Com a inovação e o desenvolvimento da tecnologia de pagamento móvel, o pagamento inteligente de reconhecimento de face chegou à atenção do público após o pagamento de código QR cada vez mais maduro e popularizado, especialmente o rápido desenvolvimento da tecnologia de reconhecimento de rosto nos últimos dois anos. A melhoria efetiva da precisão e velocidade de reconhecimento forneceu uma base para a aplicação de reconhecimento de rosto em muitos campos.
A aplicação do reconhecimento de rosto começou a aumentar gradualmente. Com o lançamento oficial do Projeto de Pagamento de Face de Bus Jinhua em janeiro de 2019, tornou -se a primeira cidade da China a usar o sistema de "reconhecimento de rosto", iniciando uma nova era de pagamento de rosto no setor de ônibus.
Que tal a prática e a aplicação da tecnologia de reconhecimento de rosto inteligente no campo do transporte público? Em 2019, mais de 20 cidades do setor de ônibus conduziram testes de reconhecimento de face ou usaram sistemas de reconhecimento de rosto. O reconhecimento de rosto tornou -se popular no setor de ônibus. No entanto, existem algumas rotas de ônibus que podem apoiar o reconhecimento de face nas cidades secundárias. A maioria deles está no estágio de operação de teste. Portanto, pode -se observar que a aceitação do reconhecimento de face pelos passageiros precisa ser aprimorada. Existem certas limitações.
Problemas com reconhecimento facial no transporte público
Os principais processos de tecnologia de reconhecimento de rosto incluem aquisição de imagens de rosto, detecção de rosto, pré -processamento, extração de recursos de rosto, correspondência/reconhecimento de rosto etc.
Existem alguns problemas na prática e aplicação da tecnologia de reconhecimento de rosto no campo do transporte público, como segue:
1. Alta precisão de reconhecimento
O pagamento do ônibus pertence ao setor de pagamentos. A indústria de pagamentos requer alta precisão de reconhecimento. Os erros de identificação causarão um grande número de reclamações, o que é um grande desafio para a experiência do usuário e a operação de ônibus. Eles podem afetar seriamente a aceitação do reconhecimento de rosto pelos usuários.
2.Large Base de usuário
Tem uma grande base de usuários. Comparado com o setor financeiro e o setor ferroviário, o setor de ônibus tem uma base de usuários relativamente maior. O sistema de ônibus de uma cidade cobre quase todas as pessoas da cidade. As cidades secundárias geralmente têm milhões de usuários.
3. Alta eficiência de trânsito
Devido ao grande número de passageiros, é necessário obter uma passagem rápida para evitar congestionamentos e engarrafamentos, especialmente durante o horário de pico.
4. Ambiente operacional diferente
Toda cidade tem ônibus. Não existem apenas edifícios, viadutos e túneis altos, mas também subúrbios remotos. Portanto, o ambiente operacional é relativamente complexo. Ao mesmo tempo, diferentes locais e horários de parada de ônibus também terão luzes diferentes. Existem diferentes ambientes de iluminação, como luz de fundo, pouca luz e luz forte. Também existem diferentes ambientes de rede 4G em diferentes áreas e locais na mesma área. A identificação on -line de lugares com sinais de rede fracos é bastante limitada.
5. Altos custos de construção
O transporte público urbano é um bem -estar social. A maioria das empresas de ônibus está enfrentando restrições financeiras. Atualmente, os terminais de reconhecimento de rosto no mercado são principalmente terminais de reconhecimento de rosto. Não há pagamento e pagamento de código QR, portanto, os ônibus precisam instalar vários terminais. Por um lado, aumenta os custos de construção e causa um desperdício de recursos sociais. Por outro lado, vários conjuntos de equipamentos geralmente correspondem a vários conjuntos de sistemas de gerenciamento, o que aumenta os custos de operação e gerenciamento e também traz problemas na integração de dados.
Soluções de reconhecimento facial do transporte público
A tecnologia Hangzhou Golong fornece um conjunto completo de soluções no campo do transporte público com base na tecnologia de reconhecimento de rosto. A tecnologia avançada é adotada para garantir a precisão e a velocidade de reconhecimento do reconhecimento de rosto, o que ajudará o desenvolvimento da tecnologia de reconhecimento de rosto no campo do transporte público.
1. Improve a precisão do reconhecimento
Os produtos de reconhecimento de rosto da Hangzhou Golong Technology usam a tecnologia de reconhecimento de rosto 3D. A tecnologia de reconhecimento de rosto 3D tem uma maior adaptabilidade a várias situações.
Pode obter maior precisão de reconhecimento e resolver efetivamente os problemas de reconhecimento de rosto.
Em termos de eficiência de reconhecimento, a Golong Technology adota o método de reconhecimento duplo offline e on -line de equipamentos de happend e servidores de back -end, que podem alcançar o reconhecimento offline de milissegundos. Além disso, ele pode resolver a maioria do reconhecimento de usuários durante o horário de pico. Em outras palavras, pode acelerar a velocidade de reconhecimento, aumentar a precisão, reduzir os dados de comunicação e diminuir a pressão de reconhecimento dos servidores de back -end.
