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刷脸基本参数
  • 品牌
  • 臻智付
  • 型号
  • ZF818G
  • 识别速度
  • 0.3
  • 工作电压
  • 12V
  • 加工定制
  • 产地
  • 深圳
  • 厂家
  • 臻智付
刷脸企业商机

      人工AI智能的飞速发展将带领我们进入一个“刷脸”时代,随着人脸识别技术的不断提升和完善,在加上现在5G的慢慢到商用,之前刷脸技术不能更好发展的壁垒和障碍逐渐减少,“刷脸”的应用场景也日益丰富起来。吃饭刷脸、购物刷脸、看病刷脸…刷脸支付让广大网友体验了一把靠脸走遍天下的**。但是公共交通客运这方面其实也是人流量密集的地方,我们根据实际调研推出了公交刷脸支付,并且同时实现公交大巴支持扫码验票,替代传统纸质票的功能,如果需要发票报销的和享受半价的学生票就仍然需要到人工售票窗口打印纸质票。据介绍,通过APP售票——候乘——刷脸扫码检票“一站式”服务可以使乘客自助化程度大幅度提高。目前来说,通过电子票扫码检票进站的乘客达到了八成以上,产品也在机场巴士,校园巴士接送,企业班车效验,公交刷脸支付等领域在慢慢推行,欢迎感兴趣的合作伙伴来电咨询,共同探讨推进公交巴士刷脸支付更好的服务与市民。臻智付高度重视自主研发,在智慧交通刷脸智付、智慧消费管理领域、及车载监控分析技术等领域具有深厚积累。江苏支持二次开发刷脸车载刷卡机

刷脸

公交刷脸扫码管理平台功能的主要模块介绍:

       (1)、系统管理:主要实现对用户的管理及系统参数的设定,包括用户登入、用户管理、系统设置;比较重要的是基本资料定义这一项,里面包含了用户信息、部门信息、职务信息、名族信息、籍贯信息、设备管理及刷卡时段的设置等。

    (2)、帐户管理:实现管理员对长期乘客以及临时乘车人员信息的管理操作,包括对用户卡的新建、修改信息、挂失、解挂、注销、换卡、回收以及人员信息的导入导出功能。乘客人脸的采集也可以通过管理中心集中采集和乘客自助通过APP完成。 江苏支持二次开发刷脸车载刷卡机臻智付是目前中国人工智能研发企业之一。在产品竞争日趋激烈的当下,公司积极调整策略,提出专注制造战略。

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 1、架构要求:基于Windows操作系统,支持64位操作系统,支持SQLserver2008以上版本数据库,B/S架构,无需安装,只需要在后台配置即可在浏览器打开;

2、部署要求:支持本地部署,支持云端部署;

3、性能要求:支持分级操作员管理,支持管理员对不同操作员的权限设置,支持一般用户只允许查看数据报表,不允许进行任何操作功能;

4、支持卡片、虚拟卡二维码、人脸识别一体化管理

5、批量操作要求:支持批量导入人员信息,批量变更部门,批量挂失解挂、批量录入人员照片功能;

6、批量下发:支持批量人员信息、批量照片下发硬件机具的状态查询;

     公交刷脸扫码机选用工业级的材料,采用工业级的元器件,适用北方寒冷天气及恶劣环境使用; 普通级的:采用普通级的元器件,适用于南方天气使用; ☆ 采用Mifare 系列卡感应式读写方式;符合国家标准一环保、卫生; ☆ 刷卡机具有很强抗干扰性能,密封防尘、防水、防震高性能; ☆ 宽电压输入DC 8V~48V、**稳压电源12V输出; ☆ 内置脱机储存10W条详细记录,保存有效时间可达10年; ☆ 黑名单卡拒绝消费并报警提示管理。保障报失卡内金额安全; ☆ 授权加密方式发卡保障卡内信息安全; ☆ 多种功能卡管理 ☆支持二次开发,可提供安卓、Linux二次开发包。通过刷脸识别和移动支付,促进在校人员就餐、便捷就餐,为校方提供采购、售卖、经营分析全流程信息化服务。

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出门不带现金带手机,已经成为我们重要的生活习惯。从现金支付到移动扫码支付,从一点点尝试到普及,这种现象级的转变让我们似乎忘了带现金是多久之前的事情了。而从扫码支付到刷脸支付,是目前支付行业正在发生改变的一件事。刷脸支付的使用,究竟对我们生活产生了哪些影响?懒,是人的一大特性。比如坐车,能坐着就不要站着,能少费点力就少费点。而刷脸支付,就是比扫码支付来得更方便。夏天,炎热,穿得凉快,手机很多时候都没地儿方,可以刷脸了,简单出门手机也省了;冬天,寒冷,双手恨不得24小时揣在兜里,有了刷脸后,真的可以24小时揣兜里了(当然,除了点屏幕那么一下),支付时,瑟瑟发抖掏手机的艰难终于可以免去了。有人说,使用刷脸支付会上瘾,臻智付小编认真跟你说,真的会!刷脸测温体温波动小,检测更精细! 医用级测温芯片,误差极小,不受阳光和风影响。超温报警,后台查询管理。定制公交测温刷脸车载扫码机

学生刷脸以后,父母可以知道小孩是在哪里消费了,并且扣完钱以后可以通过微信推送消息给家长。江苏支持二次开发刷脸车载刷卡机

人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初,与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。早期人脸识别技术,是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系,通过图像库中的人脸模板,与待识别人脸在灰度上的相似程度,来实现人脸识别。其弊端是容易丢失有用信息,在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。因为时间原因,身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异,比如脸的宽度等,但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差,现在,深度学习算法不断被改进,可以把人脸分为100多个关键点,尽量避免误差。江苏支持二次开发刷脸车载刷卡机

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