南平工地电梯人脸识别生产厂家 免人工操作

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  • 发货地:上海市嘉定区
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南平工地电梯人脸识别生产厂家
详细说明
配置液晶屏 内置后备电池 旋转支架 数量10000 分类人脸版/记录版/磁卡版/联网版/联网定制版 识别速度小于0.2S 容量默认20人,定制可达1000人 可售卖地全国 是否定做 规格齐全
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。
南平工地电梯人脸识别生产厂家
产品特点
  1、人脸识别率高
  本产品采用国内的人脸识别算法,可以快速准确的识别出当前人员。
  2、操作简单
  系统正常使用时,只需要启动设备,人脸识别通过即可正常驾驶施工升降机。
  3、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。
  4、安装简便
  精巧设计夹具,模块化安装,减少安装人员占有施工升降机作业时间。
  5、维修便捷
  模块化设计,极大方便设备维修、保养,减少维护费用。
  技术参数
  电气参数:AC220V
  工作环境温度:-30℃-60℃
  整机功耗:20W
  工作湿度:小于95%(25℃)
  报警音量:大于40DB
  工作方式:连续工作
  误差:小于0.5%
  震动: 加速度≤5G
  报警方式:蜂鸣器报警
南平工地电梯人脸识别生产厂家
的特征提取算法
采用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。
南平工地电梯人脸识别生产厂家
技术原理:
人脸识别内容
人脸识别技术包含三个部分:
(1)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。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)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/识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。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。
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