校园智能锁如何联网

学校智能锁联网的方法：
拿到智能门锁后根据里面的说明书步骤 *** 作，需要用户手机先下载app，根据说明书 *** 作让门锁进入配网模式，然后打开app并连接无线网络随后进行配网配网成功后，智能门锁即已连接成功。
智能锁的工作原理。
智能锁的基本结构是用电机驱动机械锁芯，完成手动旋转钥匙的动作。智能锁是传统门锁、电子信息技术、生物识别技术、物联网技术等相结合的产物，融合了人类社会的众多科学技术成果，内置嵌入式处理器和智能监视系统，大大提高了开关门的效率，同时在门锁的安全警报等方面加完善。网络智能门锁无线网络电子门锁系统。网络智能门锁无线网络电子门锁系统是门锁和中央网络的实时系统。这是物联网的典型应用。通过在门上安装无线门锁，通过专用无线设备访问管理网络，可以有效地监视门和人。网络智能门锁无线网络电子门锁系统应用广泛，以下以学校为产品使用场景，介绍智能校园网络智能门锁系统教师和学生可以通过在无线门锁上打开自己的门。锁的电源、信号强度、开关状态、警报状态、卡记录可以实时上传到中心。学校可以自由管理师生的权利，控制门锁，如添加、修改、丢失、多卡开启、及时、远程开启、热键开启等。所有 *** 作都通过平台实时应用于锁定。门锁在无线网络中的应用场景:学生宿舍教室、办公室实验室、钢琴室、计算机室。

主要学科有：
“主要学物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。”

随着智能手机的普及和各种智能联网设备的广泛运用，联网设备的数量近几年都在不断增长，从2017年起，整个物联网市场预计每年价值超过10亿美元。物联网渗透到各行各业中已经是不争的事实，2018年即将结束，千锋物联网培训为大家分析2018年物联网呈现的四大关键趋势。

趋势1：物联网平台被大规模采用

根据研究，企业决策者正在迅速意识到物联网带来的机遇。其研究显示，60%的决策者已经使用或计划在未来两年内使用物联网。

到2018年为止，我们已经看到了物联网软件平台的发展，以及硬件 *** 作管理、安全性、预测性维护和资产跟踪的打包应用程序的广泛采用。

趋势2：物联网与AR、人工智能和机器学习协同应用

没有一项技术是在真空中发展起来的，大量的物联网应用及平台生态集成了机器学习、图像识别、增强现实和区块链技术。今年，我们看到很多单点智能技术与物联网协同或者多个技术与物联网协同应用案例。

趋势3：优化数据

数据是支持物联网系统和服务的重要因素。然而，只有精心准备、干净、格式化和可索引的数据才能成为有价值的数据。根据数据科学家的观点，从异构数据中获得分析洞察力的工作80%是乏味的。因此，并不是每一个将IOT技术引入到其 *** 作和过程中的公司都会得到最好的数据。

趋势4：面对物联网安全挑战

安全仍是整个物联网生态系统中最大的问题。多层物联网系统存在安全问题。企业数据传输和个人数据共享都是主要问题。其他问题领域包括支付交易安全和硬件层安全性。

如今，个人移动设备的生物识别已经无处不在。我们可以期待连接的设备接受先进认证的好处。

据悉，预计到2030年，物联网将为全球GDP增长贡献10-15万亿美元。这个庞大的市场必然大有发展，如果你也看好物联网的发展，可以来千锋智能物联网培训进行专业系统的学习。

什么是生物识别技术？

所谓生物识别技术，就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段，密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、指静脉、人脸、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。

生物识别种类有：

指纹识别
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。目前，世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代，用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。

指纹识别系统是一个典型的模式识别系统，包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块。
人脸识别
人脸识别，也叫面部识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

 

虹膜识别
虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。在所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。它在身份识别方面有4个特性即：可采集性、唯一性、稳定性、抗欺骗性。

虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

指静脉识别
指静脉识别技术是一种生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。该技术是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。

手指静脉是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。医学研究证明，手指静脉的形状具有唯一性和稳定性，即每个人的手指静脉图像都不相同，同一个人不同的手指的静脉图像也不相同；健康成年人的静脉形状不再发生变化。这就为指静脉提供了医学依据。
声音识别
声音识别也叫声纹识别，所谓声纹，就是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。发声的原动力是呼吸产生的气流，我们说话时用从肺呼出来的气流，经过支气管、气管后，在喉下的声腔增加压力，冲出声门，再由喉、鼻共鸣，并由舌、齿、唇等的位置和形状的变化改变音调。从人们口里发出的声音并不都能作为声纹证据，因为不少声音像鸟叫、虫鸣，婴孩啼笑一样没有什么意义，也就没有独特性，因此声纹证据一般分析的是人说话的声音。
 

