Vykdant naujoves ir plėtojant mobiliųjų mokėjimų technologijas, intelektualiam veido atpažinimo mokėjimui atkreipė visuomenės dėmesį po vis labiau subrendusio ir išpopuliarėjusio QR kodo mokėjimo, ypač greitą veido atpažinimo technologijos plėtrą per pastaruosius dvejus metus. Efektyvus atpažinimo tikslumo ir greičio pagerėjimas suteikė pagrindą veido atpažinimo taikymui daugelyje sričių.
Veido atpažinimo taikymas pradėjo didėti palaipsniui. 2019 m. Sausio mėn. Oficialiai pradėjęs „Jinhua Bus Face“ mokėjimo projektą, jis tapo pirmuoju Kinijos miestu, naudojančiu „veido atpažinimo“ sistemą, pradedant naują veido mokėjimo erą autobusų pramonėje.
O kaip dėl intelektualiojo veido atpažinimo technologijos praktikos ir taikymo viešojo transporto srityje? 2019 m. Daugiau nei 20 autobusų pramonės miestų atliko veido atpažinimo testus arba naudojo veido atpažinimo sistemas. Veido atpažinimas išpopuliarėjo autobusų pramonėje. Tačiau yra keletas autobusų maršrutų, kurie gali palaikyti veido atpažinimą antriniuose miestuose. Daugelis jų yra bandymo operacijos etape. Todėl galima pastebėti, kad keleivių pripažinimas veide turi būti pagerintas. Yra tam tikrų apribojimų.
Veido atpažinimo viešojo transporto problemos
Pagrindiniai veido atpažinimo technologijos procesai apima veido vaizdo gavimą, veido aptikimą, išankstinį apdorojimą, veido funkcijų ištraukimą, veido atitikimą/atpažinimą ir kt.
Veido atpažinimo technologijos praktikoje ir pritaikyme viešojo transporto srityje yra keletas problemų: taip:
1. aukšto atpažinimo tikslumas
Autobusų mokėjimas priklauso mokėjimo pramonei. Mokėjimo pramonė reikalauja didelio atpažinimo tikslumo. Identifikavimo klaidos sukels daugybę skundų, o tai yra didelis iššūkis vartotojo patirčiai ir autobusų veikimui. Jie gali rimtai paveikti vartotojų pripažinimą veido atpažinimu.
2.draus vartotojo bazė
Jis turi didelę vartotojų bazę. Palyginti su finansų pramone ir geležinkelių pramone, autobusų pramonėje yra palyginti didesnė vartotojų bazė. Miesto autobusų sistema apima beveik visus miesto žmones. Antriniuose miestuose dažnai yra milijonų vartotojų.
3. Aukštos srauto efektyvumas
Dėl daugybės keleivių skaičiaus reikia greitai praeiti, kad būtų išvengta spūsčių ir kamščių, ypač piko valandomis.
4. SKIRTINGA VEIKLOS APLINKA
Kiekviename mieste yra autobusai. Yra ne tik aukštų pastatų, viadukų ir tunelių, bet ir atokių priemiesčių. Todėl veikimo aplinka yra gana sudėtinga. Tuo pačiu metu skirtingose autobusų stotelių vietose ir laike taip pat bus skirtingi žibintai. Yra įvairių apšvietimo aplinkų, tokių kaip foninis apšvietimas, silpnas apšvietimas ir stipri šviesa. Taip pat yra skirtingų 4G tinklo aplinkų skirtingose vietose ir skirtingose vietose toje pačioje srityje. Internetinis vietų, turinčių silpnus tinklo signalus, identifikavimas yra labai ribotas.
5. Aukštosios statybos išlaidos
Miesto viešasis transportas yra socialinė gerovė. Daugelis autobusų kompanijų susiduria su finansiniais apribojimais. Šiuo metu veido atpažinimo terminalai rinkoje dažniausiai yra veido atpažinimo terminalai. Nėra bakstelėjimo ir QR kodo mokėjimo, todėl autobusams reikia įdiegti kelis terminalus. Viena vertus, tai padidina statybų sąnaudas ir sukelia socialinių išteklių švaistymą. Kita vertus, keli įrangos rinkiniai dažnai atitinka kelis valdymo sistemų rinkinius, kurie padidina veikimo ir valdymo sąnaudas, taip pat kelia duomenų integracijos problemas.
Veido atpažinimo viešojo transporto sprendimai
„Hangzhou Golong“ technologija pateikia išsamų sprendimų rinkinį viešojo transporto srityje, pagrįstą veido atpažinimo technologija. Pažangios technologijos yra pritaikytos siekiant užtikrinti veido atpažinimo tikslumą ir atpažinimo greitį, kuris padės kurti veido atpažinimo technologiją viešojo transporto srityje.
1.Purpkite atpažinimo tikslumą
„Hangzhou Golong Technology“ veido atpažinimo produktai naudoja 3D veido atpažinimo technologiją. 3D veido atpažinimo technologija turi didesnį prisitaikymą prie įvairių situacijų.
Tai gali pasiekti didesnį atpažinimo tikslumą ir veiksmingai išspręsti veido atpažinimo problemas.
Kalbant apie atpažinimo efektyvumą, „Golong Technology“ priima „HeadEND“ įrangos ir pagrindinių serverių neprisijungus ir internetinį atpažinimo metodą, kuris gali pasiekti milisekundžių atpažinimą neprisijungus. Be to, didžiąją dalį vartotojo atpažinimo jis gali išspręsti piko valandomis. Kitaip tariant, jis gali pagreitinti atpažinimo greitį, padidinti tikslumą, sumažinti ryšio duomenis ir sumažinti pagrindinių serverių atpažinimo slėgį.
