모바일 결제 기술의 혁신과 개발로 인해 점점 더 성숙하고 대중화 된 QR 코드 지불, 특히 지난 2 년간 얼굴 인식 기술의 빠른 개발이 점점 더 대중화 된 후 지능형 얼굴 인식 결제가 대중의 관심을 끌었습니다. 인식 정확도와 속도의 효과적인 개선은 많은 분야에서 얼굴 인식의 적용을위한 토대를 제공했습니다.
얼굴 인식의 적용은 점차적으로 증가하기 시작했습니다. 2019 년 1 월 Jinhua Bus Face Payment Project의 공식 출시로 중국에서 버스 업계에서 새로운 얼굴 지불 시대를 시작한“얼굴 인식”시스템을 사용한 최초의 도시가되었습니다.
대중 교통 분야에서 스마트 페이스 인식 기술의 연습과 적용은 어떻습니까? 2019 년에 버스 산업의 20 개 이상의 도시가 얼굴 인식 테스트를 수행하거나 사용한 얼굴 인식 시스템을 수행했습니다. 얼굴 인식은 버스 산업에서 인기를 얻었습니다. 그러나 2 차 도시에서는 얼굴 인정을 지원할 수있는 몇 가지 버스 노선이 있습니다. 그들 대부분은 시험 운영 단계에 있습니다. 따라서 승객의 얼굴 인식 수용은 개선되어야한다는 것을 알 수 있습니다. 특정 제한 사항이 있습니다.
대중 교통에서 얼굴 인식 문제
얼굴 인식 기술의 주요 프로세스에는 얼굴 이미지 획득, 얼굴 감지, 전처리, 얼굴 기능 추출, 얼굴 일치/인식 등이 포함됩니다.
대중 교통 분야에서 얼굴 인식 기술의 실무 및 적용에 몇 가지 문제가 있습니다.
1. 높은 인식 정확도
버스 지불은 지불 산업에 속합니다. 지불 산업에는 높은 인식 정확도가 필요합니다. 식별 오류로 인해 많은 불만이 발생하여 사용자 경험 및 버스 운영에 큰 어려움이 있습니다. 사용자의 얼굴 인식 수용에 심각한 영향을 줄 수 있습니다.
2. LARGE 사용자 기반
큰 사용자 기반이 있습니다. 금융 산업 및 철도 산업과 비교할 때 버스 산업은 상대적으로 더 큰 사용자 기반을 가지고 있습니다. 도시의 버스 시스템은 도시의 거의 모든 사람들을 대상으로합니다. 중등 도시에는 종종 수백만 명의 사용자가 있습니다.
3. 높은 교통 효율성
많은 수의 승객으로 인해 혼잡과 교통 체증을 피하기 위해 빠르게 통과해야합니다.
4. 분기 운영 환경
모든 도시에는 버스가 있습니다. 높은 건물, 육아 및 터널뿐만 아니라 외딴 교외도 있습니다. 따라서 운영 환경은 비교적 복잡합니다. 동시에, 다른 버스 정류장 위치와 시간에는 다른 조명이 있습니다. 백라이트, 저조도 및 강한 조명과 같은 조명 환경이 다릅니다. 다른 영역에는 다른 4G 네트워크 환경과 같은 영역에 다른 위치가 있습니다. 네트워크 신호가 약한 장소의 온라인 식별은 크게 제한적입니다.
5. 높은 건설 비용
도시 대중 교통은 사회 복지입니다. 대부분의 버스 회사는 재정적 제약에 직면하고 있습니다. 현재 시장의 얼굴 인식 터미널은 대부분 얼굴 인식 터미널입니다. 태핑 및 QR 코드 결제가 없으므로 버스는 여러 터미널을 설치해야합니다. 한편으로는 건설 비용을 증가시키고 사회적 자원 낭비를 유발합니다. 반면에 여러 장비 세트는 종종 여러 관리 시스템 세트에 해당하여 운영 및 관리 비용을 증가시키고 데이터 통합에 문제가 발생합니다.
대중 교통의 얼굴 인식 솔루션
Hangzhou Golong Technology는 얼굴 인식 기술을 기반으로 대중 교통 분야에서 완벽한 솔루션을 제공합니다. 첨단 기술은 얼굴 인식의 정확성과 인식 속도를 보장하기 위해 채택되며, 이는 대중 교통 분야에서 얼굴 인식 기술의 개발에 도움이 될 것입니다.
1. 인식 정확도를 면제합니다
Hangzhou Golong Technology의 얼굴 인식 제품은 3D 얼굴 인식 기술을 사용합니다. 3D 얼굴 인식 기술은 다양한 상황에 더 높은 적응성을 가지고 있습니다.
더 높은 인식 정확도를 달성하고 얼굴 인식 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
인식 효율성 측면에서 Golong Technology는 헤드 엔드 장비 및 백엔드 서버의 오프라인 및 온라인 듀얼 인식 방법을 채택하여 밀리 초 오프라인 인식을 달성 할 수 있습니다. 또한 피크 시간 동안 대부분의 사용자 인식을 해결할 수 있습니다. 다시 말해, 인식 속도를 가속화하고 정확도를 높이고 통신 데이터를 줄이며 백엔드 서버의 인식 압력을 줄일 수 있습니다.
