Sa inovacijama i razvojem mobilne tehnologije plaćanja, inteligentno plaćanje prepoznavanja suočavanja odnosilo se na pažnju javnosti nakon sve sazrelijih i populariziranih plaćanja QR koda, posebno brzog razvoja tehnologije prepoznavanja lica u posljednje dvije godine. Efektivno poboljšanje tačnosti i brzine priznavanja pružilo je temelj za primjenu prepoznavanja lica u mnogim poljima.
Primjena prepoznavanja lica počela se postepeno povećavati. Sa službenim pokretanjem projekta plaćanja sa autobusom Jinhua u januaru 2019. godine postao je prvi grad u Kini koji je koristio sistem "prepoznavanje lica", započinjući novu eru plaćanja lica u autobusnoj industriji.
Šta kažete na praksu i primjenu tehnologije za prepoznavanje pametnog lica u području javnog prijevoza? U 2019. godini, više od 20 gradova u autobusnoj industriji provodilo je testove prepoznavanja lica ili korišteni sustavi za prepoznavanje lica. Prepoznavanje lica postalo je popularno u autobusnoj industriji. Međutim, postoji nekoliko autobusnih ruta koje mogu podržati prepoznavanje lica u sekundarnim gradovima. Većina ih je u fazi suđenja. Stoga se vidi da se prihvatanje prepoznavanja lica putnika treba poboljšati. Postoje određena ograničenja.
Problemi sa priznanjem lica u javnom prevozu
Glavni procesi tehnologije prepoznavanja lica uključuju stjecanje slike lica, prepoznavanje lica, pretproces, vađenje karakteristika lica, podudaranje / prepoznavanje lica itd.
Postoje neki problemi u praksi i primjeni tehnologije prepoznavanja lica u oblasti javnog prevoza, kako slijedi:
1. Priznanja o prepoznavanju
Plaćanje autobusom pripada industriji plaćanja. Platnička industrija zahtijeva visoko preciznost prepoznavanja. Pogreške identifikacije uzrokovat će veliki broj žalbi, što je veliki izazov korisničkom iskustvu i radu sabirnice. Oni mogu ozbiljno utjecati na prihvatanje korisničkih priznanja o prepoznavanju lica.
2.Laloge Korisnička baza
Ima veliku korisničku bazu. U usporedbi s financijskom industrijom i željezničkom industrijom, autobusna industrija ima relativno veću korisničku bazu. Autobuski sistem grada pokriva gotovo sve ljude u gradu. Sekundarni gradovi često imaju milione korisnika.
3.Igh Prometna efikasnost
Zbog velikog broja putnika, potrebno je postići brz prolazak kako bi se izbjeglo zagušenje i prometne gužve, posebno tokom vršnih sati.
4.Ifferentno operativno okruženje
Svaki grad ima autobuse. Ne postoje samo visoke zgrade, vijadukti i tunela, već i udaljena predgrađa. Stoga je operativno okruženje relativno složeno. Istovremeno, različite lokacije i vremena autobusa također će imati različita svjetla. Postoje različita osvjetljava okruženja kao što su pozadinsko osvjetljenje, slabo svjetlo i jaka svjetlost. Postoje i različita 4G mrežna okruženja u različitim područjima i različitim lokacijama u istom području. Internetska identifikacija mjesta sa slabim mrežnim signalima uvelike je ograničena.
5.Kigh troškovi izgradnje
Gradski javni prevoz je socijalna skrb. Većina autobuskih kompanija suočena je sa finansijskim ograničenjima. Trenutno su terminali za prepoznavanje lica na tržištu uglavnom suočeni sa priključnim terminalima. Ne postoji priključenje i QR kodno plaćanje, tako da autobusi moraju instalirati više terminala. S jedne strane, povećava troškove izgradnje i uzrokuje gubitak društvenih resursa. S druge strane, višestruki setovi opreme često odgovara višestrukim setovima upravljačkih sistema, što povećava troškove rada i upravljanja, a također donosi probleme u integraciji podataka.
Rješenja za prepoznavanje lica javnog prevoza
Hangzhou Golong tehnologija pruža potpuni skup rješenja u polju javnog prevoza na osnovu tehnologije prepoznavanja lica. Napredna tehnologija se usvaja kako bi se osigurala tačnost i brzina prepoznavanja prepoznavanja lica, koja će pomoći razvoju tehnologije prepoznavanja lica u oblasti javnog prevoza.
1.ImProve tačnost priznavanja
HANGZHOU GOLONG TOCHNOG TEHNOLOGE PROIZVODI ZA PRIZNANJE OGLAŠAVANJA KORISTITE 3D tehnologiju prepoznavanja lica. 3D tehnologija prepoznavanja lica ima veću prilagodljivost različitim situacijama.
To može postići veću tačnost prepoznavanja i učinkovito riješiti probleme prepoznavanja lica.
