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申请/专利权人：常州市小麦物联科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的智能门禁异常数据传输系统及方法，属于智能门禁异常数据传输技术领域。该系统包括：RFID读取开锁与人脸图像识别开锁，所述RFID读取开锁数据与人脸图像识别开锁数据分别对应不同的数据库；获取RFID读取开锁数据，对任一个RFID卡进行标记，若存在超出U次无法开启，则上报异常数据至管理员端口，并调用人脸图像识别开锁；基于每次智能门禁通过的历史数据，形成第一异常数据；对函数关系进行迭代处理，标记第二异常数据。本发明能够通过不断精进模型，提供在多人排队通过门禁时的具体管理方案，进一步提高门禁的智能化水平。

主权项：1.一种基于大数据的智能门禁异常数据传输方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、构建智能门禁开锁方式，所述智能门禁开锁方式包括RFID读取开锁与人脸图像识别开锁，所述RFID读取开锁数据与人脸图像识别开锁数据分别对应不同的数据库；S2、获取RFID读取开锁数据，对任一个RFID卡进行标记，若存在超出U次无法开启，则上报异常数据至管理员端口，并调用人脸图像识别开锁，其中U为系统设置的常数；S3、获取人脸图像识别开锁时的图像数据，标记出图像数据上的每一张人脸数据，将开锁的人脸数据定义为输入数据；S4、基于每次智能门禁通过的历史数据，调用通过时的输入数据，构建智能门禁图像分析模型，基于不同的人脸数量数据与输入数据占比，输出函数关系，并记录第一异常数据；S5、对函数关系进行迭代处理，形成第二异常模型，选择智能门禁异常数据，送入第二异常模型，若存在输出值满足区域值，则标记为第二异常数据；S6、将第一异常数据与第二异常数据均传输至管理员端口，若存在第一异常数据对应的人脸数据与第二异常数据对应的人脸数据属于同一用户，进行预警提醒；获取通过数据中的输入数据为非最大图像的通过数据，记为第一异常集合，在第一异常集合中获取最大图像的占比面积，若未超出阈值，则进行舍弃；若超出阈值，送入样本数据库，并记为第一异常数据；基于样本数据库，构建第一异常数据分析模型：以为赋值区间，为通过数据进行赋值，以通过数据中的可识别人脸总数量与输入数据在最大图像的占比值作为自变量，形成函数关系式； ；其中，指为通过数据进行的赋值，范围在；、指回归分析系数；指通过数据中的可识别人脸总数量；指输入数据在最大图像的占比值；指误差项；获取所述函数关系式，将与写成样本形式，将样本形式形成一个集合，记为损失函数样本集合，利用损失函数样本集合对的赋值能力进行调整，具体包括：设置均方差函数作为损失函数，设置最大迭代次数T；对损失函数样本集合中每个样本形式进行负梯度计算： ；其中，代表样本形式的负梯度；代表损失函数；代表在第t次迭代时，采用第t-1次迭代时使用的函数关系式下样本形式的赋值；t代表当前迭代次数；代表微分；利用负梯度拟合回归树，每一次迭代对应回归树的一次分支，对任一个负梯度，标记对应的叶子结点区域为，计算对应的叶子结点区域下最准确的输出值： ；其中，指最准确的输出值，在损失函数最小的情况下，输出值最准确；代表常数项；在迭代达到最大的迭代次数时，代表模型精确完成，形成最终的强学习器： ；其中，I与组合，代表本轮的决策树拟合函数；P代表本轮叶子节点区域；代表在迭代结束后形成的函数关系式；选择智能门禁异常数据，所述智能门禁异常数据指用户未通过门禁，将迭代结束后形成的函数关系式作为第二异常模型，基于智能门禁异常数据下的可识别人脸总数量与各个可识别人脸在最大图像的占比值，形成输出值，选取输出值处于之间的数据对应的可识别人脸数据，记为第二异常数据；其中，智能门禁异常数据下的可识别人脸最大图像数据，直接记为第二异常数据。

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