理者对学生进行管理，因此，在校园宿舍闸机通道和教学楼进出入通道加装人脸识别装置和红外测温装置。学生通过需要刷脸测温才能通过，提前对入校新生进行數据采集，如图1所示，客户端查询学生个人信息及人脸特征参数。

3.2 学生体温检测与管理

当前防疫背景下，对学生的体温及时有效的检测工作是防控工作的重中之重，利用人脸识别技术和红外测温传感器，对出入学生先进行人脸识别，检测结束后，启动测温模块，如图2所示，将数据记录在数据库。管理软件通过排查异常数据，迅速定位学生，在疫情防控背景下，对学生健康的管理和排查工作，能够发挥重要的作用，如图3所示。

3.3 人员出入安防管理

利用人脸识别技术可以保证校园各场所处出入人员处于统一管理之下，保证安全。警示灯报警功能对外来人员起到了很好的警示和监督，通过在宿舍闸机通道设置人脸识别装置，检测进入人员是否为校内学生和教职工，通过电子屏和报警灯装置显示外来人员并警报给宿舍管理人员，如图4所示，从而避免了外来人员进入宿舍，造成安全隐患。

3.4 学生考勤管理

将学生课程与系统数据对接，通过无线网进行网络互动，形成一种全新的教学模式，可以通过学生的刷脸记录自动生成考勤报表，如图5所示，节约了辅导员和老师对课堂的了解流程，节省了上课时间，提高了上课效率，课后辅导员也可以通过考勤管理了解学生上课信息。

4 总结

本文在疫情防控学生返校复学的大背景下，探讨了人脸识别技术在高校学生安全管理工作上的一些应用，能够有效地记录并监控疫情期间学生的行为轨迹以及健康状况，为高校的学生管理工作提供有效的大数据支持，为学校的学生安全工作带来切实的保障。

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