1. 研究目的与意义
随着经济与科技的快速发展，计算机人工智能已经普遍走进了人们的生活。
随着近年来新冠疫情的爆发，群体普遍性的缺乏免疫力，且没有针对性的药物，经常出现风险，其防控与治疗都有很大难度，需要要积极做好各种应对措施，预防措施便是其中很重要的一个环节。
在每个关键地方如超市都需要人员手动检测体温，造成了很大的人力物力的损耗。
2. 课题关键问题和重难点
1. 摄像头正对着来访人员，使用opencv读取摄像头的每帧数据；2. 学习深度学习算法，算法能够检测是否为疑似人员；3. 当检测到人员的异常，及时的进行报警提示；4. 迭代优化算法，保证至少每秒能够处理5～10帧数据（进阶）； 5. 通过可视化的系统展示整个流程。
6. 对于每秒所能处理的图片要求较高。
7. 角度，光线，对行为检测有一定的影响。
3. 国内外研究现状（文献综述）
三、文献综述（或调研报告）随着新冠疫情一直得不到有效防控，如何降低疑似人员流串事故的发生率成为了当前时代的热点话题。
其中对进出人员的监测以及体温测量，当前已经广泛的应用于各种公共场合，如医院，公共交通车站，学校等。
它的出现在很大程度上避免了人员串事故的发生[1]。
4. 研究方案
【设计思路】基于python和opencv实现人脸识别检测，对进出人员的视频进行处理如图1所示。
图1 人脸识别分析的逻辑流程读取视频从视频中提取图片通过dlib定位人脸通过opencv对其处理对图片分类，判断是否出现疑似信息结果预警首先算法使用dlib对人脸进行定位，再对图像上选区的人脸区域进行扩充，便于提取到图片中手机的信息。
接下来，用OpenCV对图片进行处理，使其变为黑白色，最后在进行判别。
5. 工作计划
2022-2022-1学期：第15-16周：完成选题，查阅与人工智能和深度学习相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行与疫情防控人脸识别课题总体规划。
第18-19周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲，进行开题报告的撰写。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
