巢湖施工电梯人脸识别系统 多角度多场景
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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
巢湖施工电梯人脸识别系统
详细说明
“施工升降机司机必须拥有特种作业操作资格证。”该项目项目经理表示,这既排除了非专业操作人员使用电梯的不安全性,又避免了电梯司机临时离开岗位锁门关电的麻烦,人脸识别系统将司机驾驶升降机的权限与升降机控制结合起来,切实防范和减少施工升降机安全事故。
脸识别监控系统的几个常用功能模块:
一、人脸登记
人脸登记是指通过前端摄像头或者图像导入的方式,建立人脸库。比如常见的各类政务大厅中摄像头的采集,以及公安系统的身份证照片库等。
二、人脸抓拍
人脸抓拍是指对移动中的人脸部进行识别检索提取,然后上传到系统的人脸对比服务器,与人脸库的黑名单白名单进行比。
三、人脸智能曝光
摄像机安装在室内与摄像机安装在室外光线不稳定环境时,当人走到相机有效采集距离时,摄像头会智能曝光,图像自动增强,脸部不会出现阴阳面(半脸暗,半脸亮),看不到脸等,所采集的照片可以更好的识别和比对,同时黑夜细节也会更清晰。
四、人脸识别与报警
系统可以对每个通道进行人脸布防预警,人脸抓拍识别的照片,通过建模与数据库中的人脸进行比对,如果阈值到达预设的范围,系统会通过声音、光源等方式发出报警信号。
五、人脸检索
人脸检索是指系统输入带人脸照片,自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸照片,用户选取需要检索的人脸,设置人脸相似度阈值、时间等信息,并显示相似的人脸结果。
六、查询功能
查询功能包括报警查询和人脸抓拍查询。报警查询是指,查询某通道设定时间段内所有的报警事件;人脸抓拍查询是指,查询通道内设定时间范围内所有的人脸抓拍事件。
人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
主要功能特色包括:
1.灵活的系统扩展性
基于先进的分布式系统架构,支持动态扩充人脸匹配服务器,实现千万级甚至亿级海量人脸库的支持。
2.的人脸比对性能
单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对,从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下,人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上
3.对人脸的宽容度高,具备人脸姿态矫正功能,当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。
支持基于可见光环境下的人脸识别,人脸识别结果受光线变化影响小。
对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度。
4.支持移动终端
系统客户端可运行在基于 Android 或 iOS 的移动终端上,可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。
m.lyxhhjq.b2b168.com
脸识别监控系统的几个常用功能模块:
一、人脸登记
人脸登记是指通过前端摄像头或者图像导入的方式,建立人脸库。比如常见的各类政务大厅中摄像头的采集,以及公安系统的身份证照片库等。
二、人脸抓拍
人脸抓拍是指对移动中的人脸部进行识别检索提取,然后上传到系统的人脸对比服务器,与人脸库的黑名单白名单进行比。
三、人脸智能曝光
摄像机安装在室内与摄像机安装在室外光线不稳定环境时,当人走到相机有效采集距离时,摄像头会智能曝光,图像自动增强,脸部不会出现阴阳面(半脸暗,半脸亮),看不到脸等,所采集的照片可以更好的识别和比对,同时黑夜细节也会更清晰。
四、人脸识别与报警
系统可以对每个通道进行人脸布防预警,人脸抓拍识别的照片,通过建模与数据库中的人脸进行比对,如果阈值到达预设的范围,系统会通过声音、光源等方式发出报警信号。
五、人脸检索
人脸检索是指系统输入带人脸照片,自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸照片,用户选取需要检索的人脸,设置人脸相似度阈值、时间等信息,并显示相似的人脸结果。
六、查询功能
查询功能包括报警查询和人脸抓拍查询。报警查询是指,查询某通道设定时间段内所有的报警事件;人脸抓拍查询是指,查询通道内设定时间范围内所有的人脸抓拍事件。
人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
主要功能特色包括:
1.灵活的系统扩展性
基于先进的分布式系统架构,支持动态扩充人脸匹配服务器,实现千万级甚至亿级海量人脸库的支持。
2.的人脸比对性能
单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对,从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下,人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上
3.对人脸的宽容度高,具备人脸姿态矫正功能,当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。
支持基于可见光环境下的人脸识别,人脸识别结果受光线变化影响小。
对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度。
4.支持移动终端
系统客户端可运行在基于 Android 或 iOS 的移动终端上,可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。
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