基于 Spring Boot 的小区人脸识别与出入记录管理系统实现

在智慧社区建设中，人脸识别技术的应用极大提升了小区管理效率和安全性。本文将介绍如何使用 Spring Boot 框架结合百度 AI 人脸识别 API，实现小区人员出入自动识别与记录管理功能。

系统功能概述

本系统主要包含两大核心功能：

• 人脸识别出入管理：通过摄像头采集人脸图像，自动识别人员身份并记录出入时间
• 出入记录查询：支持按时间范围、人员姓名等条件查询出入记录，方便管理人员统计分析

技术栈选择

• 后端框架：Spring Boot 2.7.4
• 持久层框架：MyBatis-Plus 3.5.1
• 数据库：MySQL
• 人脸识别：百度 AI 开放平台
• 工具类：Hutool、Lombok
• 前端交互：RESTful API

核心依赖配置

首先在pom.xml中添加核心依赖：

<!-- 百度AI SDK -->
<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>java-sdk</artifactId>
    <version>4.16.19</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<!-- Spring Boot核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

<!-- 数据访问 -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

<!-- 工具类 -->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.2.4</version>
</dependency>

<!-- 文件处理 -->
<dependency>
    <groupId>commons-fileupload</groupId>
    <artifactId>commons-fileupload</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>

数据模型设计

出入记录实体类

@Data
@TableName("in_out_record")
public class InOutRecordEntity implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @TableId(value = "in_out_record_id", type = IdType.AUTO)
    private Integer inOutRecordId;
    
    @TableField("person_id")
    private Integer personId;
    
    @TableField("community_id")
    private Integer communityId;
    
    @TableField("in_time")
    private LocalDateTime inTime;
    
    @TableField("out_time")
    private LocalDateTime outTime;

    @TableField("in_pic")
    private String inPic;
    
    @TableField("out_pic")
    private String outPic;
}

出入记录查询表单

@Data
public class InOutForm {
    private Long page;
    private Long limit;
    private String userName;

    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private LocalDateTime startDate;
    
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private LocalDateTime endDate;
}

出入记录 VO 类（用于前端展示）

@Data
public class InOutRecordVO {
    @TableId(value = "in_out_record_id", type = IdType.AUTO)
    private Integer inOutRecordId;
    
    private Integer personId;
    private Integer communityId;
    private LocalDateTime inTime;
    private LocalDateTime outTime;
    private String inPic;
    private String outPic;
    
    // 扩展字段，用于展示
    private String userName;
    private String communityName;
    private String termName;
    private String houseNo;
}

百度 AI 工具类实现

封装百度 AI 人脸识别相关操作：

@Component
@Slf4j
public class BaiduAiUtils {

    @Value("${baidu.face.appId}")
    private String APP_ID;
    @Value("${baidu.face.apiKey}")
    private String API_KEY;
    @Value("${baidu.face.secretKey}")
    private String SECRET_KEY;
    @Value("${baidu.face.imageType}")
    private String IMAGE_TYPE;
    @Value("${baidu.face.groupId}")
    private String groupId;

    private AipFace client;
    private HashMap<String, Object> options = new HashMap<>();
    
    public BaiduAiUtils() {
        // 设置图像质量控制
        options.put("quality_control", "NORMAL");
        // 设置活体检测控制级别
        options.put("liveness_control", "LOW");
    }
    
    @PostConstruct
    public void init() {
        // 初始化百度AI客户端
        client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
    }

    /**
     * 人脸检测（检查是否有且仅有一张人脸）
     */
    public Boolean faceCheck(String image) {
        JSONObject res = client.detect(image, IMAGE_TYPE, options);
        log.info("detect result ：{}", res);
        
        if (res.has("error_code") && res.getInt("error_code") == 0) {
            JSONObject resultObject = res.getJSONObject("result");
            Integer faceNum = resultObject.getInt("face_num");
            return faceNum == 1;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 人脸搜索（匹配用户）
     */
    public String faceSearch(String image) {
        JSONObject res = client.search(image, IMAGE_TYPE, groupId, options);
        log.info("search result ：{}", res);
        
        if (res.has("error_code") && res.getInt("error_code") == 0) {
            JSONObject result = res.getJSONObject("result");
            JSONArray userList = result.getJSONArray("user_list");
            
            if (userList.length() > 0) {
                JSONObject user = userList.getJSONObject(0);
                double score = user.getDouble("score");
                
