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随着社会的进步与信息技术的发展,居民对于社区门禁系统的要求越来越高。智能社区门禁系统采用NVIDIA的Jetson Nano平台通过TCP/IP网络协议连接本地服务平台,使用Qt Designer搭建管理员系统界面,管理员可在管理界面实时监控门禁视频,并可随时通过PC端管理数据库中存储的用户信息。为保障系统识别的准确性,使用深度学习YOLOv3算法及卷积神经网络进行目标图像的检测与识别。在不同的外界光线环境下进行门禁系统测试,测试结果表明,设计实现的智能社区门禁系统的功能可以满足门禁系统的安全性与实