基于“互聯網+”的高校學工信息平臺搭建

匡紅梅 陳衛 李偉

高校智能學工系統是一款基于“互聯網+”將人臉識別技術應用到學生工作辦公室的學生精準化管理，對辦公室來訪學生的信息通過人臉識別進行確定，并匹配學生的在校基本信息實時反饋給輔導員，達到對學生智能化管理和精準服務的目的。本系統在北方工業大學信息學院學工辦進行了平臺的搭建，取得良好效果。

1引言

本世紀初至今，深度學習理論的提出和機器學習算法的完善，將人臉識別技術的效率進一步大幅提升，完成了一些早期僅僅停留在實驗室、無法在實踐中完成的工作，具體體現在智能化識別、嵌入式識別、大規模動態識別等工程領域，開辟了人臉識別的新模式。

2系統設計背景

高校中的輔導員往往肩負著一個年級幾百學生的日常工作，有些老師還要負責團委、資助和就業等專項工作。為了將自己的工作專業化、智能化和服務化，輔導員需要對辦公室來訪學生及其信息充分掌握，并對問題學生及時溝通。

3智能學工系統

高校智能學工系統可以通過人臉識別技術將分辨出來的學生信息實時發送給老師的智能終端，幫助輔導員對每個來到辦公室的同學進行充分了解，并對重點學生進行有針對性的談心談話，提升輔導員的服務和管理質量。人臉識別的優點是準確、快速，可以根據工作現場的情況大范圍進行識別，同時，基于機器學習人臉識別的方案編程靈活可在大范圍的人群中使用和推廣。缺點是對計算機的處理速度要求高，對采集環境有一定要求。

4系統整體架構

智能學工系統采用的MySql數據庫，而每個老師的本地數據庫則采用輕量級數據庫進行緩存，避免對服務器的頻繁讀取降低系統的網絡使用效率。系統本地選擇了輕量級的SQLite數據庫，該數據庫是2000年由D.Richard Hipp開發的一款開源文件型關系數據庫，最大特點就是結構簡單、適合本地的緩存要求。

5系統接口分析

基于“互聯網+”的高校智能學工系統接口能夠對系統的功能進行設置，對交互接口分析如下：

①來訪學生數據接口：該接口對接人臉采集服務器和數據緩沖服務器，主要針對來訪人員的基本信息、來訪時間、來訪停留時間和來訪照片。來訪學生數據接口是本系統的核心數據來源。

②學生基礎信息數據接口：該接口是老師調取學生基本信息的數據接口，用以獲取和維護學生的基礎信息。該接口是系統中學生信息的來源，通過與來訪學生數據進行聯表查詢，供數據呈現模塊調用。

③學生留言數據接口：該接口是學生進行留言和老師查閱反饋的數據接口，設置該接口老師可通過微信小程序完成對學生留言的查閱和反饋。

6系統軟件架構

高校智能學工系統的軟件框架采用三級結構進行設計。3個模塊分別具有各自的功能，如下：

①人臉采集和存儲模塊：本模塊主要是通過攝像頭采集視頻信息，結合智能算法，調用Opencv圖形庫，完成對學生身份識別，匹配學生基礎數據并存儲到服務器中，作為高校智能學工系統的核心。

②數據緩沖同步模塊：對人臉采集、存儲的數據和信息進行數據同步，每0.1 s對遠程數據進行更新和同步，保證能夠實時更新數據，本操作借助數據庫的觸發器功能進行完成。

③智能終端顯示模塊：該模塊將根據本地數據緩沖，對最新的實時數據進行視覺呈現，包括基于QT圖形庫的平板電腦呈現和基于物聯網的微信小程序呈現，保證系統能夠使用最新的數據與老師和學生進行交互。

本系統在實際應用過程中還遇到了一些問題，有待在2.0版本中進行進一步完善和解決，如：人臉識別的識別率、動態識別人臉的準確率和遮擋面部的識別等都有進一步提高的空間。同時在軟件設計架構上，系統的穩定性還有待在實際應用中進行測試和反饋。另外，高校智能學工系統在與微信小程序的關聯和升級，也是下一步軟件改進的重點。

7結束語

高校智能學工系統在基于人臉識別的設計方面具有突出的優勢，以獨特的設計模式和軟件架構滿足了高校學生工作的實際需要，力圖通過與移動互聯的應用打造新的“互聯網+學生管理”的創新模式。