Avec l'innovation et le développement de la technologie de paiement mobile, le paiement intelligent de la reconnaissance de visage a attiré l'attention du public après le paiement du code QR de plus en plus mature et popularisé, en particulier le développement rapide de la technologie de reconnaissance faciale au cours des deux dernières années. L'amélioration efficace de la précision et de la vitesse de reconnaissance a fourni une base pour l'application de la reconnaissance faciale dans de nombreux domaines.
L'application de la reconnaissance faciale a commencé à augmenter progressivement. Avec le lancement officiel du Jinhua Bus Face Payment Project en janvier 2019, il est devenu la première ville en Chine à utiliser le système de «reconnaissance faciale», commençant une nouvelle ère de paiement facial dans l'industrie du bus.
Qu'en est-il de la pratique et de l'application de la technologie de reconnaissance faciale intelligente dans le domaine des transports publics? En 2019, plus de 20 villes de l'industrie du bus ont effectué des tests de reconnaissance faciale ou utilisé des systèmes de reconnaissance faciale. La reconnaissance du visage est devenue populaire dans l'industrie du bus. Cependant, il existe quelques itinéraires de bus qui peuvent soutenir la reconnaissance de la face dans les villes secondaires. La plupart d'entre eux sont dans le stade de l'opération d'essai. Par conséquent, on peut voir que l'acceptation de la reconnaissance faciale par les passagers doit être améliorée. Il y a certaines limites.
Problèmes de reconnaissance faciale dans les transports publics
Les principaux processus de technologie de reconnaissance faciale comprennent l'acquisition d'images du visage, la détection du visage, le prétraitement, l'extraction des caractéristiques du visage, la correspondance / reconnaissance du visage, etc.
Il y a quelques problèmes dans la pratique et l'application de la technologie de reconnaissance faciale dans le domaine des transports publics, comme suit:
1. Précision de reconnaissance élevée
Le paiement du bus appartient à l'industrie du paiement. L'industrie des paiements nécessite une précision de reconnaissance élevée. Les erreurs d'identification entraîneront un grand nombre de plaintes, ce qui est un grand défi à l'expérience utilisateur et au fonctionnement des bus. Ils peuvent sérieusement affecter l'acceptation par les utilisateurs de la reconnaissance faciale.
2. Base d'utilisateurs
Il a une grande base d'utilisateurs. Par rapport à l'industrie financière et à l'industrie ferroviaire, l'industrie des bus dispose d'une base d'utilisateurs relativement plus importante. Le système de bus d'une ville couvre presque toutes les habitants de la ville. Les villes secondaires ont souvent des millions d'utilisateurs.
3. haute efficacité de la circulation
En raison du grand nombre de passagers, il est nécessaire d'atteindre un passage rapide afin d'éviter la congestion et les embouteillages, en particulier pendant les heures de pointe.
4. Environnement opérationnel indifférent
Chaque ville a des bus. Il y a non seulement des bâtiments élevés, des viaducts et des tunnels, mais aussi des banlieues distantes. Par conséquent, l'environnement de fonctionnement est relativement complexe. Dans le même temps, différents emplacements d'arrêt de bus et heures auront également des lumières différentes. Il existe différents environnements d'éclairage tels que le rétro-éclairage, la faible lumière et la lumière forte. Il existe également différents environnements de réseau 4G dans différents domaines et différents emplacements dans la même zone. L'identification en ligne des lieux avec des signaux de réseau faibles est considérablement limitée.
5. Coûts de construction élevés
Les transports publics urbains sont un bien-être social. La plupart des compagnies de bus sont confrontées à des contraintes financières. À l'heure actuelle, les terminaux de reconnaissance faciale sur le marché sont principalement des terminaux de reconnaissance du visage. Il n'y a pas de taraudage et de paiement de code QR, les bus doivent donc installer plusieurs bornes. D'une part, il augmente les coûts de construction et provoque un gaspillage de ressources sociales. D'un autre côté, plusieurs ensembles d'équipements correspondent souvent à plusieurs ensembles de systèmes de gestion, ce qui augmente les coûts de fonctionnement et de gestion et apporte également des problèmes dans l'intégration des données.
Solutions de reconnaissance faciale des transports publics
Hangzhou Golong Technology fournit un ensemble complet de solutions dans le domaine des transports publics en fonction de la technologie de reconnaissance faciale. La technologie avancée est adoptée pour assurer la précision et la vitesse de reconnaissance de la reconnaissance faciale, ce qui aidera le développement de la technologie de reconnaissance faciale dans le domaine des transports publics.
1. Improve la précision de la reconnaissance
Les produits de reconnaissance faciale de Hangzhou Golong Technology utilisent une technologie de reconnaissance faciale 3D. La technologie de reconnaissance faciale 3D a une adaptabilité plus élevée à diverses situations.
Il peut atteindre une précision de reconnaissance plus élevée et résoudre efficacement les problèmes de reconnaissance faciale.
En termes d'efficacité de reconnaissance, Golong Technology adopte la méthode de reconnaissance double hors ligne et en ligne de l'équipement de tête et des serveurs backend, qui peut atteindre la reconnaissance de la milliseconde hors ligne. De plus, il peut résoudre la majorité de la reconnaissance des utilisateurs pendant l'heure de pointe. En d'autres termes, il peut accélérer la vitesse de reconnaissance, augmenter la précision, réduire les données de communication et diminuer la pression de reconnaissance des serveurs backend.
