随着物联网科技的不断进步，锁柜的发展迎来了新的技术变革。然而，当前锁柜仍然存在着智能化程度较低，开锁安全性不高以及无法远程与系统性了解锁柜多种信息状态等问题。

为此，设计了一款AI智慧人脸锁柜，采用深度学习算法（Deep Learning）实现人脸识别，并根据识别结果回传至锁柜控制端以实现锁柜的开关，最后将锁柜内置的多种传感器信息实时上传至OneNET云平台，用于锁柜信息远程监测与数据统计分析。

本作品相较于传统锁柜或市面上已有的智能锁，极具创新性。首先，作品使用深度学习算法，运用卷积神经网络（CNN）来学习已录入人脸图片中提取的特征信息，将它的输出与待识别人特征进行比对，计算出相似度，以实现身份识别，相较传统的人脸识别算法，适应性更强、识别时间更短、精确率更高；其次，采用STM32为系统主控芯片实现传感器信号采集、电机锁控制，并将多种传感器数据上传至OneNET云平台，实现锁柜云监测与数据统计分析；再次，柜内设有震动传感器与蜂鸣器，当发现柜子异常时，响起警报，防止恶意撬锁行为。

在作品设计完成后，我们对作品功能进行了测试。首先，采用不同的人脸来验证刷脸开柜功能，实现了精准快速的特定人脸识别；其次，观察人脸识别后锁柜的开关动作，可以在正确的人脸下，自动完成锁柜的开锁动作；再次，进入OneNET界面查看锁柜内传感器数据与当日报表，完成最终的锁柜云监测与数据统计分析。