一、目前存在的问题

传统的岗前考勤检查有很多缺点:口吹式酒精检测不卫生，效率低，暗箱操作空间大；数据无法连接，后期检查费时费力；纸质询价过于繁琐，效率低下。

二、项目实施主要措施及进度计划

项目主要措施：基于酒后驾驶设备检测标准和深度学习动态人脸识别算法，结合CPU、GPU的计算能力，结合相机的ISP图像加速功能，开发了具有酒精检测和人脸识别功能的新型人脸识别人工智能酒精检测仪，有效消除了岗前出勤和岗前酒精检测。

三、人脸识别技术原理

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。用相机或相机收集含有人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行一系列相关技术，通常称为肖像识别和人脸识别。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。用相机或相机收集含有人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行一系列相关技术，通常称为肖像识别和人脸识别。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是最熟悉的识别方法，已有30多年的研发历史。但这种方法存在着不可克服的缺陷，特别是当环境光发生变化时，识别效果会急剧下降，不能满足实际系统的需要。解决光问题的解决方案包括三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果也不令人满意。

快速发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光变化的影响，取得了优异的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过了三维图像人脸识别。该技术在过去的两三年里发展迅速，使人脸识别技术逐渐实用。

人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样，其独特性和不易复制的良好特征为身份识别提供了必要的前提。与其他类型的生物识别相比，人脸识别具有以下特点：

非强制性：用户无需配合人脸采集设备，几乎可以在无意识状态下获取人脸图像。这种取样方法不是“强制性的”；

非接触性：用户无需与设备直接接触即可获得人脸图像；

并发性：在实际应用场景中可以对多个人脸进行分类、判断和识别；

此外，还符合视觉特点：“以貌识人”的特点，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别系统主要包括人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别四个组成部分。

人脸图像采集：可通过摄像机镜头采集不同的人脸图像，如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定人脸的位置和大小。人脸图像具有丰富的模式特征，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征等。人脸检测就是挑出有用的信息，并利用这些特征来实现人脸检测。基于上述特点，主流的人脸检测方法采用Adaboost学习算法。Adaboost算法是一种用于分类的方法。它结合了一些薄弱的分类方法，结合了新的、强大的分类方法。在人脸检测过程中，使用Adaboost算法选择一些最具代表性的人脸矩形特征（弱分类器），将弱分类器按加权投票结构成强分类器，然后将训练出来的几个强分类器串联成一个级联结构的层叠分类器，有效提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理：人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理，最终服务于特征提取的过程。由于各种条件的限制和随机干扰，系统获得的原始图像往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像，预处理过程主要包括人脸图像的光补偿、灰度变化、直方图平衡、集成、几何校正、滤波和锐化。

人脸图像特征提取:人脸识别系统可用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，又称人脸特征，是人脸特征建模的过程。人脸特征提取的方法可以分为两类:一类是基于知识的表征方法；另一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述和它们之间的距离特征来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点之间的距离、曲率和角度。人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位组成。这些局部和它们之间结构关系的几何描述可以作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸特征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配方法。

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与存储在数据库中的特征模板进行搜索和匹配。通过设置阈值，当相似度超过此阈值时，输出匹配的结果。人脸识别是将待识别的人脸特征与已获得的人脸特征模板进行比较，并根据相似度判断人脸的身份信息。这个过程分为两类：一类是确认，一对一的图像比较过程，另一类是识别，一对多的图像匹配比较过程。

四、酒精检测仪技术原理

酒精浓度检测仪是根据不同浓度的液体具体折射率不同的原理设计的。利用光的折射来测试液体浓度，专门检测水溶液中酒精浓度的直观仪器，可以快速测量含酒精浓度的溶液百分比。该仪器结构简单，使用简单，测量液少，精度准确，经久耐用，测量速度准确，恒温控制，是印刷工业酒精检测的常用设备。

酒精探测器配有酒精气体传感器，相当于气敏电阻。电阻值会随着人呼出气体中酒精浓度的变化而变化，从而导致电路中电流和电压的变化。呼出气体中的酒精含量与血液中的酒精含量有一定的比例关系。不同浓度的酒精含量会导致传感器产生不同强度的电压信号，然后通过电子放大器放大信号，从而获得酒精探测器上的数据。

目前，常用的呼气酒精检测仪主要采用半导体检测技术、燃料电池技术、色彩比较技术、红外检测技术、气体色谱分析技术五种传感器技术。由于各种原因，燃料电池技术和半导体检测技术被广泛使用。

燃料电池型呼气酒精探测器采用燃料电池酒精传感器作为气敏元件。燃料电池酒精传感器采用白金作为电极，传感器燃烧室充满特殊催化剂，可使进入燃烧室的酒精充分燃烧成电能，在两个电极上产生电压，与进入燃烧室气体的酒精浓度成正比。

五、结束语

本文通过研究人脸识别技术原理和酒精检测技术原理，将两种技术有机结合，采用嵌入式和软件开发技术，研究完成新型人脸识别人工智能酒精检测仪的开发，实现人脸识别与酒精检测的结合，能够准确选择每个人的饮酒情况。