摘要：随着新冠疫情面向全球的放开,为排查新型冠状病毒肺炎感染者的时空交集人员,对各大高校场景中人员感染、二次感染等情况进行预防,以及对人员流动做有效监测,提出基于FaceNet网络改进的口罩人脸识别技术。采用MobilenetV2替换FaceNet原有的主干网络,实现戴口罩下人脸身份识别,并将社交距离算法、非接触群体测温技术进行整合,将算法技术融入树莓派4B中。通过对网络模型进行实验以及训练,相比于现有的FaceNet网络极大程度优化了识别精度、推理速度,准确率显著提升,在识别群体人脸时的召回率显著提高。使用较高配置的物联网系统,对开放后的各大高校可精确检测个体人员流动、人员体温、违反社交距离人员、个体时空交集、楼栋中各通道的人流密集度等情况,能够很好预防感染或二次感染。