Z inovacijami in razvojem mobilne plačilne tehnologije je inteligentno plačilo za prepoznavanje obrazov opozorilo na javnost po vse bolj zrelem in populariziranem plačilu QR kode, zlasti hitrega razvoja tehnologije prepoznavanja obraza v zadnjih dveh letih. Učinkovito izboljšanje natančnosti in hitrosti prepoznavanja je postavilo temelje za uporabo prepoznavanja obraza na številnih področjih.
Uporaba prepoznavanja obrazov se je začela postopoma povečevati. Z uradnim začetkom projekta plačilnega projekta Jinhua Bus januarja 2019 je postalo prvo mesto na Kitajskem, ki je uporabljalo sistem "prepoznavanje obrazov", in začelo novo obdobje plačila v avtobusni industriji.
Kaj pa praksa in uporaba tehnologije za prepoznavanje pametnih obrazov na področju javnega prevoza? V letu 2019 je več kot 20 mest v avtobusni industriji opravilo teste prepoznavanja obrazov ali uporabljalo sisteme prepoznavanja obrazov. Prepoznavanje obrazov je postalo priljubljeno v avtobusni industriji. Vendar pa obstaja nekaj avtobusnih poti, ki lahko podpirajo prepoznavanje obrazov v sekundarnih mestih. Večina jih je v fazi preizkusa. Zato je razvidno, da je treba izboljšati sprejemanje prepoznavanja obraza s strani potnikov. Obstajajo določene omejitve.
Težave s prepoznavanjem obraza v javnem prevozu
Glavni procesi tehnologije prepoznavanja obrazov vključujejo pridobivanje obraza, odkrivanje obrazov, predhodno obdelavo, pridobivanje lastnosti obraza, ujemanje/prepoznavanje obraza itd.
Obstaja nekaj težav v praksi in uporabi tehnologije prepoznavanja obrazov na področju javnega prevoza, kot sledi:
1. Natančnost prepoznavanja
Plačilo avtobusa pripada plačilni industriji. Plačilna industrija zahteva visoko natančnost prepoznavanja. Napake v identifikaciji bodo povzročile veliko število pritožb, kar je velik izziv za uporabniško izkušnjo in upravljanje avtobusa. Resno lahko vplivajo na sprejemanje uporabnikov o prepoznavanju obrazov.
2. Veliko uporabniško bazo
Ima veliko uporabniško bazo. V primerjavi s finančno industrijo in železniško industrijo ima avtobusna industrija razmeroma večjo uporabniško bazo. Avtobusni sistem mesta pokriva skoraj vse ljudi v mestu. Sekundarna mesta imajo pogosto milijone uporabnikov.
3. Visoka učinkovitost prometa
Zaradi velikega števila potnikov je treba doseči hitro prehod, da se izognemo zastojem in prometnim zastojem, zlasti v času največjih ur.
4. Različno delovno okolje
Vsako mesto ima avtobuse. Ni samo visokih zgradb, viaduktov in predorov, ampak tudi oddaljene predmestja. Zato je delovno okolje razmeroma zapleteno. Hkrati bodo imeli tudi različne lokacije avtobusnega postajališča in časi tudi različne luči. Obstajajo različna svetlobna okolja, kot so osvetlitev ozadja, nizka svetloba in močna svetloba. Obstajajo tudi različna omrežna okolja 4G na različnih območjih in na različnih lokacijah na istem območju. Spletna identifikacija krajev s šibkimi omrežnimi signali je zelo omejena.
5. Visoki stroški gradnje
Urbani javni prevoz je socialno blaginjo. Večina avtobusnih podjetij se sooča s finančnimi omejitvami. Trenutno so terminali za prepoznavanje obraza na trgu večinoma terminali za prepoznavanje obrazov. Ni prisluškovanja in plačila QR kode, zato morajo avtobusi namestiti več terminalov. Po eni strani povečuje stroške gradnje in povzroči zapravljanje socialnih virov. Po drugi strani pa več nizov opreme pogosto ustreza več sklopih sistemov upravljanja, kar povečuje stroške delovanja in upravljanja ter prinaša tudi težave pri integraciji podatkov.
Rešitve za prepoznavanje obraza javnega prevoza
Hangzhou Golong Technology ponuja popoln nabor rešitev na področju javnega prevoza na podlagi tehnologije prepoznavanja obrazov. Napredna tehnologija je sprejeta za zagotovitev natančnosti in prepoznavanja hitrosti prepoznavanja obrazov, ki bo pomagala pri razvoju tehnologije prepoznavanja obrazov na področju javnega prevoza.
1.Preverite natančnost prepoznavanja
Izdelki za prepoznavanje obrazov Hangzhou Golong uporabljajo tehnologijo prepoznavanja 3D. 3D tehnologija prepoznavanja obrazov ima večjo prilagodljivost različnim situacijam.
Lahko doseže večjo natančnost prepoznavanja in učinkovito reši probleme prepoznavanja obrazov.
