一种基于神经网络技术的安全资质一体化核验系统及方法

本发明公开了一种基于神经网络技术的安全资质一体化核验系统及方法，涉及图像识别技术领域，解决了现有技术中人工校核效率低下的问题。本发明通过建立人员信息数据库、工作票信息提取、现场人脸采集与比对、证件图像处理与信息核对、多源图像识别验证以及深度学习模型训练等步骤，实现了对作业现场人员身份的精准核验和安全装备的智能检查。这一流程的优势在于能够大幅提高作业人员资质审核的准确性和效率，确保只有具备相应资质和安全装备的人员才能进入作业现场，从而增强现场作业的安全性和合规性。同时，通过深度学习模型的应用，进一步提升了安全检查的自动化和智能化水平，为电力等行业的安全管理提供了强有力的技术支持。