ජංගම ගෙවීම් තාක්ෂණයේ නවෝත්පාදනය හා සංවර්ධනය සමඟ බුද්ධිමත් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ගෙවීම් ජනතාව වැඩි වැඩියෙන් පරිණත වූ අතර QR කේත ගෙවීම ජනගහනයෙන් පසු, විශේෂයෙන් පසුගිය වසර දෙක තුළ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයේ වේගයෙන් සංවර්ධනය වීම. පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවය සහ වේගය uly ලදායී ලෙස වැඩිදියුණු කිරීම සහ බොහෝ ක්ෂේත්රවල මුහුණත පිළිගැනීම සඳහා පදනමක් ලබා දී ඇත.
මුහුණු හඳුනාගැනීමේදී අයදුම්පත ක්රමයෙන් වැඩි වීමට පටන් ගත්තේය. ජින්හුවා බස් පිටු ගෙවීම් ව්යාපෘතිය 2019 ජනවාරි මාසයේදී නිල වශයෙන් දියත් කිරීමත් සමඟ, බස් රථයේ නව යුගයේ නව යුගයක් ආරම්භ කරමින් "මුහුණු හඳුනාගැනීමේ" ක්රමය භාවිතා කළ පළමු නගරය වන අතර එය චීනයේ පළමු නගරය බවට පත්විය.
පොදු ප්රවාහන ක්ෂේත්රයේ ස්මාර්ට් මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයෙහි පුහුණුව හා යෙදීම ගැන කුමක් කිව හැකිද? 2019 දී බස් කර්මාන්තයේ නගර 20 කට වැඩි ප්රමාණයක් මුහුණ දී ඇති අතර, මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පරීක්ෂණ හෝ භාවිතා කළ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති සිදු කර ඇත. මුහුණ පිළිගැනීම බස් කර්මාන්තයේ ජනප්රිය වී තිබේ. කෙසේ වෙතත්, ද්විතීයික නගරවල මුහුණ පිළිගැනීමට සහාය විය හැකි බස් මාර්ග කිහිපයක් තිබේ. ඔවුන්ගෙන් බොහෝ දෙනෙක් අත්හදා බැලීමේ මෙහෙයුම් අවධියේදී සිටිති. එබැවින්, මගීන් විසින් මුහුණ පිළිගැනීම පිළිගැනීම වැඩි දියුණු කළ යුතු බව දැකිය හැකිය. සමහර සීමාවන් තිබේ.
පොදු ප්රවාහනයේ මුහුණේ හඳුනාගැනීමේදී ගැටළු
මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයට මුහුණරණ රූප අත්පත් කර ගැනීම, මුහුණු හඳුනා ගැනීම, පෙර සැකසුම්, පෙර සැකසුම්, මුහුණු විශේෂාංග නිස්සාරණය, මුහුණ ගැලපීම / පිළිගැනීම ආදිය.
පොදු ප්රවාහන ක්ෂේත්රයේ දී පොදු ප්රවාහන ක්ෂේත්රයේ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයේ භාවිතයේ යම් යම් ගැටලු තිබේ:
1. පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවය
බස් ගෙවීම ගෙවීම් කර්මාන්තයට අයත් වේ. ගෙවීම් කර්මාන්තයට ඉහළ පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවයක් අවශ්ය වේ. හඳුනාගැනීමේ දෝෂ පැමිණිලි විශාල සංඛ්යාවක් ඇති කරයි, එය පරිශීලක අත්දැකීම් සහ බස් මෙහෙයුමට විශාල අභියෝගයක් වන අතර එය පරිශීලක අත්දැකීම් සහ බස් මෙහෙයුම් සඳහා විශාල අභියෝගයකි. මුහුණු හඳුනා ගැනීම සඳහා පරිශීලකයින්ට පරිශීලකයින්ගේ පිළිගැනීම බරපතල ලෙස බලපායි.
2. පරිශීලක පදනම
එයට විශාල පරිශීලක පදනමක් ඇත. මූල්ය කර්මාන්තය හා දුම්රිය කර්මාන්තය හා සසඳන විට බස් කර්මාන්තයට සාපේක්ෂව විශාල පරිශීලක පදනමක් ඇත. නගරයක බස් පද්ධතිය නගරයේ සියලුම ජනතාව පාහේ ආවරණය කරයි. ද්විතියික නගර බොහෝ විට මිලියන ගණනක් භාවිතා කරන්නන් සිටී.
