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行業(yè)，其實在很多領域都已經開始應用了，那么究竟它有什么樣的特點呢?相信大家也都對這個問題比較好奇，那么接下來就讓先初智能公司來為我們普及一下。

特點一：勞務管理，施工隊伍流動性大，現(xiàn)場人員隨意進出，工人身份難以驗證，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。

特點二：施工，隧道施工風險高，危險源點多，線長、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場，多數(shù)依賴人工點數(shù)驗收，費時費力，夜間驗收人眼容易疲勞，造成材料規(guī)格、數(shù)目誤報、錯報。此外，為獲取利益，還存在虛報材料數(shù)量現(xiàn)象。

流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。一代/二代居民身份識別：根據(jù)人員的身份照片信息，與系統(tǒng)照片庫中的信息資料進行比對，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。折疊人臉圖像預處理人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

在校內安裝“人臉識別”系統(tǒng)中國藥科大學并非首創(chuàng)，目前，國內多所高校和中學都在嘗試進入“刷臉”時代。發(fā)展趨勢多種技術組合運用“隨著指紋和人臉識別應用的快速推進，聲紋、虹膜、靜脈等生物識別應用將緊隨其后。在校園安全的巨大責任下，不少校園門口都立起了人臉識別考勤系統(tǒng)，學生們通過刷臉進出校園，校園一卡通變成了“一臉通”。而且技術革新也在推動著教育改革，使用人臉識別也成為部分學校推進“智慧課堂”建設的一個必選項。

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

不過，對于這項“神奇”的功能，中國農業(yè)大學本科生院綜合處處長韋笑則謹慎的多，中國農業(yè)大學自2015年開始進行“智慧課堂”教室改造，目前已經對全校的200多間教室進行了設備和環(huán)境的改善，人臉識別系統(tǒng)雖然已經應用在學生注冊等多個環(huán)節(jié)，但對于人臉識別進課堂仍然有所保留。提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配取得的結果輸出。