其它：
手掌几何学识别

手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图像。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。
视网膜识别
视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。
步态识别
步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理，通常包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。
签名识别
签名识别，也被称为签名力学辨识，源于每个人都有自己独特的书写风格。

签名鉴定分为在线签名鉴定和离线签名鉴定两种。

前者是通过手写板采集书写人的签名样本，除了采集书写点的坐标外，有的系统还采集压力、握笔的角度等数据；

后者是通过扫描仪输入签名样本。显然，离线签名比较容易伪造，识别的难度也比较大。而在线签名由于有动态信息，不容易伪造，目前，识别率也可以达到一个可以满意的程度。签名鉴定的难度在于，由于人类书写动力定型并非固定不变，签名的动态变化范围很大，单单从字形上，有时可能无法区分真实签名和伪造签名。
新兴生物识别技术
除了传统的生物识别技术外，近年来又新崛起了脱氧核糖核酸（DNA）识别、嗅觉识别、人脸体温识别、嘴唇运动识别等技术。以DNA生物识别技术为例，目前业界已开发出多种遗传标记用于个体识别，其中短片段重复序列（STR）广泛存在于人的基因组中，具有高度多态性，对其检测已成为目前最主要的个体识别检测标记。DNA个体识别信息作为个体唯一不变并且永恒存在的生物学标记，可以制备成公民DNA身份z，且有助于刑事案件破获和亲权鉴定等。目前，欧美等国已建立了相对完整的犯罪DNA资料库。
随着互联网 / 物联网行业的发展，生物识别技术也被更广泛地应用到各种应用之中，并且生物识别技术也在不断更新，越发成熟，除了大家熟知的刷脸、指纹、虹膜等识别方法，还有声音识别、步态识别、笔迹识别、静脉识别等技术。
这次给大家分享的原型是「支付宝-生物识别」流程，原型资源中包括3个重要流程：

刷脸设置

指纹设置

声音设置

还包括部分核心页面：

录入过程

异常态提示
希望这次分享的内容能给小伙伴们带来帮助~

PS：流程中涉及到的可联系获取原图。

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用。

1、智能交通

对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

2、智能家居

家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;智能体重秤，监测运动效果。

内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况; 智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备。

3、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

扩展资料：

物联网的关键技术

1、射频识别技术

RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。标签由耦合元件及芯片组成，每个标签具有唯扩展词条一的电子编码，附着在物体上标识目标对象，它通过天线将射频信息传递给阅读器，阅读器就是读取信息的设备。

2、传感网

它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。它是比较通用的传感器。

3、M2M系统框架

M2M系统框架是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制。M2M技术涉及5个重要的技术部分：机器、M2M硬件、通信网络、中间件、应用。

4、云计算

云计算旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整 合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助先进的商业 模式让终端用户可以得到这些强大计算能力的服务。

参考资料来源：百度百科—物联网

智能锁比传统机械锁要安全的多，常见的智能门锁有磁卡锁、指纹锁、虹膜识别锁等。多应用于银行、政府部门、酒店等。
智能锁是指区别于传统机械锁，在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁具，门禁系统中锁门的执行部件，智能锁区别于传统机械锁，是具有安全性，便利性，先进技术的复合型锁具。
智能门锁具备多种报警方式，低电压报警，避免电池没电；错误提示报警，密码指纹输入错误，自动提醒报警。
多重防护，避免恶意破坏及意外发生。安全等级大大提高。

深圳是一座因创新而生的城市，每年一届的高交会也凸显深圳创新活力，同时高交会也是深圳“城市名片”之一，也成为众多人们心目中的“创客之都”、“创新之城”，诞生了一批拥有国际话语权的高科技企业，如华为、腾讯名满天下。

聚焦高交会 机器人走近百姓家庭

在走进高交会展馆，规模之大，充斥着高科技气息，先进制造、信息技术、智慧城市、各种机器人吸引着观众，笔者在某服务型机器人展台中发现有趣一幕，由于碰巧工作人员在做机器人唤醒准备工作，与机器人对话，让机器人做出各种动作（唱歌跳舞等），不仅有趣，昭示着机器人正在从科幻、科研逐步走入人们的生活中，进入平常百姓家庭。

来自机器人市场全球预测与评估的研究报告中指出，2017年全球服务器机器人市场规模将达461亿美元，可以说服务型机器人将是最具有潜力的增长市场，相信在未来，服务型机器人应用场景会比智能手机应用场景更加多元化，为提高人们生活质量将发挥重要的作用，且受热捧，成为新的热点。