버스 운영 환경은 복잡하고 다양하며 가벼운 환경은 다릅니다. Hangzhou Golong Technology는 광학 및 적외선 카메라의 조합을 통해 얼굴 데이터를 캡처하여 강한 빛, 약한 빛 및 백라이트에서 얼굴 인식의 속도와 정확성을보다 효과적으로 보장합니다. 여행 할 때 더 나은 경험을 사용자에게 제공 할 수 있습니다.
2. 대형 사용자 기반을 발급하십시오
우선, 컴퓨팅 용량의 개발로 기존 컴퓨터는 백만 개의 척도 데이터베이스를 식별하고 수천만 명의 사람들의 정보를 비교할 수있었습니다. 둘째, 클라우드 서비스의 광범위한 응용 프로그램은보다 효과적인 배포 모델과보다 합리적인 리소스 활용률을 제공합니다. 셋째, 마이크로 서비스 및 기타 아키텍처의 광범위한 홍보로 데이터베이스 및 멀티 노드 작업이 더 나은 솔루션을 제공하기위한 현실이되었습니다. 넷째, 멀티 - 층 비교도 이루어질 수 있습니다. 승객은 여행 규칙 등에 따라 다른 라이브러리로 나눌 수 있습니다. 작은 데이터베이스는 대형 데이터베이스로 스크리닝됩니다. 그런 다음 정확한 인식을 실현할 수 있습니다. 위의 기술은 대규모 사용자 기반을 해결하는 데 사용될 수 있습니다.
3. 트래픽 흐름의 효율성을 포기하십시오
교통 효율성 문제에 대한 몇 가지 해결책이 있습니다.
우선, 네트워크 대기 시간으로 인한 효율성 문제를 해결하기 위해 오프라인 식별을 달성 할 수 있습니다. 오프라인 식별은 주로 헤드 엔드 장치의 컴퓨팅 파워와 저장된면의 로컬 데이터베이스 크기에 의해 제한됩니다. 따라서 각 버스의 일반 승객을 선별하려면 알고리즘 세트가 필요합니다. 각 사람의 여행 정보는 빅 데이터를 통해 분석 할 수 있습니다.
둘째, 5G 기술의 개발 및 점진적인 사용으로 고속 전송 네트워크도 훌륭한 솔루션이 될 것입니다. 마지막으로, 캡처 카메라는 BRT 플랫폼, 지하철 게이트 등과 같은 일부 장소에서 승객을 사전 식별하도록 배치됩니다. 성공적인 식별 후 승객 정보는 충전 터미널과 동기화되어 빠른 식별을 달성합니다.
4. 운영 환경에서 큰 차이의 문제를 해결하십시오
대중 교통의 실제 운영에서 환경은 복잡합니다. 다른 빛 문제의 경우 인식 정확도에 언급 된 3D 인식 이이 문제를 해결할 수 있습니다. 낮은 빛, 백라이트 또는 강한 빛이든, 얼굴은 잘 인식 될 수 있습니다. 둘째, 얼굴 인식은 QR 코드와 결합 될 수 있습니다. 다른 지불 방법은 동일한 계정에 해당하며, 사용자 경험을 향상시킬뿐만 아니라 얼굴 지불 환경으로 인한 문제를 해결할 수 있습니다.
5. 비용
비용 절감 측면에서 Golong은 기존 지불 방법을 대체하는 대신 시스템 통합 방법을 사용합니다. 현재 IC 카드, QR 코드, 얼굴 지불 및 기타 지불 방법은 단일 얼굴 결제 터미널이 아닌 전체 지불 터미널에 통합됩니다. Hangzhou Golong Technology는 현재 인기있는 QR 코드 기술을 얼굴 인식의 효율성과 정확도를 향상시키는 데 기초하여 얼굴 인식 기술을 통합합니다. 앱과 계정은 여러 지불 방법을 지원할 수 있습니다. 사용자는 앱에 한 번만 등록하면됩니다. 두 가지 응용 프로그램 방법을 선택적으로 열 수 있으며, 이는 사용자 경험을보다 효과적으로 향상시키고 사용자의 수락 속도를 높일 수 있습니다.
6. 얼굴 인식의 전반적인 적용
위의 문제를 해결할 수 있지만 Hangzhou Golong 기술은 얼굴 지불을 다양한 응용 프로그램으로 확장했습니다.
첫 번째는 보안 적용으로, 얼굴 결제 장치가 다른 가치 계층을 발휘할 수 있습니다.
둘째, 얼굴 인식은 또한 특별 단체 버스 카드 (노인, 군인, 학생 등)의 차입으로 인한 손실을 해결하고 동시에 우선적 인 카드의 온라인 연간 점검을 실현할 수 있습니다.
셋째, 버스 일정 및 운전 안전을 결합하여 운전자의 얼굴을 통한 출석 기록, 운전 행동 분석 및 승객 흐름 통계와 같은 여러 응용 프로그램을 달성합니다.
넷째, 전염병 동안, 안면 인식의 적용은 전염병의 예방 및 제어에 대한 더 나은 데이터 통계를 제공하고 수동 통계의 작업량을 줄일 수 있습니다.