3. රථවාහන කාර්යක්ෂමතාව
මගීන් විශාල සංඛ්යාවක් නිසා, තදබදය සහ රථවාහන තදබදය වළක්වා ගැනීම සඳහා වේගයෙන් ගමන් කිරීම අවශ්ය වේ, විශේෂයෙන් උපරිම වේලාවන්හිදී.
4. වික්රමාන්විත මෙහෙයුම් පරිසරය
සෑම නගරයක්ම බස් රථ ඇත. ඉහළ ගොඩනැගිලි, වයඩැක්ට් සහ උමං මාර්ග පමණක් නොව දුරස්ථ තදාසන්න ප්රදේශ ද නොමැත. එබැවින් මෙහෙයුම් පරිසරය සාපේක්ෂව සංකීර්ණ ය. ඒ අතරම, විවිධ බස් නැවතුම් ස්ථාන සහ වේලාවන්හි විවිධ විදුලි පහන් ද ඇත. පසුපස ආලෝකය, අඩු ආලෝකය සහ ශක්තිමත් ආලෝකය වැනි විවිධ ආලෝකකරණ පරිසරයන් ඇත. විවිධ ප්රදේශවල 4G ජාල පරිසරයන් විවිධ ප්රදේශවල සහ එකම ප්රදේශයක විවිධ ස්ථානවල විවිධ ස්ථාන ද ඇත. දුර්වල ජාල සං als ා සහිත ස්ථානවල මාර්ගගතව හඳුනා ගැනීම විශාල වශයෙන් සීමිතය.
5. ඉදිකිරීම් පිරිවැය
නාගරික පොදු ප්රවාහනය සමාජ සුභසාධනයකි. බොහෝ බස් සමාගම් මූල්යමය බාධාවන් වලට මුහුණ දී සිටී. මේ වන විට වෙළඳපොලේ ඇති මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පර්යන්ත බොහෝ දුරට මුහුණ දී පිළිගැනීමේ පර්යන්ත වේ. කිරි කැපීම සහ QR කේත ගෙවීමක් නැත, එබැවින් බස් රථ බහු පර්යන්ත ස්ථාපනය කළ යුතුය. එක් අතකින්, එය ඉදිකිරීම් පිරිවැය වැඩි කරන අතර සමාජ සම්පත් නාස්තියක් ඇති කරයි. අනෙක් අතට, විවිධ උපකරණ සමූහ බොහෝ විට මෙහෙයුම් පද්ධති විවිධ කළමනාකරණ පද්ධති සමූහයන්ට අනුරූප වන අතර එය මෙහෙයුම් හා කළමනාකරණ පිරිවැය වැඩි කරන අතර දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම පිළිබඳ ගැටළු ද ගෙන එයි.
පොදු ප්රවාහන සේවයේ මුහුණේ හඳුනාගැනීම් විසඳුම්
ෆේස් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය මත පදනම්ව පොදු ප්රවාහන ක්ෂේත්රයේ දී හැන්ග්ෂෝ කොල්ලක නිපුණතා මඟින් සම්පූර්ණ විසඳුම් සමූහයක් සපයයි. මුහුණු හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය සහ පිළිගැනීමේ වේගය පොදු ප්රවාහන ක්ෂේත්රයේ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය සංවර්ධනය කිරීමට උපකාරී වන පරිදි උසස් තාක්ෂණය අනුගමනය කරනු ලැබේ.
1. හඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය
හැන්ග්ෂෝ කොල්ලකගේ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ නිෂ්පාදන ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය භාවිතා කරයි. ත්රිමාණ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය විවිධ තත්වයන්ට වැඩි වශයෙන් අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව ඇත.
එයට ඉහළ පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවයක් අත්කර ගත හැකි අතර මුහුණ පිළිගැනීමේ ගැටළු effectively ලදායී ලෙස විසඳා ගත හැකිය.
පිළිගැනීමේ කාර්යක්ෂමතාව අනුව, කොන්ග්රන්ඩ් උපකරණ හා ආධාරක සේවාදායකයන්ගේ නොබැඳි උපකරණ සහ බාැකීම් සේවාදායකයන්ගේ නොබැඳි හා මාර්ගගත ද්විත්ව හඳුනාගැනීමේ ක්රමය, එමඟින් නොබැඳි පිළිගැනීම ලබා ගත හැකිය. තවද, උපරිම වේලාවේදී පරිශීලක පිළිගැනීමෙන් බහුතරයක් විසඳිය හැකිය. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, එයට හඳුනාගැනීමේ වේගය වේගවත් කළ හැකිය, නිරවද්යතාවය වැඩි කරන්න, සන්නිවේදන දත්ත අඩු කරන්න, බැකිඩ් සේවාදායකයන්ගේ පිළිගැනීමේ පීඩනය අඩු කළ හැකිය.
