随着公司对幕墙项目装配式施工的大力推行，施工人员高空作业量及作业过程中的高坠风险大大减少。而诸如吊车、轨道吊、高空车之类的大型机械设备逐步成为施工主力，也成为幕墙项目安全管理的重中之重。轨道吊已成为超高层、大体量幕墙项目的首选，为有效控制吊装作业风险，广东分公司安监部针对其作业特点，严把方案、安装、验收、交底、旁站各各关口。然而对于轨道吊，不仅仅要控制好物的不安全状态，对于操作人员的管理也至关重要。如何确保吊装设备为专人操作，从而控制好人的不安全因素？分公司安全经理通过观察室外施工电梯指纹人脸识别控制系统，设想将其运用到吊装设备控制中，便立即联系设备控制箱生产厂家，将控制箱改装完成后，率先在前海嘉里T2幕墙项目进行试点。

呼和浩特白塔武汉平板人脸识别国际机场日前对外消息称，中科院重庆绿色智能技术研究院为呼和浩特机场航空安保部提供的8套人脸识别设备已全部安装调试完成，至此该机场正式开启人脸识别安检新模式。记者了解到，该机场开启的人脸识别安检新模式，平板人脸识别厂家也成为中国国内第一批试用人脸识别系统的机场之一。目前该机场所有安检通道都已嵌入人脸识别系统。据悉，该系统的核心是进行身份证和人像的对比，系统可以提取身份证内的信息与现场拍摄到的身份证持有者图像进行对比，快速的识别出证件与证件使用人是否相一致。人脸识别系统人均检查时间约为2秒，较于人工验证的20秒，大大降低了核查时间，且识别率达到90%以上。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸识别设备是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术。是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等。相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别。只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍车牌：强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中最亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机最大的缺点就是软件分辨不清，对于图像最亮部分界定不清，有可能将车牌号码也遮挡。同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。