O ambiente de operação de barramento é complexo e variado, e o ambiente de luz é diferente. A tecnologia Hangzhou Golong captura os dados de enfrentar uma combinação de câmeras ópticas e infravermelhas, que garantem com mais eficácia a velocidade e a precisão do reconhecimento de rosto sob luz forte, luz fraca e luz de fundo. Pode proporcionar aos usuários uma experiência melhor ao viajar.
2.Solve grande base de usuários
Primeiro de tudo, com o desenvolvimento da capacidade de computação, os computadores existentes conseguiram identificar milhões de bancos de dados em escala e comparar informações de dezenas de milhões de pessoas. Em segundo lugar, a ampla aplicação de serviços em nuvem também fornece um modelo de implantação mais eficaz e uma taxa de utilização de recursos mais razoável. Em terceiro lugar, com a promoção generalizada de microsserviços e outras arquiteturas, o banco de dados e as operações de vários nó se tornaram uma realidade para fornecer melhores soluções. Em quarto lugar, as comparações de camadas múltiplas também podem ser feitas. Os passageiros podem ser divididos em diferentes bibliotecas de acordo com as regras de viagem, etc. Os pequenos bancos de dados são rastreados por grandes bancos de dados. Então, o reconhecimento preciso pode ser realizado. A tecnologia acima pode ser usada para resolver uma grande base de usuários.
3.Mentro a eficiência do fluxo de tráfego
Existem várias soluções para o problema da eficiência do tráfego:
Primeiro de tudo, a identificação offline pode ser alcançada para resolver o problema de eficiência causado pela latência da rede. A identificação offline agora é limitada principalmente pelo poder de computação dos dispositivos de headend e pelo tamanho do banco de dados local de faces armazenadas. Portanto, é necessário um conjunto de algoritmos para rastrear os passageiros comuns de cada ônibus. As informações de viagem de cada pessoa podem ser analisadas por meio de big data.
Em segundo lugar, com o desenvolvimento e o uso gradual da tecnologia 5G, as redes de transmissão de alta velocidade também se tornarão uma excelente solução. Finalmente, as câmeras de captura são implantadas para pré -- identificar passageiros em real - tempo em alguns lugares, como plataformas BRT, portões de metrô etc. Após a identificação bem -sucedida, as informações dos passageiros são sincronizadas com o terminal de carregamento para obter uma identificação rápida.
4. Solve o problema de grandes diferenças nos ambientes operacionais
Na operação real do transporte público, o meio ambiente é complexo. Para diferentes problemas de luz, o reconhecimento 3D mencionado na precisão do reconhecimento pode resolver esse problema. Seja com pouca luz, luz de fundo ou luz forte, os rostos podem ser bem reconhecidos. Em segundo lugar, o reconhecimento de rosto pode ser combinado com os códigos QR. Diferentes métodos de pagamento correspondem à mesma conta, que pode não apenas melhorar a experiência do usuário, mas também resolver os problemas causados pelo ambiente no pagamento do rosto.
5. custos de economia
Em termos de economia de custos, Golong usa um método de integração do sistema em vez de substituir os métodos de pagamento existentes. Atualmente, os cartões IC, os códigos QR, o pagamento de face e outros métodos de pagamento são integrados ao terminal de pagamento integral, em vez de um único terminal de pagamento de face. A tecnologia Hangzhou Golong integra a atual tecnologia popular de código QR com a tecnologia de reconhecimento de rosto com base na melhoria da eficiência e precisão do reconhecimento de rosto. Um aplicativo e uma conta podem suportar vários métodos de pagamento. Os usuários precisam apenas se registrar no aplicativo uma vez. Eles podem abrir seletivamente dois métodos de aplicativos, o que melhora com mais eficiência a experiência do usuário e acelera a aceitação dos usuários.
6. Aplicação em todo o reconhecimento de rosto
Embora os problemas acima possam ser resolvidos, a tecnologia Hangzhou Golong também ampliou o pagamento da face a vários aplicativos.
A primeira é a aplicação de segurança, que pode permitir que os dispositivos de pagamento de face exerçam outra camada de valor.
Em segundo lugar, o reconhecimento de rosto também pode resolver as perdas causadas pelo empréstimo de cartões de ônibus de grupos especiais (idosos, militares, estudantes etc.) e perceber a verificação anual on -line de cartões preferenciais ao mesmo tempo.
Terceiro, ele também combina a programação de ônibus e a segurança da condução para obter vários aplicativos, como a participação nos rostos dos motoristas, a análise de comportamento de condução e as estatísticas de fluxo de passageiros.
Quarto, durante a epidemia, a aplicação do reconhecimento facial pode fornecer melhores estatísticas de dados para a prevenção e controle da epidemia e reduzir a carga de trabalho das estatísticas manuais.