A mobil fizetési technológia innovációjával és fejlesztésével az intelligens arcfelismerési fizetés a nyilvánosság figyelmére került az egyre érett és népszerűsített QR -kódfizetés után, különös tekintettel az arcfelismerési technológia gyors fejlesztésére az elmúlt két évben. A felismerési pontosság és a sebesség hatékony javítása alapot adott az arcfelismerés alkalmazásához sok területen.
Az arcfelismerés alkalmazása fokozatosan növekedett. A Jinhua Bus Face Fizetési Project 2019 januárjában történő hivatalos bevezetésével Kína első városává vált, amely az „arcfelismerés” rendszert használja, és a busziparban az arcfizetés új korszakát kezdte.
Mi lenne az intelligens arcfelismerési technológia gyakorlásával és alkalmazásával a tömegközlekedés területén? 2019 -ben a buszipar több mint 20 városa elvégezte az arcfelismerési teszteket vagy a használt arcfelismerő rendszereket. Az arcfelismerés népszerűvé vált a busziparban. Van azonban néhány buszpálya, amely támogathatja az arcfelismerést a középiskolai városokban. Legtöbbjük a próbaművelet szakaszában van. Ezért látható, hogy javítani kell az arcfelismerés elfogadását az utasok számára. Vannak bizonyos korlátozások.
Problémák az arcfelismeréssel a tömegközlekedésben
Az arcfelismerési technológia fő folyamata az arckép -felvétel, az arcfelismerés, az előfeldolgozás, az arckiállítási extrahálás, az arc illesztése/felismerés stb.
Van néhány probléma az arcfelismerési technológia gyakorlatában és alkalmazásában a tömegközlekedés területén, az alábbiak szerint:
1. A nagy felismerési pontosság
A buszfizetés a fizetési ágazathoz tartozik. A fizetési ágazat magas elismerési pontosságot igényel. Az azonosítási hibák nagyszámú panaszt fognak okozni, ami nagy kihívást jelent a felhasználói élmény és a busz működése szempontjából. Komolyan befolyásolhatják a felhasználók számára az arcfelismerés elfogadását.
2.A felhasználói bázis nagyszámú felhasználói bázis
Nagy felhasználói bázissal rendelkezik. A pénzügyi ágazathoz és a vasúti ágazathoz képest a buszipar viszonylag nagyobb felhasználói bázissal rendelkezik. A város buszrendszere szinte az összes embert lefedi a városban. A másodlagos városokban gyakran több millió felhasználó van.
3. A forgalom nagy hatékonysága
A nagy számú utas miatt a torlódások és a forgalmi dugók elkerülése érdekében gyors áthaladást kell elérni, különösen a csúcsidőben.
4. Megkülönböztető működési környezet
Minden városnak van buszja. Nemcsak magas épületek, viaduktok és alagutak, hanem távoli külvárosok is vannak. Ezért a működési környezet viszonylag összetett. Ugyanakkor a különböző buszmegállóhelyek és időpontok is különböző lámpákkal rendelkeznek. Különböző világítási környezetek vannak, például háttérvilágítás, gyenge fény és erős fény. Különböző 4G hálózati környezetek is vannak különböző területeken és különböző helyeken ugyanazon a területen. A gyenge hálózati jelekkel rendelkező helyek online azonosítása nagymértékben korlátozott.
5. A magas építési költségek
A városi tömegközlekedés szociális jólét. A legtöbb buszvállalat pénzügyi korlátokkal néz szembe. Jelenleg a piacon lévő arcfelismerő terminálok többnyire arcfelismerő terminálok. Nincs megérintés és a QR -kódfizetés, tehát a buszoknak több terminál telepítéséhez kell. Egyrészt növeli az építési költségeket, és pazarolja a társadalmi erőforrásokat. Másrészt, több berendezés -készlet gyakran több menedzsment rendszernek felel meg, ami növeli a működési és kezelési költségeket, és problémákat is okoz az adatintegrációban.
A tömegközlekedés arcfelismerési megoldásai
A Hangzhou Golong Technology teljes megoldásokat kínál a tömegközlekedés területén az arcfelismerési technológia alapján. A fejlett technológiát alkalmazzák az arcfelismerés pontosságának és felismerési sebességének biztosítása érdekében, amely elősegíti az arcfelismerési technológia fejlesztését a tömegközlekedés területén.
1.A BIMPROVE felismerési pontosság
A Hangzhou Golong Technology arcfelismerő termékei 3D -s arcfelismerési technológiát használnak. A 3D -s arcfelismerési technológia nagyobb alkalmazkodóképességgel rendelkezik a különféle helyzetekhez.
Nagyobb felismerési pontosságot érhet el, és hatékonyan oldhatja meg az arcfelismerés problémáit.
Az elismerési hatékonyság szempontjából a Golong Technology elfogadja a Headend berendezések és a háttér -kiszolgálók offline és online kettős felismerési módszerét, amelyek milliszekundum offline felismerést érhetnek el. Ezenkívül a csúcsidőben meg tudja oldani a felhasználói felismerés nagy részét. Más szavakkal, felgyorsíthatja a felismerési sebességet, növeli a pontosságot, csökkentheti a kommunikációs adatokat és csökkentheti a háttér -kiszolgálók felismerési nyomását.
