Netty-YOLOv5融合的远程登录系统设计与实现

作     者：刘岩 付珊珊 高敏 LIU Yan;FU Shanshan;GAO Min

作者机构：枣庄职业学院山东枣庄277100 

出 版 物：《山东商业职业技术学院学报》 (Journal of Shandong Institute of Commerce and Technology)

年 卷 期：2024年第24卷第6期

页      码：119-122页

摘      要：探讨一种基于Netty框架实现的新型远程登录验证系统,该系统结合了先进的YOLOv5深度学习目标检测算法以增强安全性。详细阐述了如何利用Netty高性能网络编程框架构建稳定、高效的远程登录服务架构,进而提供实时、低延迟的数据传输与通信。在身份验证环节,引入了YOLOv5算法进行生物特征检测与识别,通过对用户提供的视频流进行实时分析,YOLOv5模型能够快速且准确地检测和识别预设的关键特征信息,从而作为远程登录的重要验证手段,使远程登录过程更加智能且安全。

主 题 词：Netty 远程登录 YOLOv5 特征识别 深度学习 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13396/j.cnki.jsict.2024.06.011

馆 藏 号：203156310...