人脸识别设备主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别,人脸识别设备的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗
车辆身份特征分析系统是基于视频流、图片流的智能车辆识别系统,利用先进的机器学习与大数据技术,通过自动识别车牌与车型信息识别为公安交警部门打击嫌疑、假牌、套牌等违法行为提供有力保障。结合国际领先的机器学习与深度学习技术,可以对车辆的身份进行识别,包括车牌号码,车身颜色,车辆品牌,车辆子型号,具体年款等。本系统支持多种平台,包括windows 平台,linux 平台,arm 平台等,接口丰富灵活。可针对用户对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级,用户需提供平台数据调取接口。通过数据调取接口可对接调取卡口实时抓拍图片及卡口视频等资源做后台实时做实时或者离线二次识别。一:机关事业单位车辆智能管理解决方案: 机关事业单位卡口、市政交管系统、平安城市管理系统开发运营类。二:智能停车场车辆管理解决方案:停车场 、商业楼宇、卡口管理系统开发运营类。三:智能称重管理解决方案:地磅称重、集 团物流排队、大宗物品一卡通管理系统开发运营类。四:汽车4S店应用管理方案:4S店车辆管理系统、自助洗车管理系统、加油站车辆管理系统开发运营类。
应用场景:身份证查验,确保真实证件当前主要是通过扫描或者复印身份证信息,人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案,并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务,必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。应用场景:人脸与身份证匹配查验,确保人证合一除了采用真实身份证办理业务外,人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦,容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上,通过摄像机无接触自动捕获人脸影像,并自动与身份证里存储的影像信息比对,或者与后台更多的真实身份人脸比对,并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果,确保持证人是本人持真实身份证办理业务。应用场景:人脸证据保留,增强事后取证能力由于身份证信息中的照片相对陈旧,除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外,系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据,在人脸匹配查验过程中,不仅能跟身份证中存储的照片信息比对,还能对历史人脸信息比对,确保在身份证中的照片相对陈旧时,有更加接近当前时间的人脸数据,提高比对准确度。同时每次办理业务留下的人脸数据,可作为出现业务异常时追溯的重要证据。应用场景:支持未来刷脸办理业务,随着人脸识别技术的不断成熟,对于公共服务部门来讲,对客户的贴身服务至关重要,系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务,要支持未来在无需身份证信息的情况下,依然可以直接通过人脸识别身份信息,减少身份证查验、复印存档等环节,提高客户办理业务的便捷性,提高窗口办理业务的效率
在人脸识别设备未出现之前,人们采集信息的方法较为麻烦,而当时也没有一个简便的方法给到人们。当人脸识别技术出现后,人们采集信息的方法不仅简便很多,无人值守翼闸还为人们的安全增添了很大的保障。智能人脸识别采用的是3D智能活体人脸识别,识别率不低于99%,可存储5000张人脸,翼闸批发不论是在小区还是在工地,都可以运用。真地智能人脸识别无论在怎样的环境下都可以识别人脸信息。当户外环境的光线不太明朗时,或者是在夜晚时,真地智能人脸识别并不会受任何环境的影响而识别不出人脸信息。若小区安装了人脸识别,在有人尾随小区住户的情况下,人脸识别绝对会将尾随人员阻挡在门外。真地智能人脸识别只会识别出后台系统中录入的人脸信息,从而进行开闸。若你的人脸信息不在后台系统中,就算认证人脸识别,通道闸也不会开闸,反而人脸识别会语音播报,若有人强行闯入,则会想起警报,提示安保人员。在通行上,人脸识别极大地保障了人们的出行安全。
一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
随着技术的发展,停车场系统不断地在升级,其功能也变得越来越多,目前,市面上的停车场系统主要有以下几种:IC、ID刷卡、蓝牙远距离读卡、车牌识别停车场系统等。近两年来,从人们的一个体验上来说,车牌识别停车场系统是车主最受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。车牌识别停车场系统如此的受欢迎,原因之一就是加快了人们进出停车场的通行速度,由于它具有这一特殊功能,目前,在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时,车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同,但是,车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。首先,车牌识别停车场系统最重要的一个因素,就是识别率的问题,有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏,其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关,还和停车场的环境有关,环境对识别率影响有时可能会超过设备本身的因素,所以要想解决这个问题,车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机,还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。