人机交互入口：语音和图像识别

在多年前，笔者曾提到，在即将进入的物联网时代中，语音和图像交互被视作为人机交互的主要入口，机器人、智能家居、可穿戴等智能设备透过语音技术、图像识别等人机交互方式，使得机器不仅能读懂你，也可以让机器读懂我们的世界，之后执行更加精准命令为人类提供各种服务。可以说物联网，包括物联网领域的各种智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式。

在今年乌镇举办的第三届世界互联网大会上，创新和人工智能成为大会最火热的关键字，然而在今年高交会，创新和人工智能依然成为其主要关键字，百度李彦宏今年也多次公开表示，互联网的下一幕是人工智能。在传感物联网创建人杨剑勇看来，由于近年来人工智能和机器学习的迅猛发展，科技界掀起来一股前所未有的热潮，尤其当物联网应用场景覆盖越来越广之时，或许这个世界将会被人工智能所所包围，无处不在，在这个万物感知的新时代中，谁能赢的人工智能，意味着就赢得未来。

语音和图像识别成为物联网时代超级入口

在高交会展各号馆中，其中基于人工智能细分领域的图像识别和智能语音交互两家公司吸引了我特别注意，即旷视科技和思必驰。一家专注机器视觉和人工智能的技术公司，另一家则是专注于智能语音交互技术公司，让人机交互更有用和有趣。

早前，我在梳理中国最值得关注的十大人工智能公司中，就包含旷视科技和思必驰，随着移动互联网的终结，下一个时代属于物联网，那么作为支撑物联网应用的后端服务的人工智能技术，是物联网时代最核心的一环。

很多人在谈入口，已经到泛滥阶段，但对于物联网领域，我也跟风一把，谈下当前最热门物联网领域的超级入口，有没有可能语音和图像识别（包含生物识别、视频等图像类识别）会成为物联网领域超级入口？物联网各种设备的人机交互方式，语音和图像识别是比较好的路径，万物互联时代下的人机交互模式上，一定得依托于图像与语音，其图像识别和语音识别核心是人工智能作为支撑。那么作为视觉处理的旷视科技和智能语音交互的思必驰有特别之处在哪？

旷视科技：让机器看懂世界

致力于先让机器看懂世界，再让机器真正思考的旷视科技，搭建了全球最具规模的人脸识别云平台Face++，使得由中国人所创造的人脸识别技术走向世界，成立于2011年，从初创公司成长到如今成为国内人工智能领军企业之一，其人脸识别技术也是行业翘楚，正是凭借”刷脸”技术，其CEO上榜福布斯30岁以下青年领袖榜单。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不仅让机器具有像人类眼睛一样，还需要具备核心的视觉神经中枢，经大数据训练和具备云计算能力的深度学习图像分析系统。旷视科技多年来专注机器视觉技术的研发与应用，目前已经与国内多家Top级机器人厂商开展深度合作，力图赋予机器人一双眼睛看懂世界。

智能语音：引领物联网开启人机交互新模式

面向智能车载、智能家居、智能机器人三个垂直领域提供自然语言交互方案，也率先开发出面向自然语音交互的对话 *** 作系统AIOS，据了解，在车载后镜市场领域成为行业第一，在智能家居和机器人领域应用排名第二，倍受市场的追捧

思必驰作为国内唯一一家专注智能硬件领域的语音企业，已经与阿里YunOS、小米、联想、海尔、美的、庆科、浙江大华等企业建立了深度战略合作关系。思必驰深谙合作之道，不断地通过技术革新深化合作，拓展市场。

另外还了解到，思必驰是国内为数不多的产学研一体化企业之一，成立之初便与上海交大成立联合研究实验室“Speech Lab”，由思必驰首席科学家/上海交通大学俞凯教授全面负责，主要进行前沿智能语音技术的研究及应用，取得了较多成果，如在深度学习领域，其推出的VDCNN算法在降噪处理上的优势不可取代；新型解码框架使得帧同步解码转换为音素同步解码搜索空间减少80%以上等技术成果。产学研一体化模式，使思必驰解决方案越来越受到市场的关注及认可。

人工智能成为未来10年内，甚至成为更长时间内的科技趋势，杨剑勇进一步指出，不论科技巨头，亦是知名学府，或是各主要国家，均将人工智能技术作为未来发展的重点，如今人工智能也迎来最好时代，无需质疑，人工智能是当前科技界最热门的领域，同时也被视作为新的科技革命。

由于人工智能倍受资本及国家相关政策的支持，以及众多科技巨头、创新创业公司投身于人工智能这一领域，这将有助于人工智能技术的发展。

文／杨剑勇

作者系传感物联网创建人杨剑勇（科技名人、物联网权威人士），百度问咖认证大咖，长期关注物联网、智能家居、可穿戴智能设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。

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