බස් මෙහෙයුම් පරිසරය සංකීර්ණ හා විවිධාකාර වන අතර සැහැල්ලු පරිසරය වෙනස් වේ. එල්ලිෂෝ කොල්ලක තාක්ෂණය දෘශ්ය හා අධෝරක්ත කැමරාවන් එකතුවක් හරහා මුහුණු දත්ත ග්රහණය කරගනී, ශක්තිමත් ආලෝකයේ, දුර්වල ආලෝකය සහ පසුබිම තුළ මුහුණ හඳුනා ගැනීම හා නිරවද්යතාවය වඩාත් effectively ලදායී ලෙස effectively ලදායී ලෙස effectively ලදායී වේ. සංචාරය කිරීමේදී වඩා හොඳ අත්දැකීමක් පරිශීලකයින්ට ලබා දිය හැකිය.
2. විශාල පරිශීලක පදනමක් සාදයි
පළමුවෙන්ම, පරිගණකයේ ධාරිතාවයේ වර්ධනයක් ඇතිව, පවතින පරිගණක මිලියන මිලියන ගණනක් හඳුනා ගැනීමට සමත් වී ඇත - පරිමාණ දත්ත සමුදායන් සහ මිලියන දස මිලියන ගණනකින් තොරතුරු සංසන්දනය කරන්න. දෙවනුව, වලාකුළු සේවා පුළුල් ලෙස යෙදීම වඩාත් eff ලෝචාල නිරූපිකාවක් සහ වඩාත් සාධාරණ සම්පත් උපයෝගීතා අනුපාතයක් සපයයි. තෙවනුව, මයික්රෝ සේවා සහ වෙනත් ගෘහ නිර්මාණ, දත්ත සමුදාය සහ බහුකාර්ය - වඩා හොඳ විසඳුම් ලබා දීම සඳහා අක්රීය කටයුතු සහ බහු වාස්තු විද්යාව පිළිබඳ පුළුල් ලෙස ප්රවර්ධනය කිරීමත් සමඟ. හතරවනුව, බහු - ස්ථර සැසඳීම් ද සෑදිය හැකිය. සංචාරක නීතිවලට අනුව මගීන් විවිධ පුස්තකාලවලට බෙදිය හැකිය. කුඩා දත්ත සමුදායන් විශාල දත්ත සමුදායන් විසින් පරීක්ෂා කරනු ලැබේ. එවිට, නිවැරදි පිළිගැනීමක් සාක්ෂාත් කරගත හැකිය. විශාල පරිශීලක පදනමක් විසඳීම සඳහා ඉහත තාක්ෂණය භාවිතා කළ හැකිය.
3. රථවාහන ප්රවාහයේ කාර්යක්ෂමතාව
රථවාහන කාර්යක්ෂමතාවයේ ගැටලුවට විසඳුම් කිහිපයක් තිබේ:
පළමුවෙන්ම, ජාල ප්රමාදය නිසා ඇතිවන කාර්යක්ෂමතා ගැටළුව විසඳීම සඳහා නොබැඳි හඳුනා ගැනීම ලබා ගත හැකිය. නොබැඳි හඳුනාගැනීම දැන් ප්රධාන වශයෙන් සීමිත වන්නේ ශීර්ෂ උපාංගවල පරිගණක බලය සහ ගබඩා කළ මුහුණු වල දේශීය දත්ත ගබඩාවේ ප්රමාණයෙනි. එමනිසා, එක් එක් බස් රථයේ පොදු මගීන් තිරගත කිරීම සඳහා ඇල්ගොරිතම සමූහයක් අවශ්ය වේ. එක් එක් පුද්ගලයාගේ ගමන් තොරතුරු විශාල දත්ත හරහා විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
දෙවනුව, 5g තාක්ෂණයේ සංවර්ධනය හා ක්රමයෙන් භාවිතා කිරීමත් සමඟ ඉහළ - ස්පීඩ් සම්ප්රේෂණ ජාල ද විශිෂ්ට විසඳුමක් වනු ඇත. අවසාන වශයෙන්, පූර්ව ස්ථානය සඳහා අල්ලා ගැනීමේ කැමරාවල යොදවා ඇති මගීන් සැබෑ ලෙස හඳුනාගෙන සාර්ථකව හඳුනා ගැනීමෙන් පසු, වේගවත් හඳුනා ගැනීම සඳහා ආරෝපණ පර්යන්තයට සමමුහුර්ත වේ.
