Mit der Innovation und Entwicklung der mobilen Zahlungstechnologie hat die intelligente Gesichtserkennungszahlung der Öffentlichkeit nach der zunehmend ausgereiften und populären QR -Code -Zahlung aufmerksam, insbesondere die schnelle Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie in den letzten zwei Jahren. Die effektive Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit und -geschwindigkeit hat eine Grundlage für die Anwendung der Gesichtserkennung in vielen Bereichen geschaffen.
Die Anwendung der Gesichtserkennung begann sich allmählich zu erhöhen. Mit der offiziellen Einführung des Jinhua Bus Face Face Payment Project im Januar 2019 war es die erste Stadt in China, die das „Face Recognition“ -System nutzte und eine neue Ära der Gesichtszahlung in der Busbranche begann.
Wie wäre es mit der Praxis und Anwendung der Smart Face -Erkennungstechnologie im Bereich der öffentlichen Verkehrsmittel? Im Jahr 2019 haben mehr als 20 Städte in der Busbranche Gesichtserkennungstests oder verwendete Gesichtserkennungssysteme durchgeführt. Die Gesichtserkennung ist in der Busbranche beliebt geworden. Es gibt jedoch einige Buslinien, die in Sekundärstädten die Gesichtserkennung unterstützen können. Die meisten von ihnen befinden sich in der Versuchsbetriebsphase. Daher ist ersichtlich, dass die Akzeptanz der Gesichtserkennung durch Passagiere verbessert werden muss. Es gibt bestimmte Einschränkungen.
Probleme mit der Gesichtserkennung im öffentlichen Verkehr
Die Hauptprozesse der Gesichtserkennungstechnologie sind Gesichtsbilderfassung, Gesichtserkennung, Vorverarbeitung, Gesichtsfunktionsextraktion, Gesichtsanpassung/Erkennung usw.
Es gibt einige Probleme in der Praxis und Anwendung der Gesichtserkennungstechnologie im Bereich des öffentlichen Verkehrs wie folgt:
1. Genauigkeit der hohen Erkennung
Die Buszahlung gehört zur Zahlungsbranche. Die Zahlungsbranche erfordert eine hohe Anerkennungsgenauigkeit. Identifikationsfehler verursachen eine große Anzahl von Beschwerden, was eine große Herausforderung für die Benutzererfahrung und den Busbetrieb darstellt. Sie können die Akzeptanz der Gesichtserkennung durch die Benutzer ernsthaft beeinflussen.
2. Benutzerbasis
Es hat eine große Benutzerbasis. Im Vergleich zur Finanzbranche und der Eisenbahnbranche hat die Busbranche eine relativ größere Nutzerbasis. Das Bussystem einer Stadt umfasst fast alle Menschen in der Stadt. Sekundärstädte haben oft Millionen von Nutzern.
3. Hohe Verkehrseffizienz
Aufgrund der großen Anzahl von Passagieren ist es erforderlich, um einen schnellen Pass zu erreichen, um Staus und Staus, insbesondere während der Spitzenzeiten, zu vermeiden.
4. unterschiedliche Betriebsumgebung
Jede Stadt hat Busse. Es gibt nicht nur hohe Gebäude, Viadukte und Tunnel, sondern auch abgelegene Vororte. Daher ist die Betriebsumgebung relativ komplex. Gleichzeitig haben verschiedene Bushaltestellen und Zeiten auch andere Lichter. Es gibt verschiedene Beleuchtungsumgebungen wie Hintergrundbeleuchtung, schwaches Licht und starkes Licht. Es gibt auch verschiedene 4G -Netzwerkumgebungen in verschiedenen Bereichen und in verschiedenen Orten im gleichen Bereich. Die Online -Identifizierung von Orten mit schwachen Netzwerksignalen ist stark begrenzt.
5. Hohe Baukosten
Städtische öffentliche Verkehrsmittel sind ein soziales Wohlergehen. Die meisten Busunternehmen stehen vor finanziellen Einschränkungen. Gegenwärtig sind die Anerkennungsterminals auf dem Markt hauptsächlich Gesichtserkennungs Terminals. Es gibt keine Tipp- und QR -Codezahlung, sodass Busse mehrere Terminals installieren müssen. Einerseits erhöht es die Baukosten und verursacht eine Verschwendung von sozialen Ressourcen. Andererseits entsprechen mehrere Gerätesätze häufig mehreren Mengen von Managementsystemen, wodurch die Betriebs- und Verwaltungskosten erhöht und auch Probleme bei der Datenintegration führen.
Gesichtserkennungslösungen des öffentlichen Verkehrs
Die Hangzhou Golong -Technologie bietet eine vollständige Reihe von Lösungen im Bereich der öffentlichen Verkehrsmittel, die auf der Gesichtserkennungstechnologie basieren. Fortgeschrittene Technologie wird angewendet, um die Genauigkeit und Erkennungsgeschwindigkeit der Gesichtserkennung zu gewährleisten, die die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie im Bereich der öffentlichen Verkehrsmittel zur Verfügung stellt.
1. Genauigkeit der Erkennung von Erkennung
Die Gesichtserkennungsprodukte von Hangzhou Golong Technology verwenden die 3D -Gesichtserkennungstechnologie. Die 3D -Gesichtserkennungstechnologie hat eine höhere Anpassungsfähigkeit an verschiedene Situationen.
Es kann eine höhere Erkennungsgenauigkeit erzielen und die Probleme der Gesichtserkennung effektiv lösen.
