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行業(yè)產(chǎn)品

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深圳市科葩信息技術(shù)有限公司


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人臉識(shí)別出入閘機(jī)

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產(chǎn)品型號(hào)刷臉出入閘機(jī)

品       牌

廠商性質(zhì)生產(chǎn)商

所  在  地深圳市

聯(lián)系方式:科葩查看聯(lián)系方式

更新時(shí)間:2018-12-10 14:19:14瀏覽次數(shù):746次

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經(jīng)營(yíng)模式:生產(chǎn)廠家

商鋪產(chǎn)品:99條

所在地區(qū):廣東深圳市

聯(lián)系人:科葩 (經(jīng)理)

產(chǎn)品簡(jiǎn)介

科葩人臉識(shí)別專注為樓宇、企業(yè)、學(xué)校、園區(qū)、銀行、酒店、地產(chǎn)、廠礦、景區(qū)等提供基于人臉識(shí)別的產(chǎn)品設(shè)備系統(tǒng)解決方案與增值服務(wù)運(yùn)營(yíng)。

詳細(xì)介紹

人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)人臉識(shí)別出入閘機(jī)

人臉識(shí)別出入閘機(jī)

科葩慧眼人臉識(shí)別解決方案充分應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù),將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過針對(duì)性的子系統(tǒng)進(jìn)行有效地管理,不僅提高了管理效率,也真正實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)防。

訪客管理子系統(tǒng)精準(zhǔn)控制訪問權(quán)限

相較于傳統(tǒng)的安全通行證,慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下訪客管理子系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于:不可竊取,無法借用和復(fù)制,就是說,臉部識(shí)別是無法被效仿的,在未來,人臉識(shí)別也會(huì)成為未來較可靠的通行證。

科葩訪客子系統(tǒng)主要有v預(yù)約、訪客數(shù)據(jù)自動(dòng)下發(fā)功能,針對(duì)不同地點(diǎn)的安保等級(jí),物業(yè)還可以選擇安保再確認(rèn)、遠(yuǎn)程開門等功能,全程數(shù)字化管理,為訪客、被訪公司、物業(yè)三方提升效率,提升用戶體驗(yàn)。

 

人臉通行子系統(tǒng)更準(zhǔn)確高效

傳統(tǒng)通行系統(tǒng)具有人卡不一、卡片丟失、卡片易被破解復(fù)制、信息準(zhǔn)確率沒有保障等問題,而慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下的人臉通行子系統(tǒng)不僅可以解放雙手、速度快捷地完成通行管理任務(wù),還能夠明確責(zé)任、準(zhǔn)確防偽,保證本人通行、不可替代的1性。

動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)可事先預(yù)警

科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下的動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能高速抓拍,同時(shí)采集比對(duì)15張人臉,主要有陌生人預(yù)警、VIP迎賓等功能。

出現(xiàn)安全問題,傳統(tǒng)攝像頭只能事后排查,而科葩動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能做到陌生人預(yù)警,黑名單報(bào)警等功能,只要有非*人員或黑名單人員出現(xiàn),后臺(tái)即會(huì)發(fā)出預(yù)警,讓安保人員能及時(shí)排查,防止安全事件發(fā)生。

VIP迎賓功能可以設(shè)置VIP名單,當(dāng)重要賓客到訪時(shí),大屏幕上會(huì)彈出迎賓畫面,為重要嘉賓帶來尊貴的體驗(yàn)。

不得不承認(rèn),人臉識(shí)別技術(shù)比現(xiàn)有的基于ID入口系統(tǒng)更快、更強(qiáng)大、更安全。憑借其靈活的設(shè)計(jì), 科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)還為開發(fā)和整合更多的應(yīng)用程序和服務(wù)提供了充足的空間,以滿足您未來的安全訪問和管理需求。

科葩X-Face慧眼人臉識(shí)別,助力行業(yè)應(yīng)用智能化變革落地!

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1)CNN可用于基于區(qū)域的定位和分割物體;

2)監(jiān)督訓(xùn)練樣本數(shù)緊缺時(shí),在額外的數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的模型經(jīng)過fine-tuning可以取得很好的效果。

*個(gè)貢獻(xiàn)影響了之后幾乎所有2-stage方法,而第二個(gè)貢獻(xiàn)中用分類任務(wù)(Imagenet)中訓(xùn)練好的模型作為基網(wǎng)絡(luò),在檢測(cè)問題上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法常用精心設(shè)計(jì)的手工特征(如SIFT, HOG)描述圖像,而深度學(xué)習(xí)的方法則倡導(dǎo)習(xí)得特征,從圖像分類任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)來看,CNN網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)習(xí)得的特征取得的效果已經(jīng)超出了手工設(shè)計(jì)的特征。本篇在局部區(qū)域應(yīng)用卷積網(wǎng)絡(luò),以發(fā)揮卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)高質(zhì)量特征的能力。


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