说到智慧工地管理系统可能大家还比较的陌生，它可以说是近几年为了提升管理水平而新兴的一个行业，其实在很多领域都已经开始应用了，那么究竟它有什么样的特点呢?相信大家也都对这个问题比较好奇，那么接下来就让先初智能公司来为我们普及一下。

特点一：劳务管理，施工队伍流动性大，现场人员随意进出，工人身份难以验证，工人出勤缺乏电子记录，工资核算与支付证据链不清，劳资纠纷频频发生。

特点二：施工，隧道施工风险高，危险源点多，线长、面广，单靠人力巡检排查，工作效率地，而且难以做到全过程的监督管理，容易出现监管漏洞。

特点三：智慧工地管理系统材料管理，钢筋、木钢管等成捆棒材进场，多数依赖人工点数验收，费时费力，夜间验收人眼容易疲劳，造成材料规格、数目误报、错报。此外，为获取利益，还存在虚报材料数量现象。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。若识别码(密码)被他人获悉，则他人可轻易假合法用户的身份进入受控区域。  

流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。折叠人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。这种方式的关键是用户需要牢记某一特定信息(识别码、密码)，一旦用户本人遗忘即无法证明自身身份从而被拒之门外。