MIG智行畅通-基于Yolov3智能口罩体温检测闸机

本项目结合人工智能算法、智能控制、计算机视觉等前沿技术，将深度学习算法嵌入闸机设备，开发一种多功能智能闸机MIG (Multi-functional Intelligent Gate)。

目前疫情全球性爆发给人们的生活造成了严重的影响，佩戴口罩、检测体温成为公众场所卫生安全保障的必要措施。目前的人工检测不仅会造成人流拥堵，还会增加人员感染风险。为解决上述问题，我们设计研发了基于Yolo深度学习算法的实时口罩体温检测闸机。该闸机配有监控摄像头、红外测温装置和小型中控平台，通过深度学习算法对通行人员是否佩戴口罩进行实时检测，并利用测温装置进行体温检测，将两者的数据实时反馈给中央控制平台做出判断，仅当人员佩戴口罩且体温正常时放行，否则发出警报并语音提醒。

项目基于口罩体温检测闸机，从算法、功能、系统三个方面分别进行升级与优化，根据不同应用场景的实际需求，可提供门禁考勤一体机、门禁安全帽检测机、人脸指纹识别门禁机、门票扫描检票机等四种智能通行闸机设备，提供除基本通行功能以外的多种验证功能。MIGS系统主要嵌入深度学习算法，与现有的闸机系统相比更具实时性和准确性。除此之外，本系统还具备集中管理系统和数据库服务功能，可记录和管理所有通行人员的身份、出入时间、原由等信息，实现数据可追溯。