校园是人群聚集地，尤其是高校，普通高校师生人数少则一万多人，多则五六万，以北京某大学为例，在职教职工3040人，在校学生其中：35708人，师生总人数为38748人。由于安全的需要，学校每天都需要对进出学校的人员进行身份识别，确保进入校园的人员的合法真实身份，同时也需要知晓师生离开校园或宿舍的情况，以保证师生的安全。但是针对一个高校，如此庞大数量的人群，每天都给学校进出管理、住宿管控带来了巨大的压力，这些压力主要表现在以下两个方面：

      效率与安全的冲突

      很多高校对进出人员采用人工身份识别的方式对师生进行进出资格检查，师生需要佩戴学生卡/学生证，或者教师工作证/工作卡，校门口的安保人员通过检查证件的合法性对其进行人工放行。由于进出校园的人流量巨大，人工检查效率较低，造成进出速度较慢，高峰时期排队检查的现象非常严重。随着每天人工检查工作时长的增加，工作人员极易视觉疲劳，注意力的下降，造成检查不严时有发生，错检、漏检现象经常出现，具有极大的安全隐患。

      人工检查时效性低，出现风险无法事后追溯

      通过安保人员进行人工检查，经常出现访客信息登记不完善、信息虚假的现象。以至于出现风险后，无法进行风险人员的轨迹追溯。使得人工安保检查的价值大打折扣。

      为此，众多学校在校门口通过安装人脸识别通道闸机以及访客管理系统进行校园出入口的管控，对进出校园的师生及访客的通行进行智慧化管理。

    校园刷脸通行解决方案主要组成部分 

人脸通道终端服务器：

      用于对人脸通道进行数据管理及人员权限配置。

人脸采集终端：

      用于对师生及访客进行人脸照片采集。

图片存储设备：

      用于对师生及访客的人脸数据、经过通道闸的现场拍照数据进行加密存储。

人脸库平台软件：

      用于对师生人脸照片进行剪辑、质量判断、优化、数据建模、深度学习训练等处理。

闸机人脸识别面板：

      用于对师生及访客进行身份识别，通过刷脸或者刷卡（配备读卡器）的方式实现身份识别。疫情防控期间，也可以增加体温检测功能，实时检测通行者体温，确保安全进入校园。

通道闸机：

      分为单机芯闸机与双机芯闸机。通过与人脸识别面板协同实现对人员进出的控制。

访客机终端：

      访客人员通过出示身份证进行人脸人证比对后，安保人员对被访人信息确认后，对访客进行通行权限的手动开启或者自动授予，实现对访客人员的信息登记、通行权限分配等。

基于移动端访客预约入校：

      用于访客在到访之前，通过手机等移动设备进行拜访预约。

闸机数据看板模块：

      通过动态大屏形式显示人脸识别通道的通行情况及运营状况。如通道闸机人脸识别动态、测温动态，当天通行总人数、访客人数、未离开人数等。

应急通行：

      在特殊时期可以通过对人脸识别通道进行断电或者采用遥控器的方式开启闸门，达到人员快速通行的目的。

疫情防控：

      疫情防控期间，为了防止疫情传播，该方案还可以搭配健康码（绿码、黄码、红码）状态识别，核查人员风险状态，确保每个师生的安全。