基于树莓派与RFID的多模态识别门禁系统

    公开(公告)号:CN115035644A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210567414.7

    申请日:2022-05-24

    申请人: 淮阴工学院

    IPC分类号: G07C9/25 G07C9/27

    摘要: 本发明公开了一种基于树莓派与RFID的多模态识别门禁系统,包括指纹识别模块、人脸采集模块、门禁刷卡模块、信息处理模块、通讯模块、LCD显示屏、终端;指纹识别模块采集指纹信息并将识别结果提供给信息处理模块;人脸采集模块使用树莓派3B+控制CSI摄像头采集人脸图像信息,采用YOLOV5目标检测算法将图像中的人脸部分框出,使用facenet进行人脸特征提取,进行特征比照,将识别结果提供给信息处理模块;门禁刷卡模块对门禁卡的UID进行读写操作,对门禁刷卡信息进行录入与识别操作。本发明通过采集三种模态的信息来对被识别人的身份进行鉴定,通过结合YOLOV5与facenet实现了一种轻量化的嵌入式人脸识别方法,极大地提高了识别精度。

    一种基于ATT-CN的医疗文本分类方法及装置

    公开(公告)号:CN113449106A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110718147.4

    申请日:2021-06-28

    申请人: 淮阴工学院

    摘要: 本发明公开了一种基于ATT‑CN的医疗文本分类方法及装置,基于已构建好的人工实体标注的医疗文本标签数据,对医疗文本数据进行数据处理,首先采用结巴分词工具对获得的医疗文本进行分词处理,采用word2vec对分词后的医疗文本训练词向量模型并构建包含所有医疗文本数据词的汇表;其次,对标签数据集和医疗文本进行向量化和归一化操作并获得文本归一化后的语义特征;最后将医疗文本数据集划分为训练集和测试集,将训练集进行ATT‑CN分类训练,使用测试集对分类训练模型进行测试并获得分类结果。本发明方法适用于医疗文本分类领域能够对医疗文本准确的分类。