meeting-人脸识别APP端视频会议系统

介绍

基于SpringBoot + Vue+uni-app开发的前后端分离APP端视频会议系统，采用SpringSecurity采用RBAC模型实现动态鉴权，Retinaface+ Facenet实现人脸识别，支持会议系统的基本功能，人脸签到，签到活体检测，视频会议，好友聊天，地图坐标签到等。

在线地址(服务器已到期)

在线接口文档地址： http://101.43.253.100:8082/doc.html

Github地址：https://github.com/lyj5825600/Face-recognition-video-conferencing-App

Gitee地址：https://gitee.com/mengxin-no1/meeting-jie

目录结构

会议服务端卫位于meeting-会议服务端中采用java开发。

会议人脸端位于meeting-人脸服务端中采用python开发（采用Bubbliiiing大佬开源项目进行二开封装与小视科技开源进行活体检测）。

会议后台管理位于meeting-会议后台管理中采用vue开发（部分UI采用风宇的博客项目后台）。

会议安卓app端位于meeting-安卓App端中采用uniapp开发。

SQL文件位于根目录下的meeting.sql，需要MYSQL8以上版本。

可直接导入该项目于本地编辑器中，修改后端配置文件中的数据库等连接信息，项目中使用到的关于视频会议SDK功能和OSS等需要自行开通。

当你克隆项目到本地后可使用邮箱账号：admin@qq.com，密码：1234567 进行登录，也可自行注册账号并将其修改为admin角色。

本地访问接口文档地址：http://127.0.0.1:8082/doc.html

技术描述

• 负责人脸识别功能的开发：使用 Retinaface+Facenet模型实现人脸检测和人脸匹配，实现了准确的人脸识别功能。
• 负责活体检测：使用 MiniFASNetV1SE 模型实现了活体检测，能够有效地防止照片或视频攻击，提高了系统的安全性。
• 采用SpringSecurity实现RBAC模型,实现了动态分配权限和菜单的功能,并参考阿里云API开发文档采用Timestamp、Nonce、Sign放入RequestHeader保证请求同源唯一性，防止请求重放攻击。
• 负责IM系统模块:研究并实现单群聊、离线消息拉取方案、并通过RabbitMQ实现消息的可靠性保证并与系统解耦与后续集群扩展。
• 采用Caffeine+Redis实现多级缓存并研究数据一致性方案、采用Zset+Geo实现会议签到功能、并通过实现令牌桶算法进行系统流量限制、提高系统的响应效率和管理流量控制方案。
• 对统计接口聚合来减少请求数、并将大量请求抽象为任务下推到服务器内部通过线程池+CompletableFuture将接口效应速率从4.5s提高至1.9s左右，并采用SQL优化使得1.9s提高到1s左右。
• 负责接入百度 AI 平台进行会议信息的审核和发布、采用webrtc实现单人语音视频功能、接入AnyRTC 实现多视频会议功能。
• 负责前端展示和数据分析：使用 Vue 和 ECharts 实现了可视化数据展示,提供了直观的数据可视化和分析功能。

技术介绍

前端技术:Vue +Uniapp+ Vue-router + Axios + Element + Echarts+ JavaScript。

后端技术:SpringBoot+Retinaface+Facenet+SpringSecurity+Mybatis-plus+Redis+ MYSQL+RabbitMq+Swagger2+Websocket+Netty。

开发环境

项目截图

赛道演示PPT（包含大部分项目的演示图片）参考master分支的项目答辩PPT

视频会议演示：

活体检测演示：

人脸识别演示：

部分App端ui展示：

RBAC模型权限展示：

项目部署

部署文档在根目录下的项目详细部署文档中

注意事项