In Bezug auf die Anerkennungseffizienz übernimmt die Golong -Technologie die Offline- und Online -Dual -Erkennungsmethode für Headend -Geräte und Backend -Server, die eine Offline -Erkennung von Millisekunden erreichen können. Darüber hinaus kann es den größten Teil der Benutzererkennung während der Spitzenstunde lösen. Mit anderen Worten, es kann die Erkennungsgeschwindigkeit beschleunigen, die Genauigkeit erhöhen, Kommunikationsdaten reduzieren und den Erkennungsdruck von Backend -Servern verringern.
Die Busbetriebsumgebung ist komplex und unterschiedlich und die Lichtumgebung ist unterschiedlich. Die Hangzhou -Golong -Technologie erfasst Gesichtsdaten durch eine Kombination aus optischen und infrarotischen Kameras, die effektiver die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Gesichtserkennung bei starkem Licht, schwachem Licht und Hintergrundbeleuchtung sicherstellen. Es kann den Benutzern auf Reisen eine bessere Erfahrung bieten.
2. Lösen Sie große Benutzerbasis
Mit der Entwicklung der Computerkapazität konnten vorhandene Computer die Datenbanken von Millionen - Skala identifizieren und Informationen von zehn Millionen Menschen vergleichen. Zweitens bietet die breite Anwendung von Cloud -Diensten auch ein effektiveres Bereitstellungsmodell und eine angemessenere Ressourcenauslastungsrate. Drittens sind Datenbank- und Multi -Node -Operationen mit der weit verbreiteten Förderung von Mikrodiensten und anderen Architekturen zu Realität geworden, um bessere Lösungen zu liefern. Viertens können auch Mehrschichtvergleiche durchgeführt werden. Passagiere können gemäß den Reiseregeln usw. in verschiedene Bibliotheken unterteilt werden. Kleine Datenbanken werden durch große Datenbanken überprüft. Dann kann eine genaue Erkennung realisiert werden. Die obige Technologie kann verwendet werden, um eine große Benutzerbasis zu lösen.
3. Verfassen Sie die Effizienz des Verkehrsflusss
Es gibt mehrere Lösungen für das Problem der Verkehrseffizienz:
Erstens kann die Offline -Identifizierung erreicht werden, um das durch Netzwerklatenz verursachte Effizienzproblem zu lösen. Die Offline -Identifizierung ist jetzt hauptsächlich durch die Rechenleistung von Headend -Geräten und die Größe der lokalen Datenbank gespeicherter Gesichter begrenzt. Daher ist eine Reihe von Algorithmen erforderlich, um die gemeinsamen Passagiere jedes Busses zu überprüfen. Reiseinformationen jeder Person können durch Big Data analysiert werden.
Zweitens wird mit der Entwicklung und allmählicher Verwendung von 5G -Technologie auch Hochgeschwindigkeitsübertragungsnetzwerke zu einer hervorragenden Lösung. Schließlich werden Capture -Kameras eingesetzt, um die Passagiere an einigen Stellen wie BRT -Plattformen, U -Bahn -Gates usw. zu identifizieren. Nach erfolgreicher Identifizierung werden Passagierinformationen mit dem Ladegericht synchronisiert, um eine schnelle Identifizierung zu erreichen.
4. Lösen Sie das Problem großer Unterschiede in den Betriebsumgebungen
Im tatsächlichen Betrieb des öffentlichen Verkehrs ist die Umwelt komplex. Bei unterschiedlichen Lichtproblemen kann die in der Erkennungsgenauigkeit erwähnte 3D -Erkennung dieses Problem lösen. Egal, ob es sich bei schwacher Licht, Hintergrundbeleuchtung oder starkem Licht handelt, Gesichter können gut erkannt werden. Zweitens kann die Gesichtserkennung mit QR -Codes kombiniert werden. Unterschiedliche Zahlungsmethoden entsprechen demselben Konto, wodurch nicht nur die Benutzererfahrung verbessert werden kann, sondern auch die Probleme, die durch die Umgebung in Bezug auf die Gesichtszahlung verursacht werden, lösen können.
5. Save -Kosten
In Bezug auf die Kosteneinsparungen verwendet Golong eine Systemintegrationsmethode, anstatt die vorhandenen Zahlungsmethoden zu ersetzen. Gegenwärtig werden IC -Karten, QR -Codes, Gesichtszahlungen und andere Zahlungsmethoden eher in das vollständige Zahlungsanschluss als in ein einzelnes Gesichtszahlungsanschluss integriert. Die Hangzhou Golong -Technologie integriert die aktuelle beliebte QR -Code -Technologie mit der Gesichtserkennungstechnologie auf der Grundlage der Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Gesichtserkennung. Eine App und ein Konto können mehrere Zahlungsmethoden unterstützen. Benutzer müssen sich nur einmal in der App registrieren. Sie können zwei Anwendungsmethoden selektiv öffnen, die die Benutzererfahrung effektiver verbessern und die Akzeptanz der Benutzer beschleunigen.
6.weite Anwendung der Gesichtserkennung
Während die oben genannten Probleme gelöst werden können, hat die Hangzhou Golong -Technologie auch die Gesichtszahlung auf verschiedene Anwendungen verlängert.
Die erste ist die Anwendung der Sicherheit, mit der die Gesichtszahlungsgeräte eine weitere Wertebene ausüben können.
Zweitens kann die Anerkennung der Gesichtsbekenntnisse auch die Verluste lösen, die durch die Ausleihe der Buskarten von Spezialgruppen (ältere Menschen, Militärpersonal, Studenten usw.) verursacht werden und gleichzeitig die jährliche Online -Überprüfung der bevorzugten Karten erkennen.
Drittens kombiniert es auch die Busplanung und die Fahrsicherheit, um mehrere Anwendungen zu erreichen, z.
Viertens kann während der Epidemie die Anwendung der Gesichtserkennung bessere Datenstatistiken zur Prävention und Kontrolle der Epidemie liefern und die Arbeitsbelastung der manuellen Statistiken verringern.