S inovacemi a vývojem technologií mobilních plateb se inteligentní platba uznání obličeje dostala k pozornosti veřejnosti po stále vyspělejší a popularizované platbě QR kódu, zejména rychlým rozvojem technologie rozpoznávání obličeje v posledních dvou letech. Efektivní zlepšení přesnosti a rychlosti rozpoznávání poskytlo základ pro použití rozpoznávání obličeje v mnoha oborech.
Použití rozpoznávání obličeje se začalo postupně zvyšovat. S oficiálním zahájením projektu platebních plateb Jinhua v lednu 2019 se stalo prvním městem v Číně, které využívalo systém „rozpoznávání obličeje“ a začal novou éru obličejové platby v autobusovém průmyslu.
A co praxe a aplikace technologie rozpoznávání inteligentních obličeje v oblasti veřejné dopravy? V roce 2019 provedlo více než 20 měst v autobusovém průmyslu testy na rozpoznávání obličeje nebo použilo systémy rozpoznávání obličeje. Rozpoznání tváře se stalo v autobusovém průmyslu populární. Existuje však několik autobusových tras, které mohou podporovat rozpoznávání obličeje v sekundárních městech. Většina z nich je ve fázi zkušební operace. Je proto vidět, že je třeba zlepšit přijetí uznání obličeje cestujícími. Existují určitá omezení.
Problémy s rozpoznáváním obličeje ve veřejné dopravě
Mezi hlavní procesy technologie rozpoznávání obličeje patří získávání obrazu obličeje, detekce obličeje, předzpracování, extrakce prvků obličeje, porovnávání/rozpoznávání obličeje atd.
V praxi a aplikaci technologie rozpoznávání obličeje v oblasti veřejné dopravy existují určité problémy:
1. Přesnost rozpoznávání
Platba autobusů patří do platebního průmyslu. Platební odvětví vyžaduje vysokou přesnost uznání. Chyby identifikace způsobí velké množství stížností, což je velká výzva pro uživatelské zkušenosti a provoz autobusů. Mohou vážně ovlivnit přijetí rozpoznávání obličeje uživatelů.
2.Large Uživatelská základna
Má velkou uživatelskou základnu. Ve srovnání s finančním průmyslem a železničním průmyslem má autobusový průmysl relativně větší uživatelskou základnu. Autobusový systém města pokrývá téměř všechny lidi ve městě. Sekundární města mají často miliony uživatelů.
3. Vysoká efektivita provozu
Vzhledem k velkému počtu cestujících je nutné dosáhnout rychlého průchodu, aby se zabránilo přetížení a dopravní zácpech, zejména během špičkových hodin.
4. Diferenční operační prostředí
Každé město má autobusy. Existují nejen vysoké budovy, viadukty a tunely, ale také vzdálené předměstí. Provozní prostředí je proto relativně složité. Současně budou mít různá světla a časy autobusových zastávek také různá světla. Existují různá prostředí osvětlení, jako je podsvícení, slabé světlo a silné světlo. V různých oblastech a různých místech ve stejné oblasti jsou také různá síťová prostředí 4G. Online identifikace míst se slabými síťovými signály je velmi omezená.
5. Náklady na vysoké výstavby
Městská veřejná doprava je sociální blaho. Většina autobusových společností čelí finančním omezením. V současné době jsou terminály rozpoznávání obličeje na trhu většinou terminály rozpoznávání obličeje. Neexistuje žádná klepání a platba kódu QR, takže autobusy musí nainstalovat více terminálů. Na jedné straně to zvyšuje náklady na stavbu a způsobuje plýtvání sociálních zdrojů. Na druhé straně, více sad zařízení často odpovídá více sadám systémů řízení, což zvyšuje náklady na provoz a správu a také přináší problémy s integrací dat.
Řešení rozpoznávání obličeje veřejné dopravy
Technologie Hangzhou Golong poskytuje kompletní sadu řešení v oblasti veřejné dopravy založené na technologii rozpoznávání tváří. Pokročilá technologie je přijata, aby byla zajištěna přesnost a uznání rychlosti rozpoznávání obličeje, což pomůže rozvoj technologie rozpoznávání obličeje v oblasti veřejné dopravy.
1. Přesnost přesnost rozpoznávání
Produkty pro rozpoznávání tváře Hangzhou Golong Technology používají technologii rozpoznávání 3D obličeje. Technologie rozpoznávání 3D obličeje má vyšší přizpůsobivost různým situacím.
Může dosáhnout vyšší přesnosti rozpoznávání a účinně řešit problémy s rozpoznáváním obličeje.
