宣城工地电梯人脸识别厂家 欢迎电话咨询 智能人脸识别系统

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。
人脸识别系统组成分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供库与抓拍图片的实时比对信息，为快速查到可疑目标提供服务。
一文读懂人脸识别技术，没那么神秘
01前端人脸抓拍采集子系统
前端人脸抓拍采集子系统负责完脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。主要由人脸图像采集设备（视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机）、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。
02网络传输子系统
负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组网（单点上传带宽≥20Mbps，可根据需求增加），包括光纤收发器或EPON设备。
03后端解析管理子系统
负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。二、人脸识别系统架构分析人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。

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。

人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。

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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