酒泉工地电梯人脸识别设备系统

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  • 发货地:上海市嘉定区
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酒泉工地电梯人脸识别设备系统
详细说明
上海融瑞环保科技有限公司位于国际金融中心--中国上海。公司是吊钩可视化、塔吊黑匣子、扬尘监测系统、塔吊监测系统、雾炮、塔机喷淋、工程洗轮机、指纹锁、人脸识别、风速仪等一系列环保设备的研发生产销售为一体的化公司,同时还与美国,日本有着技术合作,深厚的外资背景使公司获得了坚实的技术支持和雄厚的资金实力。 上海融瑞公司由上海复旦留美博士联合创办,致力于引进欧洲及日本的环保工艺和环保设备,为国内企业提供一体化的环保解决方案和世界尖 端技术。公司现已引进了日本的扬尘环境实时监测技术,同时结合上海强大的环保产业背景及装备优势,力争在环保产业中做到地位。公司将以领 先的环保设备和设计方案,以及在各种工业废水废气、大气、矿山、市政施工、建筑工程、公路铁路工程以及基础建设等领域的海外成功经验,为各种环保问题提供可靠的解决之道。 上海融瑞公司一直秉承“矢志碧水,一诺千金”的理念,集环保技术研发,环保产品研制、环境工程设计、施工建设,环保设施运营为一体,承接省市建筑工地施工现场扬尘环保一站式解决方案、以及工业水、气、声、渣的治理和循环经济运用,是立进行商业运作,综合效益与社会效益并重的有限责任公司。 上海融瑞公司拥有一支强大的技术团队,技术人员来自国内、外高校,研究所;此外,公司还与东京工业大学,德国汉堡工业大学,复旦大学,交通大学等国内外著 名高校建立紧密的技术合作关系。依托国家的政策和扶持,为国内环保技术引进新型技术贡献力量。 借助于我们优 秀的技术团队以及丰富的海外资源,我们力争立足环保扬尘处理行业,实现纵横向产品多元化,技术多元化,大成套,一条 龙服务。
人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2006年,美国已经要求和它有出入免协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子系统,到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿, 人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
人脸识别系统具有广泛的应用:人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别罪犯追逃智能报警系统等等。
适用范围: 公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位,酒店(宾馆)、餐饮、场所、办公楼的大堂出、电梯和其他主要通道等室内外范围的录像用途。
酒泉工地电梯人脸识别设备系统
主要功能特色包括:
1.灵活的系统扩展性
基于的分布式系统架构,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。
酒泉工地电梯人脸识别设备系统
施工升降机人脸识别管理”系统用于解决建筑工地非驾驶员驾驶升降机的问题。将驾驶员驾驶升降机的权限与升降机控制结合起来,做到非驾驶员不能驾驶施工升降机,切实防范和减少施工升降机安全事故。该系统集成机械、软件、电子、控制等关键技术,实现对施工升降机驾驶员的有效管理,防止非驾驶员造成的施工升降机安全事故,防患于未然。系统安装于施工升降机轿厢内,不影响原有系统功能,驾驶员身份识别成功后,即可启动升降机。产品简单易用,性能可靠,能够满足施工升降机的管理要求。
每次启动时必须人脸识别,运行时进行间歇性识别,工作结束后“一键”关机。发生间歇识别提示时,必须在规定时间内,进行人脸识别,否则升降机只许降落不许上升,落地后自动关闭升降机电源,再次识别后允许升降机工作。
酒泉工地电梯人脸识别设备系统
人脸识别系统通常由以下构建模块组成:
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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