Pokud jde o efektivitu rozpoznávání, technologie Golong přijímá metodu offline a online duálního rozpoznávání záhlaví a backend serverů, které mohou dosáhnout milisekundového offline rozpoznávání. Kromě toho může vyřešit většinu rozpoznávání uživatelů během vrcholné hodiny. Jinými slovy, může urychlit rychlost rozpoznávání, zvýšit přesnost, snížit údaje o komunikaci a snížit tlak rozpoznávání backend serverů.
Provozní prostředí autobusů je složité a rozmanité a lehké prostředí je jiné. Technologie Hangzhou Golong zachycuje obličej dat kombinací optických a infračervených kamer, což efektivněji zajišťuje rychlost a přesnost rozpoznávání obličeje při silném světle, slabým světle a podsvícení. Při cestování může uživatelům poskytnout lepší zážitek.
2. Uvolte velkou uživatelskou základnu
Za prvé, s vývojem výpočetní kapacity byly stávající počítače schopny identifikovat milion - měřítko databází a porovnat informace z desítek milionů lidí. Za druhé, široká aplikace cloudových služeb také poskytuje efektivnější model nasazení a přiměřenější míru využití zdrojů. Zatřetí, s rozšířenou propagací mikroservisu a dalších architektur se databázové a multi - operace uzlů staly realitou pro poskytování lepších řešení. Začtvrté, porovnání více - vrstvy lze také provést. Cestující lze rozdělit do různých knihoven podle pravidel cestování atd. Malé databáze jsou prověřovány velkými databázemi. Poté lze realizovat přesné rozpoznávání. Výše uvedenou technologii lze použít k vyřešení velké uživatelské základny.
3. Vylepšete účinnost toku dopravy
Existuje několik řešení problému efektivity provozu:
Nejprve lze dosáhnout offline identifikace pro vyřešení problému účinnosti způsobeného latence sítě. Identifikace offline je nyní omezena hlavně výpočetním výkonem zařízeních zařízení a velikostí místní databáze uložených ploch. Proto je potřeba sada algoritmů pro prověření běžných cestujících každého sběrnice. Cestovní informace každé osoby lze analyzovat prostřednictvím velkých dat.
Za druhé, s vývojem a postupným využitím technologie 5G se stanou sítě s vysokou rychlostí přenosu také vynikajícím řešením. Konečně, zachycovací kamery jsou nasazeny tak, aby na některých místech identifikovaly cestující v reálném čase, jako jsou platformy BRT, brány metra atd. Po úspěšné identifikaci jsou informace o cestujících synchronizovány s nabíjecím terminálem, aby se dosáhlo rychlé identifikace.
4. Uvolňte problém velkých rozdílů v provozním prostředí
Při skutečné činnosti veřejné dopravy je životní prostředí složité. Pro různé problémy s světlem může tento problém vyřešit 3D rozpoznávání uvedené v přesnosti rozpoznávání. Ať už se jedná o slabé světlo, podsvícení nebo silné světlo, obličeje mohou být dobře rozpoznány. Za druhé, rozpoznávání obličeje lze kombinovat s QR kódy. Různé metody plateb odpovídají stejnému účtu, který může nejen zlepšit uživatelskou zkušenost, ale také vyřešit problémy způsobené prostředím při platbě na obličeji.
5.Save náklady
Pokud jde o úspory nákladů, Golong místo nahrazení stávajících metod plateb používá metodu integrace systému. V současné době jsou IC karty, QR kódy, platba obličeje a další platební metody integrovány spíše do terminálu plného plateb než do jednoho platebního terminálu. Technologie Hangzhou Golong integruje současnou populární technologii QR kódu s technologií rozpoznávání obličeje na základě zlepšení účinnosti a přesnosti rozpoznávání obličeje. Aplikace a účet mohou podporovat více platebních metod. Uživatelé se musí v aplikaci zaregistrovat pouze jednou. Mohou selektivně otevřít dvě metody aplikací, které efektivněji zlepšují uživatelský zážitek a zvyšují přijetí uživatelů.
6. Celoschopná aplikace rozpoznávání obličeje
Zatímco výše uvedené problémy lze vyřešit, technologie Hangzhou Golong také rozšířila platbu obličeje na různé aplikace.
Prvním je aplikace zabezpečení, která může umožnit platebním zařízením obličeje vyvíjet jinou vrstvu hodnoty.
Za druhé, rozpoznávání obličeje může také vyřešit ztráty způsobené půjčováním autobusových karet speciálních skupin (starší lidé, vojenský personál, studenti atd.) A současně realizovat online roční kontrolu preferenčních karet.
Zatřetí také kombinuje plánování autobusů a bezpečnost jízdy k dosažení více aplikací, jako je záznam účasti přes tváře řidičů, analýza chování a statistika toku cestujících.
Začtvrté, během epidemie může aplikace rozpoznávání obličeje poskytnout lepší statistiku dat pro prevenci a kontrolu epidemie a snížit pracovní zátěž manuální statistiky.