Autobusų eksploatavimo aplinka yra sudėtinga ir įvairi, o šviesos aplinka skiriasi. „Hangzhou Golong“ technologija fiksuoja veido duomenis per optinių ir infraraudonųjų spindulių fotoaparatų derinį, o tai efektyviau užtikrina veido atpažinimo greitį ir tikslumą stiprioje šviesoje, silpnoje šviesoje ir foniniame apšvietime. Tai gali suteikti vartotojams geresnę patirtį keliaujant.
2.Plaukite didelę vartotojų bazę
Visų pirma, plėtojant skaičiavimo pajėgumus, esamiems kompiuteriams pavyko nustatyti milijonus - mastų duomenų bazių ir palyginti dešimčių milijonų žmonių informaciją. Antra, platus debesų paslaugų taikymas taip pat suteikia efektyvesnį diegimo modelį ir protingesnį išteklių panaudojimo procentą. Trečia, plačiai populiarėjant mikroservisų ir kitų architektūrų reklamavimui, duomenų bazė ir daugialypės - mazgų operacijos tapo realybe teikiant geresnius sprendimus. Ketvirta, taip pat galima atlikti daugialypius sluoksnių palyginimus. Keleivius galima suskirstyti į skirtingas bibliotekas pagal kelionės taisykles ir tt. Mažas duomenų bazes tikrinamos didelės duomenų bazės. Tada galima tiksliai atpažinti. Aukščiau pateikta technologija gali būti naudojama didelei vartotojų bazei išspręsti.
3.Pažinkite eismo srauto efektyvumą
Yra keli eismo efektyvumo problemos sprendimai:
Visų pirma, identifikavimas neprisijungus gali būti pasiektas siekiant išspręsti efektyvumo problemą, kurią sukelia tinklo latentinis. Identifikavimą neprisijungus dabar daugiausia riboja „HeadEND“ įrenginių skaičiavimo galia ir vietinės saugomų veidų duomenų bazės dydis. Todėl norint patikrinti bendrus kiekvieno magistralės keleivius, reikalingas algoritmų rinkinys. Kiekvieno asmens kelionių informacija gali būti analizuojama naudojant didelius duomenis.
Antra, kuriant ir palaipsniui naudojant 5G technologijas, aukštas - greičio perdavimo tinklai taip pat taps puikiu sprendimu. Galiausiai, kai kuriose vietose, tokiose vietose kaip BRT platformos, metro vartai ir kt., Sėkmingai identifikuoti keleivių informaciją, kad keleivių informacija būtų sinchronizuota su įkrovimo terminalu, kad būtų galima greitai nustatyti, kad būtų galima iš anksto nustatyti keleivius.
4. Išleiskite didelių veiklos aplinkos skirtumų problemą
Atliekant realų viešojo transporto veiklą, aplinka yra sudėtinga. Dėl skirtingų šviesos problemų 3D atpažinimas, paminėtas atpažinimo tikslume, gali išspręsti šią problemą. Nesvarbu, ar tai silpnas apšvietimas, ar stipri šviesa, gali būti gerai atpažįstami. Antra, veido atpažinimą galima derinti su QR kodais. Skirtingi mokėjimo metodai atitinka tą pačią sąskaitą, kuri gali ne tik pagerinti vartotojo patirtį, bet ir išspręsti aplinkos sukeltas problemas, susijusias su veido mokėjimu.
5.Savos išlaidos
Kalbant apie išlaidų taupymą, „Golong“ naudoja sistemos integracijos metodą, užuot pakeitęs esamus mokėjimo metodus. Šiuo metu IC kortelės, QR kodai, veido mokėjimas ir kiti mokėjimo būdai yra integruoti į visą mokėjimo terminalą, o ne į vieną veido mokėjimo terminalą. „Hangzhou Golong“ technologija integruoja dabartinę populiarią QR kodo technologiją su veido atpažinimo technologija, siekdama pagerinti veido atpažinimo efektyvumą ir tikslumą. Programa ir paskyra gali palaikyti kelis mokėjimo būdus. Vartotojams reikia tik vieną kartą užsiregistruoti programoje. Jie gali selektyviai atidaryti du programų metodus, kurie veiksmingiau pagerina vartotojo patirtį ir pagreitina vartotojų priėmimą.
6. Visas veido atpažinimo pritaikymas
Nors minėtos problemos gali būti išspręstos, „Hangzhou Golong“ technologija taip pat išplėtė veido mokėjimą įvairioms programoms.
Pirmasis yra saugumo taikymas, kuris gali suteikti galimybę „Face Mokėjimo įrenginiams“ panaudoti kitą vertės sluoksnį.
Antra, veido atpažinimas taip pat gali išspręsti nuostolius, kuriuos sukelia skolinantis specialiųjų grupių autobusų korteles (pagyvenę žmonės, kariškiai, studentai ir kt.), Ir tuo pačiu metu realizuoti internetinį metinį preferencinių kortelių patikrinimą.
Trečia, jis taip pat sujungia autobusų planavimą ir vairavimo saugą, kad būtų pasiektos kelios programos, tokios kaip lankomumo įrašymas per vairuotojų veidus, vairavimo elgsenos analizę ir keleivių srauto statistiką.
Ketvirta, epidemijos metu veido atpažinimo taikymas gali suteikti geresnę duomenų statistiką, skirtą epidemijos prevencijai ir kontrolei, ir sumažinti rankinės statistikos krūvį.