Golong Technology glede na učinkovitost prepoznavanja sprejme način dvojnega prepoznavanja brez povezave in spletnega dvojnega prepoznavanja strežnikov in zalednih strežnikov, ki lahko dosežejo milisekundno prepoznavanje brez povezave. Poleg tega lahko v največji uri reši večino prepoznavanja uporabnikov. Z drugimi besedami, lahko pospeši hitrost prepoznavanja, poveča natančnost, zmanjša komunikacijske podatke in zmanjša tlak prepoznavanja zalednih strežnikov.
Avtobusno delovno okolje je zapleteno in raznoliko, svetlobno okolje pa drugačno. Tehnologija Hangzhou Golong zajema podatke obraza s kombinacijo optičnih in infrardečih kamer, ki učinkoviteje zagotavljajo hitrost in natančnost prepoznavanja obraza pri močni svetlobi, šibki svetlobi in osvetlitvi ozadja. Uporabnikom lahko zagotovi boljšo izkušnjo med potovanjem.
2. Vzpostavite veliko uporabniško bazo
Najprej so z razvojem računalniške zmogljivosti obstoječi računalniki lahko prepoznali milijon - obsega baz podatkov in primerjali informacije iz več deset milijonov ljudi. Drugič, široka uporaba storitev v oblaku zagotavlja tudi učinkovitejši model uvajanja in bolj razumno stopnjo uporabe virov. Tretjič, z razširjeno promocijo mikroservisov in drugih arhitektur, so baze podatkov in več - vozlišč postale resničnost za boljše rešitve. Četrtič, lahko naredite tudi več - primerjave slojev. Potnike lahko v skladu s pravili potovanja razdelimo na različne knjižnice itd. Majhne baze podatkov pregledajo velike baze podatkov. Nato je mogoče natančno prepoznati. Zgornjo tehnologijo lahko uporabite za reševanje velike uporabniške baze.
3.Preverite učinkovitost prometnega toka
Obstaja več rešitev problema prometne učinkovitosti:
Najprej je mogoče doseči identifikacijo brez povezave za reševanje problema učinkovitosti, ki jo povzroča zamuda omrežja. Identifikacija brez povezave je zdaj omejena predvsem z računalniško močjo naprav glave in velikostjo lokalne baze podatkov shranjenih obrazov. Zato je za prikaz običajnih potnikov vsakega avtobusa potreben niz algoritmov. Podatke o potovanjih vsake osebe je mogoče analizirati z velikimi podatki.
Drugič, z razvojem in postopno uporabo tehnologije 5G bodo tudi omrežja za hitrost hitrosti postala odlična rešitev. Nazadnje so zajetne kamere nameščene tako, da v resničnem obdobju prepoznajo potnike, kot so platforme BRT, vrata podzemne železnice itd. Po uspešni identifikaciji se informacije potnikov sinhronizirajo s polnilnim terminalom, da dosežejo hitro identifikacijo.
4. Odpravite problem velikih razlik v operativnih okoljih
V dejanskem delovanju javnega prevoza je okolje zapleteno. Pri različnih težavah s svetlobo lahko prepoznavanje 3D, omenjeno v natančnosti prepoznavanja, reši to težavo. Ne glede na to, ali gre za nizko svetlobo, osvetlitev ozadja ali močna svetloba, je mogoče dobro prepoznati obraze. Drugič, prepoznavanje obraza je mogoče kombinirati s QR kodami. Različni plačilni načini ustrezajo istemu računu, ki ne more samo izboljšati uporabniške izkušnje, ampak tudi rešiti težave, ki jih povzroča okolje pri plačilu.
5.Save stroške
Glede na prihranke stroškov Golong namesto nadomestitve obstoječih plačilnih načinov uporablja metodo integracije sistema. Trenutno so IC kartice, QR kode, obraz obraz in drugi plačilni načini vključeni v celotni plačilni terminal, ne pa na en sam plačilni terminal. Hangzhou Golong Technology združuje trenutno priljubljeno tehnologijo QR kode s tehnologijo prepoznavanja obrazov na podlagi izboljšanja učinkovitosti in natančnosti prepoznavanja obraza. Aplikacija in račun lahko podpirata več načinov plačila. Uporabniki se morajo v aplikaciji registrirati samo enkrat. Lahko selektivno odprejo dve načini aplikacije, ki učinkoviteje izboljšajo uporabniško izkušnjo in pospešijo sprejemanje uporabnikov.
6. Vsesplošna uporaba prepoznavanja obrazov
Medtem ko je mogoče zgornje težave rešiti, je tehnologija Hangzhou Golong tudi plačilo obraza razširila na različne aplikacije.
Prva je uporaba varnosti, ki lahko omogoči plačilne naprave, da izvajajo še eno vrednost vrednosti.
Drugič, prepoznavanje obraza lahko reši tudi izgube, ki jih povzroča izposoja avtobusnih kartic posebnih skupin (starejši ljudje, vojaško osebje, študenti itd.), In hkrati uresničite spletno letno preverjanje preferencialnih kartic.
Tretjič, združuje tudi načrtovanje avtobusov in varnost vožnje, da doseže več aplikacij, kot so snemanje udeležbe prek obrazov voznikov, analiza vedenja vožnje in statistiko pretoka potnikov.
Četrtič, med epidemijo lahko uporaba prepoznavanja obraza zagotovi boljšo statistiko podatkov za preprečevanje in nadzor nad epidemijo ter zmanjša delovno obremenitev ročne statistike.