                // 置信度大于80分认为匹配成功
                if (score > 80) {
                    return user.getString("user_id");
                }
            }
        }
        return null;
    }
}

业务逻辑实现

出入记录服务实现类

@Service
public class InOutRecordServiceImpl extends ServiceImpl<InOutRecordMapper, InOutRecordEntity> implements InOutRecordService {

    @Autowired
    private InOutRecordMapper inOutRecordMapper;
    @Autowired
    private PersonMapper personMapper;
    
    @Override
    public InOutPageListVO getInOutList(InOutForm form) {
        Page<InOutRecordEntity> page = new Page<>(form.getPage(), form.getLimit());
        QueryWrapper<InOutRecordEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        
        // 时间范围查询
        if (form.getStartDate() != null && form.getEndDate() != null) {
            queryWrapper.between("in_time", form.getStartDate(), form.getEndDate());
        }
        
        // 如果需要按用户名查询，可以在这里添加关联查询条件
        
        Page<InOutRecordEntity> pages = inOutRecordMapper.selectPage(page, queryWrapper);
        List<InOutRecordVO> inOutRecordVOList = new ArrayList<>();
        
        // 转换为VO对象并补充关联信息
        for(InOutRecordEntity entity : pages.getRecords()){
            InOutRecordVO vo = new InOutRecordVO();
            BeanUtils.copyProperties(entity, vo);
            
            PersonEntity person = personMapper.selectById(entity.getPersonId());
            if (person != null) {
                vo.setUserName(person.getUserName());
                vo.setHouseNo(person.getHouseNo());
            }
            
            // 获取小区名称
            vo.setCommunityName(personMapper.selectCommunityNameByID(entity.getCommunityId()));
            inOutRecordVOList.add(vo);
        }
        
        // 封装分页结果
        InOutPageListVO result = new InOutPageListVO();
        result.setRecords(inOutRecordVOList);
        result.setTotalCount(pages.getTotal());
        result.setPageSize(pages.getSize());
        result.setTotalPage(pages.getPages());
        result.setCurrPage(pages.getCurrent());
        
        return result;
    }
    
    @Override
    public InOutRecordEntity findLatestRecord(Integer personId) {
        QueryWrapper<InOutRecordEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("person_id", personId)
                .orderByDesc("in_time")
                .last("LIMIT 1");
        
        return this.getOne(queryWrapper);
    }
}

控制器实现

人脸识别与出入记录控制器

@RestController
@RequestMapping("/sys/inOut")
public class InOutRecordController {

    @Autowired
    private BaiduAiUtils baiduAiUtils;
    @Autowired
    private PersonService personService;
    @Autowired
    private InOutRecordService recordService;
    @Value("${file.upload-dir}")
    private String uploadDir;

    /**
     * 人脸识别接口
     */
    @PostMapping("/add")
    public Result add(@RequestBody FaceForm faceForm) {
        // 提取Base64图像数据
        String fileBase64 = faceForm.getFileBase64();
        if (fileBase64.contains(",")) {
            fileBase64 = fileBase64.split(",")[1];
        }

        // 1. 检测人脸
        boolean hasValidFace = baiduAiUtils.faceCheck(fileBase64);
        if (!hasValidFace) {
            return Result.error("人脸检测失败");
        }

        // 2. 人脸搜索匹配用户
        String userId = baiduAiUtils.faceSearch(fileBase64);
        if (userId == null) {
            return Result.ok().put("data", "人员信息不存在").put("status", "fail");
        }

        // 3. 查询用户信息
        int personId;
        try {
            personId = Integer.parseInt(userId);
        } catch (NumberFormatException e) {
            return Result.error("用户ID格式错误");
        }
        
        PersonEntity person = personService.getById(personId);
        if (person == null) {
            return Result.ok().put("data", "人员信息不存在").put("status", "fail");
        }

        try {
            // 4. 保存图片到本地
            String fileName = System.currentTimeMillis() + ".png";
            String filePath = Paths.get(uploadDir, fileName).toString();

            // 确保目录存在
            File dir = new File(uploadDir);
            if (!dir.exists()) {
                dir.mkdirs();
            }

            // 解码并保存图片
            byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(fileBase64);
            Files.write(Paths.get(filePath), imageBytes);

