昌都施工电梯人脸识别系统 服务稳定
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- 产品规格:
- 发货地:上海市嘉定区嘉定镇街道
关键词
昌都施工电梯人脸识别系统
详细说明
断电保护,在意外断电的情况下系统能够依靠备用电源将设备进行安全锁定,提高设备安全性。
施工电梯指纹锁、人脸识别系统同时也适应于塔吊、井架等设备,旨在防范未经授权的人员擅自驾驶操作设备而带来的安全隐患;
系统构成:
系统分为服务器端和客户端,服务器端由多台视频智能分析服务器和视频检索管理服务器组成,视频智能分析服务器通过网络从流媒体转发服务器获取视频或图片,由视频智能分析算法进行特征信息的提取,目前主要提供针对人和车辆的相关特征信息的分析与提取,具体包含:
1.人
包括长相、年龄、性别、衣服颜色、裤子颜色、是否戴眼镜、是否留胡子等
2.车
包括车牌、车身颜色、车标、车型等
视频检索管理服务器主要负责与客户端的交互、特性信息数据库的管理以及特征信息的搜索。
真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
九大安全监测功能:能够实时监测施工电梯的载重,人数、速度(防坠)、高度限位、门锁状态、导轨架倾斜、轨道障碍物、笼内视频监控、操作人员身份管理等的安全信息,能对系统的各种危险进行有效防护,并能传输到远程的管理平台,实现对建筑机械的远程管理和控制;
人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
司机打开升降机外笼门锁,进入轿箱,再依次关好外门和箱门,将钥匙插入升降机操作台,并启动电源,随即面部朝向一台液晶显示器,面部识别系统便开始辨认人脸。系统确认“刷对脸”后,司机才能操作升降机起落。升降机每次落地后,系统将自动关闭升降机,重新启动需再次进行人脸识别。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它们的准确度已经大幅提升,现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法,人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如,指纹识别需要用户将手指按在传感器上,虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大声说话。相对而言,现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内(假设他们与相机的距离也合理)。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广,因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中,比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
内置高容量电池
系统内置高容量可充电电池,在系统断电的情况下仍可以正常运行3小时以上,避免了施工升降机每次开门后由于施工升降机断电而导致人脸识别系统无常工作的情况。
先进的特征提取算法
采用独特的自适应的分层特征学习算法,再现系统能针对任意的识别任务通过学习自动生成优的特征提取,从而不断增加新的检索特征,具有其他系统无法比拟的自学习性和可扩展性。
m.lyxhhjq.b2b168.com
施工电梯指纹锁、人脸识别系统同时也适应于塔吊、井架等设备,旨在防范未经授权的人员擅自驾驶操作设备而带来的安全隐患;
系统构成:
系统分为服务器端和客户端,服务器端由多台视频智能分析服务器和视频检索管理服务器组成,视频智能分析服务器通过网络从流媒体转发服务器获取视频或图片,由视频智能分析算法进行特征信息的提取,目前主要提供针对人和车辆的相关特征信息的分析与提取,具体包含:
1.人
包括长相、年龄、性别、衣服颜色、裤子颜色、是否戴眼镜、是否留胡子等
2.车
包括车牌、车身颜色、车标、车型等
视频检索管理服务器主要负责与客户端的交互、特性信息数据库的管理以及特征信息的搜索。
真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
九大安全监测功能:能够实时监测施工电梯的载重,人数、速度(防坠)、高度限位、门锁状态、导轨架倾斜、轨道障碍物、笼内视频监控、操作人员身份管理等的安全信息,能对系统的各种危险进行有效防护,并能传输到远程的管理平台,实现对建筑机械的远程管理和控制;
人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
司机打开升降机外笼门锁,进入轿箱,再依次关好外门和箱门,将钥匙插入升降机操作台,并启动电源,随即面部朝向一台液晶显示器,面部识别系统便开始辨认人脸。系统确认“刷对脸”后,司机才能操作升降机起落。升降机每次落地后,系统将自动关闭升降机,重新启动需再次进行人脸识别。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后,它们的准确度已经大幅提升,现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法,人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如,指纹识别需要用户将手指按在传感器上,虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大声说话。相对而言,现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内(假设他们与相机的距离也合理)。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广,因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中,比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
内置高容量电池
系统内置高容量可充电电池,在系统断电的情况下仍可以正常运行3小时以上,避免了施工升降机每次开门后由于施工升降机断电而导致人脸识别系统无常工作的情况。
先进的特征提取算法
采用独特的自适应的分层特征学习算法,再现系统能针对任意的识别任务通过学习自动生成优的特征提取,从而不断增加新的检索特征,具有其他系统无法比拟的自学习性和可扩展性。
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