南平施工电梯人脸识别厂家 高性能运算芯片 识别快

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。
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。

核心功能包括：
1.人脸注册
将一个或多个人脸注册到人脸数据库（建模），支持通过照片（静态图片）或实时视频（来自 USB 摄像头、网络摄像机等）进行人脸注册。
同一人可以同时注册多张人脸，支持多个人的批量人脸注册。
系统支持从数据库到数据库的批量人脸注册，该功能可以用于一次性从数据库导入所有人脸数据，形成完整的基础人脸库。
2.人脸搜索
在人脸库中通过快速比对搜索特定人脸（可能来自一张照片或某个视频流中的截图），可根据要求返回相似度高的 N 个结果并按相似度从高到低排序。
3.人脸比对
提供基于图片的 1:N 人脸比对功能，图片可能来自于照片或视频截图，比对结果为比对源与每一个比对宿的相似度值。
4.人脸查重
主要应用于查重，可通过对人脸库进行两两的人脸比对，找到同一个人拥有多个或同一个号码对应于不同人脸的异常情况。
5.人脸库管理
支持人脸库的查询、、修改、新建等管理功能。
可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、等操作。

系统构成：
系统分为服务器端和客户端，服务器端由多台视频智能分析服务器和视频检索管理服务器组成，视频智能分析服务器通过网络从流媒体转发服务器获取视频或图片，由视频智能分析算法进行特息的提取，目前主要提供针对人和车辆的相关特息的分析与提取，具体包含：
1.人
包括长相、年龄、性别、衣服颜色、裤子颜色、是否戴眼镜、是否留胡子等
2.车
包括、车身颜色、车标、车型等
视频检索管理服务器主要负责与客户端的交互、特性信息数据库的管理以及特息的搜索。

人脸识别：技术挑战
1、可见光
不同的光线环境是影响人脸识别准确率的一个主要因素
2、姿态
绝大多数人脸识别算法只能 15 度的人脸姿态变化
3、遮挡
帽子、眼睛、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素
4、年龄
针对同一个人不同年龄时期的照片进行人脸识别，在技术上亦是一个挑战。
5、海量人脸库
当人脸库规模达到 100 万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考研，而且人脸库规模越大，考研越大。
随着工地施工安全要求的日益提高，人脸、指纹等高新技术也应用成了日常措施
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