Назад

Разработка турникета на основе системы распознавания лиц

Прототип или MVP
Искусственный интеллект
NeuroNet
SafeNet
TechNet
Технолог
Амурская область
Амурский государственный университет
Цифровой профиль команды

Описание проекта

Данный проекта Проект — программно-аппаратный прототип турникета с биометрической идентификацией по лицу. Комплекс включает камеру, приложение на Python с графическим интерфейсом PyQt5, модуль распознавания на базе библиотеки face-recognition, локальную базу SQLite для хранения эталонных представлений лиц и микроконтроллер Arduino, управляющий сервоприводом механизма прохода. В логике предусмотрены пользовательский и административный режимы: распознавание для прохода и защищённое добавление новых пользователей в базу. Открытие осуществляется по результату сравнения: при совпадении сервопривод переводится в рабочее положение, при несовпадении остаётся заблокированным. Проект сопровождается макетом/3D-анимацией узла турникета и демонстрационными тестами работоспособности.
Потенциальные пользователи — учебные заведения и иные объекты с поточным входом (офисы, транспортные узлы), где нужны быстрый доступ и точная идентификация без носимых пропусков. Для школы/лицея система дополнительно решает задачу учёта посещаемости и предоставляет администрации оперативные сводки по входам и выходам. Выбор архитектуры под локальную установку снижает порог внедрения и облегчает пилотирование в учебной среде.
Проблематика проекта связана с ограничениями традиционных СКУД: утеря и передача карт, подделка носителей, влияние человеческого фактора на постах, очереди на входе и трудоёмкий ручной учёт посещаемости. Необходима бесконтактная, быстрая и устойчивая идентификация, интегрированная с механизмом прохода и не требующая от пользователя дополнительных действий. Для образовательной среды добавляется требование автоматической фиксации присутствия без нагрузки на учителей и вахту.
Предлагаемое решение — биометрический турникет с распознаванием лица в реальном времени. Архитектура включает: базу SQLite для эталонов и метаданных; интерфейс PyQt5 с отдельными окнами для пользователя и администратора; модуль face-recognition для извлечения и сравнения признаков лиц; канал связи с Arduino через pySerial для передачи бинарного решения; сервопривод, переводящий штангу на 90 градусов при разрешённом проходе. Такой состав обеспечивает быстрый проход, блокирует попытки «передачи» пропуска, автоматизирует учёт и может быть расширен журналированием и интеграцией с другими подсистемами безопасности. В рамках проекта подтверждена работоспособность цепочки «распознавание → команда → привод» на макете и в демонстрационном режиме.

Презентации

Пульс

Пока еще в пульсе нет записей

Достижения

Подал заявку в АП ПУТП 2025
Участник акселератора ПУТП 2025
Выпускник АП ПУТП 2025
ИИ-проект

Команда

Наставники

Трекеры

Эксперты

Контакты

Экспертная система