本方案基于AI与物联网技术，构建“感知-平台-应用”三层架构，通过人脸识别、情绪分析与微服务架构（1+6+7体系），解决厂区安全隐患，实现人员智能管理与数据融合，提升智慧化运营效率。

1000余份（PPT+WORD）数字工厂合集：智能工厂+工业互联网+供应链+智能制造+制造业数字化+MES+APS+PLM

一、现状分析

• 背景问题：

  • 难以水平扩展；

  • 代码臃肿、维护困难；

  • 资源依赖强，单个模块问题可能影响全局；

  • 开发协作困难，构建时间长，易挂起。

  • 外来人员混入校园（或厂区）带来的安全隐患。

  • 传统系统架构存在诸多问题，如：

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二、解决方案——整体框架

1. 感知层

• 硬件设备：

  • 人脸高清抓拍相机

  • 壁挂式识别主机

  • 捕捉式高清相机

  • 人脸录入注册机

  • 闸机控制与其他联动设备

2. 平台层

• 数据共享交换平台

• 基础数据库

• 人脸数据统计平台

3. 应用层

• 学生管理：

  • 人脸识别门禁

  • 寝室分配、实况监控

  • 未归/晚归提醒与统计

• 情绪管理系统：

  • 情绪识别

  • 个人情绪波动分析

  • 群体情绪预判

• 访客管理：

  • 访客数据统计

  • 报表生成

• 出勤与教学质量评估

• 决策支撑系统

4. 终端用户

• 家长、教师、职能人员、管理者

• 数据支持：身份数据、访客数据、黑名单、人脸属性

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三、核心技术

1. 架构演进

• 单体架构 → SOA → 微服务架构

• 新架构特点：

  • 1个云应用服务市场

  • 6个中心：

  • 7个平台：

  • 认证中心

  • 注册中心

  • 治理中心

  • 配置中心

  • 消息中心

  • 监控中心

  • 在线开发平台

  • 数据服务平台

  • 工作流服务平台

  • 文件服务平台

  • 数据融合平台

  • 运维管理平台

  • 数据检测平台

  • 设计、开发、运维、管理一体化

  • “1+6+7”架构体系：

2. 数据融合平台功能

• 解决传统架构与微服务架构之间的数据融合

• 支持跨部门、异构数据转换与迁移

• 支持多种协议：Http、Rest、WebService、Ftp

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四、产品价值

• 开发模式：快、易、省

• 建设模式：迭代升级，适应性强

• 应用场景：校园、厂区、智慧园区等人员密集场所的安全与智能化管理