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申请/专利权人：北塘湾(天津)科技发展有限公司

摘要：本发明涉及一种基于生物信息的门禁预警系统，涉及系统安全技术领域，包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：获取目标门禁设备对应的候选识别时长，当其满足第一预设条件时，利用第一神经网络模型确定最终操作类型，当其满足第二预设条件时，利用第二神经网络模型确定最终操作类型，获取目标用户ID列表对应的目标识别时长列表，判断目标门禁设备是否进行预警，本发明基于门禁安装区域的特征信息确认门禁身份识别的方法，利用基于样本数据训练生成的模型确认门禁设备中图像处理的方法，同时利用模型的相关数据与门禁设备的相关数据进行对比实现异常情况监测和预警，提高了门禁系统的安全性。

主权项：1.一种基于生物信息的门禁预警系统，其特征在于，所述系统包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：S100，获取目标门禁设备和目标门禁设备对应的候选识别时长，其中，所述候选识别时长为基于目标门禁设备安装在的目标地理区域的安全等级确定的对人员进行识别匹配的上限时间时长；S200，当候选识别时长满足第一预设条件时，利用第一神经网络模型确定目标门禁设备对应的最终操作类型，所述第一神经网络模型为利用与基于指纹图像进行指纹识别相关联的数据进行模型训练获取到的神经网络模型，其中，在S200中还包括如下步骤：S201，获取目标门禁设备对应的候选优先级，其中，所述候选优先级为基于目标门禁设备安装在的目标地理区域的安全等级确定的目标门禁设备识别用户身份准确率的下限值；S202，将候选优先级输入至第一神经网络模型中，获取最终操作类型，其中，所述最终操作类型为利用第一神经网络模型获取到的第一目标操作类型；S300，当候选识别时长满足第二预设条件时，利用第二神经网络模型确定目标门禁设备对应的最终操作类型，所述第二神经网络模型为利用与基于虹膜图像进行虹膜识别相关联的数据进行模型训练获取到的神经网络模型，其中，在S300中还包括如下步骤：S301，获取目标门禁设备对应的候选优先级；S302，将候选优先级输入至第二神经网络模型中，获取最终操作类型，其中，所述最终操作类型为利用第二神经网络模型获取到的第二目标操作类型；S400，基于最终操作类型，获取目标用户ID列表对应的目标识别时长列表T={T1，……，Te，……，Tf}，Te为第e个目标用户ID对应的目标识别时长，e=1……f，f为目标用户ID列表中目标用户ID的数量；S500，当存在|Te-T0|≥λ时，所述目标门禁设备进行预警，其中，T0为预设的时间阈值，λ为预设的时间差阈值。

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