Što se tiče efikasnosti priznavanja, tehnologija Golong prihvaća izvan mreže i internetskog metode dvostruke prepoznavanja opreme i back poslužitelja koji mogu postići MilliseCond offline prepoznavanje. Nadalje, može riješiti većinu prepoznavanja korisnika tokom vršnog sata. Drugim riječima, može ubrzati brzinu prepoznavanja, povećati tačnost, smanjiti komunikacijske podatke i smanjiti pritisak prepoznavanja sigurnosnih servera.
Radno okruženje autobusa je složeno i raznoliko, a svjetlo okruženje je različito. Hangzhou Golong tehnologija se bilježi sa kombinacijom optičkih i infracrvenih kamera, što efikasnije osigurava brzinu i tačnost prepoznavanja lica u jakom svjetlu, slabom svjetlu i pozadinskom osvjetljenju. Korisnicima može pružiti bolje iskustvo prilikom putovanja.
2.Solve veliku korisničku bazu
Prije svega, s razvojem računarskog kapaciteta, postojeći računari su mogli identificirati Milion - baze podataka razmjera i usporediti podatke od desetina miliona ljudi. Drugo, široka primjena usluga u oblaku pruža i efikasniji model implementacije i razumnija stopa iskorištavanja resursa. Treće, sa široko rasprostranjenim promocijom mikroservisi i drugih arhitektura, baza podataka i višestrukih operacija čvora postali su stvarnost za pružanje boljih rješenja. Četvrto, višestruke - usporedbe sloja takođe se mogu napraviti. Putnici se mogu podijeliti u različite biblioteke prema pravilima putovanja, itd. Male baze podataka prikazane su velikim bazama podataka. Zatim se može realizirati precizno priznanje. Gore navedena tehnologija može se koristiti za rješavanje velike korisničke baze.
3.Improvičnost efikasnosti protoka prometa
Postoji nekoliko rješenja za problem prometne efikasnosti:
Prije svega, offline identifikacija može se postići za rješavanje problema učinkovitosti uzrokovan mrežnom kašnjenjem. Offline Identifikacija sada je uglavnom ograničena računarskom snagom uređaja za glavu i veličini lokalne baze podataka pohranjenih lica. Stoga je potreban skup algoritama za prikaz zajedničkih putnika svakog autobusa. Podaci o putovanju svake osobe mogu se analizirati kroz velike podatke.
Drugo, s razvojem i postepenom upotrebom 5G tehnologije, visoke - mreže prenosa brzine će također postati izvrsno rješenje. Konačno, Camerus Cameras raspoređene su za pre - identificirati putnike u stvarnom vremenu, poput BRT platformi, metroa, suvoze itd. Nakon uspješne identifikacije, putničke informacije sinkroniziraju se na terminal za punjenje.
4. Upotrebaš problem velikih razlika u operativnim okruženjima
U stvarnom radu javnog prevoza, okoliš je složen. Za različite svjetlosne probleme, 3D priznanje spomenuto u tačnosti prepoznavanja može riješiti ovaj problem. Bilo da se radi o malo svjetlo, pozadinsko osvjetljenje ili jaka svjetlost, lica mogu biti dobro prepoznati. Drugo, prepoznavanje lica može se kombinovati sa QR kodovima. Različite načine plaćanja odgovaraju istom računu, što ne samo da ne može poboljšati korisničko iskustvo, već i rješavati probleme uzrokovane okolinom u plaćanju lica.
5.Save troškovi
U pogledu uštede troškova, Golong koristi metodu integracije sistema umjesto zamjene postojećih načina plaćanja. Trenutno, IC kartice, QR kodovi, plaćanje lica i ostale načine plaćanja integrirane su u cijeli terminal za plaćanje, a ne jedan terminal za plaćanje sa jednim licem. Hangzhou Golong tehnologija integrira trenutni popularni QR Code tehnologiju tehnologijom prepoznavanja lica na temelju poboljšanja efikasnosti i tačnosti prepoznavanja lica. Aplikacija i račun mogu podržati više načina plaćanja. Korisnici se moraju samo jednom registrirati u aplikaciji. Oni se mogu bilektivno otvoriti dvije metode aplikacija, što efikasnije poboljšava korisničko iskustvo i ubrzava prihvaćanje korisnika.
6.Promjena primjene prepoznavanja lica
Iako se gornji problemi mogu riješiti, Hangzhou Golong tehnologija također je proširila plaćanje lica na različite aplikacije.
Prva je primjena sigurnosti koja može omogućiti licem za plaćanje u vezi s drugim slojem vrijednosti.
Drugo, prepoznavanje lica također može riješiti gubitke uzrokovane zaduživanjem autobuskih kartica za posebne grupe (stariji ljudi, vojno osoblje, studenti itd.) I realiziraju internetski godišnji pregled preferencijalnih kartica istovremeno.
Treće, također kombinira raspored autobusa i sigurnost vožnje radi postizanja više aplikacija kao što su pohađanje evidentiranja kroz lica vozača, analizu ponašanja vožnje i statistike putnika.
Četvrto, za vrijeme epidemije, primjena priznanja lica može pružiti bolje statistike podataka za prevenciju i kontrolu epidemije i smanjenje radnog opterećenja ručne statistike.