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本申请涉及一种基于人眼的身份识别方法及系统，属于人脸识别技术领域，其包括将人眼图像输入至目标检测模型中，生成人眼图像的预测框以及视觉特征；判断预测框是否识别正确，若是，则基于预测框，获取人眼的基本特征；将视觉特征、预测框以及人眼的基本特征进行融合，得到人眼融合特征；根据人眼融合特征，识别对应的身份信息；利用视觉特征、预测框以及人眼的基本特征融合得到的人眼融合特征，使得人眼融合特征具有多种特征的组合，从而在利用人眼融合特征识别对应的身份时，准确性较高。本申请具有于在人佩戴口罩时利用面部信息中的人眼信息对人的身份进行识别的效果。

本申请涉及身份识别的领域，尤其是涉及一种校园宿舍动态人脸识别方法、系统，其包括如下步骤：基于考勤摄像头的拍照区域获取对应的限定区域；基于监测到考勤人员进入到限定区域获取对应的当前人脸图像信息；基于当前人脸图像信息获取对应的相似图像集合；基于考勤人员到了考勤区域获取对应的检测人脸图像信息；基于将检测人脸图像信息与相似图像集合逐个进行比较获取对应的目标人脸图像信息；基于目标人脸图像信息获取对应的目标特征点信息；将目标特征点信息与检测人脸图像信息进行匹配，若是匹配成功，则调取考勤人员对应的相关信息。本申请具有提高在校园宿舍考勤过程中的准确率的效果。

本申请公开了一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备，其方法包括对原有的社区场景网络模型进行模型预处理得到预处理的场景网络模型，基于获取的场景微调请求从相应的预处理的场景网络模型中筛选模型参数以得到微调原始数据集；根据微调原始数据集和获取的微调增量数据集构建微调辅助模型并接入原有的社区场景网络模型；将获取的场景信息参数输入原有的社区场景网络模型和微调辅助模型中进行训练；在训练至原有的社区场景网络模型和微调辅助模型收敛时，基于微调辅助模型的微调辅助参数对原有的社区场景网络模型进行微调以得到微调后的场景网络模型；本申请具有缩短社区场景的网络模型的模型训练周期，提高网络模型的微调效率的效果。

本申请涉及监控的技术领域，尤其涉及一种高空抛物监测方法及系统。本申请通过路面红外传感器检测是否有行人通过，通过楼层红外传感器检测是否有物品掉落，当有行人通过且检测到有物品掉落时，发出警报；并且，当有行人通过时，控制路面红外传感器对应的监控摄像头开启并拍摄单元楼窗户区域视频，若出现高空抛物伤人的情况，则可以通过拍摄的单元楼窗户区域视频找到抛物者，使其承担一定的责任，且，即使不出现高空抛物伤人的情况，若高空抛物时刚好有行人经过，也可以根据拍摄的单元楼窗户区域视频找到抛物者，进行批评教育；另外，本申请只在行人通过时控制对应的监控摄像头开启，避免监控摄像头一直开启导致监控成本太高的情况。

基于图像数据处理的身份认证方法与门禁机。在该方法中，租户通过在线搬家申请后，在货车进入小区时可以自动匹配出其为搬家申请中记录的货车。且可以通过图像识别确定货车停放位置是否与搬家申请中的房屋位置匹配，并且通过视频图像分析确定从货车上下车人员是否与提交申请的租户存在交互。在均确定为是时，可以确定该货车为合法身份认证的目标，在出口处为其放行。通过图像数据处理分析，在保障身份认证的安全性与准确性的同时，极大的提高了对进入小区的货车的身份认证的效率。