L'environnement de fonctionnement du bus est complexe et varié, et l'environnement léger est différent. La technologie Hangzhou Golong capture les données de la face grâce à une combinaison de caméras optiques et infrarouges, ce qui assure plus efficacement la vitesse et la précision de la reconnaissance faciale en lumière forte, lumière faible et rétro-éclairage. Il peut offrir aux utilisateurs une meilleure expérience lors des voyages.
2.Solver la grande base d'utilisateurs
Tout d'abord, avec le développement de la capacité informatique, les ordinateurs existants ont été en mesure d'identifier des millions de bases de données à l'échelle et de comparer les informations de dizaines de millions de personnes. Deuxièmement, la large application des services cloud fournit également un modèle de déploiement plus efficace et un taux d'utilisation des ressources plus raisonnable. Troisièmement, avec la promotion généralisée des microservices et autres architectures, les opérations de base de données et de nœuds sont devenues une réalité pour fournir de meilleures solutions. Quatrièmement, des comparaisons multi-couches peuvent également être faites. Les passagers peuvent être divisés en différentes bibliothèques en fonction des règles de voyage, etc. Les petites bases de données sont examinées par de grandes bases de données. Ensuite, une reconnaissance précise peut être réalisée. La technologie ci-dessus peut être utilisée pour résoudre une grande base d'utilisateurs.
3. Improve l'efficacité du flux de trafic
Il existe plusieurs solutions au problème de l'efficacité du trafic:
Tout d'abord, l'identification hors ligne peut être réalisée pour résoudre le problème d'efficacité causé par la latence du réseau. L'identification hors ligne est désormais principalement limitée par la puissance de calcul des dispositifs de tête et la taille de la base de données locale des faces stockées. Par conséquent, un ensemble d'algorithmes est nécessaire pour filtrer les passagers communs de chaque bus. Les informations de voyage de chaque personne peuvent être analysées via les mégadonnées.
Deuxièmement, avec le développement et l'utilisation progressive de la technologie 5G, les réseaux de transmission à haut niveau de vitesse deviendront également une excellente solution. Enfin, les caméras de capture sont déployées pour pré - identifier les passagers en réalité dans certains endroits, tels que les plates-formes BRT, les portes du métro, etc. Après une identification réussie, les informations sur les passagers sont synchronisées avec le terminal de charge pour obtenir une identification rapide.
4. Solve le problème des grandes différences dans les environnements de fonctionnement
Dans le fonctionnement réel des transports publics, l'environnement est complexe. Pour différents problèmes de lumière, la reconnaissance 3D mentionnée dans la précision de reconnaissance peut résoudre ce problème. Qu'il s'agisse de faiblesses, de rétro-éclairage ou de lumière forte, les visages peuvent être bien reconnus. Deuxièmement, la reconnaissance du visage peut être combinée avec des codes QR. Différentes méthodes de paiement correspondent au même compte, qui peut non seulement améliorer l'expérience utilisateur, mais également résoudre les problèmes causés par l'environnement en paiement.
5.
En termes d'économies de coûts, Golong utilise une méthode d'intégration du système au lieu de remplacer les méthodes de paiement existantes. À l'heure actuelle, les cartes IC, les codes QR, le paiement de la face et d'autres méthodes de paiement sont intégrées dans le terminal de paiement complet, plutôt qu'un seul terminal de paiement facial. La technologie Hangzhou Golong intègre la technologie actuelle du code QR populaire avec la technologie de reconnaissance faciale sur la base de l'amélioration de l'efficacité et de la précision de la reconnaissance faciale. Une application et un compte peuvent prendre en charge plusieurs méthodes de paiement. Les utilisateurs n'ont besoin de s'inscrire dans l'application qu'une seule fois. Ils peuvent ouvrir sélectivement deux méthodes d'application, ce qui améliore plus efficacement l'expérience utilisateur et accélère l'acceptation des utilisateurs.
6. Application à l'échelle de la reconnaissance faciale
Bien que les problèmes ci-dessus puissent être résolus, la technologie Hangzhou Golong a également étendu le paiement facial à diverses applications.
Le premier est l'application de la sécurité, qui peut permettre aux dispositifs de paiement faciaux d'exercer une autre couche de valeur.
Deuxièmement, la reconnaissance du visage peut également résoudre les pertes causées par l'emprunt des cartes de bus des groupes spéciaux (personnes âgées, militaires, étudiants, etc.), et réaliser le chèque annuel en ligne des cartes préférentielles en même temps.
Troisièmement, il combine également la planification des bus et la sécurité de la conduite pour réaliser plusieurs applications telles que l'enregistrement de la fréquentation via les visages des chauffeurs, l'analyse du comportement de conduite et les statistiques de flux de passagers.
Quatrièmement, pendant l'épidémie, l'application de la reconnaissance faciale peut fournir de meilleures statistiques de données pour la prévention et le contrôle de l'épidémie et réduire la charge de travail des statistiques manuelles.