4. මෙහෙයුම් පරිසරවල විශාල වෙනස්කම්වල ගැටලුව වසා දමයි
පොදු ප්රවාහනයේ සැබෑ ක්රියාකාරිත්වය තුළ පරිසරය සංකීර්ණ ය. විවිධ සැහැල්ලු ගැටළු සඳහා, පිළිගැනීමේ නිරවද්යතාවයේ සඳහන් ත්රිමාණ පිළිගැනීම සඳහා මෙම ගැටළුව විසඳිය හැකිය. එය අඩු ආලෝකය, පසුබිම් හෝ ශක්තිමත් ආලෝකය වේවා, මුළුමනින්ම හඳුනාගත හැකිය. දෙවනුව, මුහුණු හඳුනාගැනීම QR කේත සමඟ ඒකාබද්ධ කළ හැකිය. විවිධ ගෙවීම් ක්රම මඟින් එකම ගිණුමකට අනුරූප වන අතර එමඟින් පරිශීලක අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කළ නොහැකි නමුත් මුහුණ ගෙවීමේදී පරිසරය නිසා ඇති වන ගැටලු ද විසඳීමට ද එය නියම කරයි.
5. වියදම්
පිරිවැය ඉතිරිකිරීම් සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, පවත්නා ගෙවීම් ක්රම ප්රතිස්ථාපනය කිරීම වෙනුවට කොන්ලොන්ග්ස් පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීමේ ක්රමයක් භාවිතා කරයි. මේ වන විට, අයිස් කාඩ්පත්, QR කේත, මුහුණ ගෙවීමට සහ වෙනත් ගෙවීම් ක්රම තනි මුහුණු ගෙවීම් පර්යන්තයකට වඩා සම්පූර්ණ ගෙවීම් ක්රම සමඟ ඒකාබද්ධ වේ. හන්ග්ෂෝ කොල්ලක නිපුණතාවය මුහුණු හඳුනාගැනීමේදී කාර්යක්ෂමතාව සහ නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කිරීමේ පදනම මත මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණයෙන් වත්මන් ජනප්රිය QR කේත තාක්ෂණය ඒකාබද්ධ කරයි. යෙදුමක් සහ ගිණුමකට අමතර ගෙවීම් ක්රම සඳහා සහාය විය හැකිය. පරිශීලකයින්ට වරෙක යෙදුමේ ලියාපදිංචි විය යුතුය. ඔවුන්ට වඩාත් effectively ලදායී ලෙස පරිශීලක අත්දැකීම් වැඩි දියුණු කරන අතර පරිශීලකයින්ගේ පිළිගැනීම වේගවත් කරයි.
6. පුරාණ හඳුනාගැනීම
ඉහත ගැටළු විසඳිය හැකි අතර, හැන්ග්ෂෝ කොල්ලක තාක්ෂණය මඟින් මුහුණට මුහුණලා විවිධ යෙදුම් සඳහා ලබා දී ඇත.
පළමුවැන්න ආරක්ෂාව යෙදීම, මුහුණ ගෙවීමේ උපාංග වෙනත් වටිනා තට්ටුවක් ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා මුහුණ ගෙවීමේ උපාංග සක්රීය කළ හැකිය.
දෙවනුව, ෆේස් පිළිගැනීම විශේෂ කණ්ඩායම්වල බස් කාඩ්පත් (වැඩිහිටි පුද්ගලයින්, හමුදා නිලධාරීන්, සිසුන්, සිසුන් ආදිය) ණයට ගැනීම නිසා ඇති වූ පාඩු සහ සබැඳි වාර්ෂික මනාප කාඩ්පත් එකවරම අවබෝධ කර ගත හැකිය.
තෙවනුව, රියදුරන්ගේ මුහුණු, චර්යා විශ්ලේෂණය සහ මගී ගලා යන සංඛ්යාලේඛන හරහා පටිගත කිරීම, රියදුරු චර්යා විශ්ලේෂණය හරහා පටිගත කිරීම වැනි යෙදුම් ප්රමාණයක් ළඟා කර ගැනීම සඳහා එය බස් රථ උපලේඛනගත කිරීම සහ ආරක්ෂිතව ආරක්ෂාව සැපයීම ද ඒකාබද්ධ කරයි.
හතරවනුව, වසංගතය තුළ, මුහුණේ හඳුනාගැනීම අතරතුර, මුහුණේ පිළිගැනීම යෙදීම වසංගතයට වැළැක්වීම සහ පාලනය කිරීම සඳහා වඩා හොඳ දත්ත සංඛ්යාලේඛන ලබා දිය හැකි අතර, අතින් සංඛ්යාලේඛනවල වැඩ ප්රමාණය අඩු කරයි.