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某部移动载体物理管控系统的设计与实现的开题报告
一、项目背景
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，各种移动设备的普及率不断提高。移动载体已经成为现代社会重要的信息传播媒介，如何对移动载体进行管控，已经成为政府、企业等各方面关注的问题。因此，本项目将着重探讨移动载体管控系统的设计与实现。
二、项目概述
该移动载体物理管控系统主要是为了实现对大型活动等重要场所的物理管控而设计的。通过人脸识别、车辆管理、通行记录等功能，实现对人员、车辆等具体物品的管控，提高场所的安全等级。同时，该系统还可以统计各类受控物品的通行情况，方便人员进行统计分析，提高活动的管理水平。
三、项目设计
1、物理设计
该系统主要设计为硬件和软件相结合的方式。硬件方面，主要包括摄像头、读卡器、扫码枪、门禁闸机等设备。软件方面，主要包括人脸识别、车辆管理、通行记录等功能的实现。
2、人脸识别
该系统中的人脸识别是基于深度学习算法进行实现的。该算法属于卷积神经网络，在训练数据和算法优化等方面，具有良好的适应性和鲁棒性。通过人脸识别算法，可以对系统中出现的人脸进行快速识别，并在配合门禁闸机等硬件设施之后，对人员进行精准管制。
3、车辆管理
在该系统中，车辆的管理主要通过扫码枪来实现。对于每一辆车，需要进行二维码的扫描，通过程序查询车辆信息，并进行存储，方便后续车辆的管理和车辆出入记录的查询。
4、通行记录
在人员和车辆经过场所时，系统将对其进行记录，并存储到系统中，方便后续查询和管理。
四、项目实现
该系统使用Python语言进行实现。主要运用深度学习算法实现人脸识别，将开源框架TensorFlow进行二次开发，使得算法更为稳定和准确。同时，对车辆管理和通行记录等功能，采用Django框架实现，方便系统进行管理和查询。
五、项目结论
该移动载体物理管控系统的实现，将有力提高场所的安全级别和管理水平。通过人脸识别、车辆管理、通行记录等功能的实现，实现了对具体物品的管控，方便活动的统计和管理。
六、参考文献
[1]翁洋.深度学习|TensorFlow实战:Google深度学习框架[w].中国电力出版社,2017.
[2]萨瓦斯基.Django企业开发实战:从技术入门到项目实践[w].人民邮电出版社,2017.
[3]刘汝佳.算法竞赛入门经典:训练指南(第2版)[w].清华大学出版社,2020.