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上海融瑞环保科技有限公司是吊钩可视化、塔吊黑匣子、扬尘监测系统、塔吊监控系统、扬尘环境监测、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专业化公司。

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    更新时间:2020-09-25   浏览数:25
    所属行业:工程机械 工程起重机械 施工升降机
    发货地址:上海市嘉定区  
    产品规格:
    产品数量:9999.00个
    包装说明:
    单 价:800.00 元/个
    上海融瑞 数量10000 分类人脸版/记录版/磁卡版/联网版/联网定制版 识别速度小于0.2S 容量默认20人,定制可达1000人 可售卖地全国
    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专业化公司,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先进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先进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领军地位。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,是独立进行商业运作,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。
    脸识别监控系统的几个常用功能模块:
    一、人脸登记
    人脸登记是指通过前端摄像头或者图像导入的方式,建立人脸库。比如常见的各类政务大厅中摄像头的采集,以及公安系统的身份证照片库等。
    二、人脸抓拍
    人脸抓拍是指对移动中的人脸部进行识别检索提取,然后上传到系统的人脸对比服务器,与人脸库的黑名单白名单进行比。
    三、人脸智能曝光
    摄像机安装在室内与摄像机安装在室外光线不稳定环境时,当人走到相机有效采集距离时,摄像头会智能曝光,图像自动增强,脸部不会出现阴阳面(半脸暗,半脸亮),看不到脸等,所采集的照片可以更好的识别和比对,同时黑夜细节也会更清晰。
    四、人脸识别与报警
    系统可以对每个通道进行人脸布防预警,人脸抓拍识别的照片,通过建模与数据库中的人脸进行比对,如果阈值到达预设的范围,系统会通过声音、光源等方式发出报警信号。
    五、人脸检索
    人脸检索是指系统输入带人脸照片,自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸照片,用户选取需要检索的人脸,设置人脸相似度阈值、时间等信息,并显示相似的人脸结果。
    六、查询功能
    查询功能包括报警查询和人脸抓拍查询。报警查询是指,查询某通道设定时间段内所有的报警事件;人脸抓拍查询是指,查询通道内设定时间范围内所有的人脸抓拍事件。
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    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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    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神经网络的方法,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器官模板,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/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。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。
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    自动语音播报系统,在系统出现危险,电梯启动运行时,电梯达到目标层时均会自动发出语音播报系统,提醒司机和乘客;
    -/gbaciei/-
    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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