            // 构建图片URL
            String fullUrl = "http://localhost:8080/photos/" + fileName;

            // 5. 查找最近记录判断是入场还是出场
            InOutRecordEntity latestRecord = recordService.findLatestRecord(personId);

            if (latestRecord == null || latestRecord.getOutTime() != null) {
                // 入场记录
                InOutRecordEntity newRecord = new InOutRecordEntity();
                newRecord.setCommunityId(faceForm.getCommunityId());
                newRecord.setPersonId(personId);
                newRecord.setInTime(LocalDateTime.now());
                newRecord.setInPic(fullUrl);
                recordService.save(newRecord);

                return Result.ok().put("data", person.getUserName() + "进入小区").put("status", "success");
            } else {
                // 出场记录
                latestRecord.setOutTime(LocalDateTime.now());
                latestRecord.setOutPic(fullUrl);
                recordService.updateById(latestRecord);

                return Result.ok().put("data", person.getUserName() + "离开小区").put("status", "success");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return Result.error("操作失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 出入记录查询接口
     */
    @GetMapping("/list")
    public Result list(InOutForm form) {
        // 获取分页数据
        InOutPageListVO pageListVO = inOutRecordService.getInOutList(form);

        // 构建返回结构
        Map<String, Object> pageListMap = new HashMap<>();
        pageListMap.put("totalCount", pageListVO.getTotalCount());
        pageListMap.put("pageSize", pageListVO.getPageSize());
        pageListMap.put("totalPage", pageListVO.getTotalPage());
        pageListMap.put("currPage", pageListVO.getCurrPage());
        pageListMap.put("list", pageListVO.getRecords());

        Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
        dataMap.put("pageList", pageListMap);

        return Result.ok().put("data", dataMap);
    }
}

接口使用说明

人脸识别接口

请求地址 ：POST /sys/inOut/add

请求参数：

{
    "communityId": 2,
    "extName": "png",
    "fileBase64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAoAAAAHgCAYAAAA10dzkAAAAAXNSR0IArs4c6QAAIABJREFUeF7sXe2OHblu3BljTX1lQUgyxEvv9HMQ5yIZq239/8B8gtdpbgl/6cAAAAASUVORK5CYII="
}

成功响应 （人员进入）：

{
    "msg": "操作成功",
    "code": 200,
    "data": "张三进入小区",
    "status": "success"
}

失败响应（人员不存在）：

{
    "msg": "操作成功",
    "code": 200,
    "data": "人员信息不存在",
    "status": "fail"
}

出入记录查询接口

请求地址 ：GET /sys/inOut/list

请求参数：

{
    "page": 1,
    "limit": 10,
    "userName": "张三",
    "startDate": "2023-07-20 12:59:54",
    "endDate": "2023-07-20 23:00:00"
}

响应结果 ：

{
    "msg": "操作成功",
    "code": 200,
    "data": {
        "pageList": {
            "totalCount": 1,
            "pageSize": 10,
            "totalPage": 1,
            "currPage": 1,
            "list": [
                {
                    "inOutRecordId": 44,
                    "inTime": "2023-07-19 16:51:55",
                    "outTime": "2023-07-19 16:52:07",
                    "inPic": "http://localhost:8181/villegePic/face/47b49187-a5e9-486a-b8ac-4409710b3323.png",
                    "outPic": "http://localhost:8181/villegePic/face/4cbfb2b9-a691-4d0a-a4d4-4bf602cb33ac.png",
                    "communityName": "栖海澐颂",
                    "termName": "8栋",
                    "houseNo": "802",
                    "userName": "丽丽"
                }
            ]
        }
    }
}

系统优化建议

1. 性能优化：

   • 对人脸图片进行压缩处理，减少传输和存储开销
   • 对查询接口添加缓存，提高高频查询效率

2. 安全性增强：

   • 提高活体检测级别，防止照片、视频等欺骗手段
   • 对敏感接口添加权限控制
   • 对 Base64 图片传输进行加密

3. 功能扩展：

   • 添加异常出入提醒功能
   • 实现批量导出记录报表功能
   • 增加访客临时授权功能

通过以上实现，我们构建了一个完整的小区人脸识别出入管理系统，该系统能够自动识别人员身份并记录出入信息，同时提供灵活的查询功能，为小区管理提供了便捷高效的解决方案。