A busz működési környezete összetett és változatos, és a fénykörnyezet eltérő. A Hangzhou Golong technológia optikai és infravörös kamerák kombinációjával rögzíti az arcadatokat, ami hatékonyabban biztosítja az arcfelismerés sebességét és pontosságát erős fényben, gyenge fényben és háttérvilágításban. Ez jobb élményt nyújthat a felhasználók számára utazás során.
2. A nagy felhasználói bázist oldja meg
Mindenekelőtt a számítástechnikai kapacitás fejlesztésével a meglévő számítógépek képesek voltak azonosítani a millió - skála adatbázist, és összehasonlítani a tízmillió emberből származó információkat. Másodszor, a felhőalapú szolgáltatások széles körű alkalmazása hatékonyabb telepítési modellt és ésszerűbb erőforrás -felhasználási arányt is nyújt. Harmadsorban, a mikroszolgáltatások és más architektúrák széles körű promóciójával az adatbázis és a multi - csomópont műveletei valósággá váltak a jobb megoldások biztosításához. Negyedszer, a több - réteg -összehasonlítás is elvégezhető. Az utasokat az utazási szabályok szerint különféle könyvtárakba lehet osztani stb. A kis adatbázisokat nagy adatbázisok vetítik át. Ezután a pontos felismerés megvalósítható. A fenti technológia felhasználható egy nagy felhasználói bázis megoldására.
3. Használja ki a forgalom hatékonyságát
A forgalom hatékonyságának problémájának számos megoldása van:
Mindenekelőtt az offline azonosítást lehet elérni a hálózati késleltetés által okozott hatékonysági probléma megoldása érdekében. Az offline azonosítást jelenleg elsősorban a fejpendszerek számítási teljesítménye és a tárolt arcok helyi adatbázisának mérete korlátozza. Ezért az egyes buszok közös utasainak szűrésére algoritmusok halmazára van szükség. Az egyes személyek utazási adatait nagy adatokkal lehet elemezni.
Másodszor, az 5G technológia fejlesztésével és fokozatos használatával a nagy - sebességű sebességváltó hálózatok kiváló megoldássá válnak. Végül a rögzítő kamerákat telepítik, hogy előzetesen azonosítsák az utasokat valós időben - bizonyos helyeken, például a BRT platformok, metró kapuk stb. A sikeres azonosítás után az utasinformációkat szinkronizálják a töltő terminálhoz a gyors azonosítás elérése érdekében.
4.A működési környezetben nagy különbségek problémáját oldja meg
A tömegközlekedés tényleges működése során a környezet összetett. Különböző fényproblémák esetén a felismerési pontosságban említett 3D felismerés megoldhatja ezt a problémát. Függetlenül attól, hogy gyenge fény, háttérvilágítás vagy erős fény, az arcok jól felismerhetők. Másodszor, az arcfelismerés kombinálható a QR -kódokkal. A különféle fizetési módszerek ugyanazon számlának felelnek meg, amely nemcsak javíthatja a felhasználói élményt, hanem a környezet által okozott problémákat is megoldhatja.
5.SAVE költségek
A költségmegtakarítás szempontjából a Golong rendszerintegrációs módszert alkalmaz a meglévő fizetési módszerek helyett. Jelenleg az IC kártyák, a QR -kódok, az arcfizetés és az egyéb fizetési módszerek integrálódnak a teljes fizetési terminálba, nem pedig egyetlen arcfizetési terminálba. A Hangzhou Golong Technology a jelenlegi népszerű QR -kód technológiát az arcfelismerési technológiával integrálja az arcfelismerés hatékonyságának és pontosságának javítása alapján. Egy alkalmazás és egy fiók támogathatja a több fizetési módszert. A felhasználóknak csak egyszer kell regisztrálniuk az alkalmazásban. Keljesen megnyithatják két alkalmazási módszert, amelyek hatékonyabban javítják a felhasználói élményt és felgyorsítják a felhasználók elfogadását.
6. Az arcfelismerés teljes alkalmazása
Noha a fenti problémák megoldhatók, a Hangzhou Golong Technology a Face -fizetést különféle alkalmazásokra is kiterjesztette.
Az első a biztonság alkalmazása, amely lehetővé teszi a Face Fizetési eszközök számára, hogy újabb értékréteget gyakoroljanak.
Másodszor, az arcfelismerés megoldhatja a speciális csoportok buszkártyáinak (idős emberek, katonai személyzet, hallgatók stb.) Hitele által okozott veszteségeket, és egyszerre megvalósíthatja a preferenciális kártyák online éves ellenőrzését.
Harmadszor, ötvözi a busz ütemezését és a vezetési biztonságot is, hogy több alkalmazást érjen el, mint például a járművezetők arcain keresztüli részvétel, a vezetési viselkedés elemzése és az utasáramlás statisztikái.
Negyedszer, a járvány idején az arcfelismerés alkalmazása jobb adatstatisztikákat nyújthat a járvány megelőzésére és ellenőrzésére, és csökkentheti a kézi statisztikák munkaterhelését.