详细说明
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产品参数
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品牌:朗铭
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型号:LS-830
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是否加工定制:支持
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类型:人脸识别机
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产地:北京
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尺寸:260mm*260mm*150mm
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经营模式:厂家直销
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售后服务:售后无忧
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供货方式:现货
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公司行业:自动化设备
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使用环境:办公楼 食堂 游乐场场 景区
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系统要求:自动化
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是否跨境货源:否
- 产品优势
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产品特点:
1)系统通过分析人脸的特征,可以实现高度精准的识别; 2)适应多变的环境条件,如光照、表情、年龄等因素,不影响识别效果; 3)人脸图像信息的采集不涉及直接接触,用户无需与设备接触; 4)通用的摄像机等设备,无需添置大量的专用设备; 5)可扩展到金融、安防、教育、医疗、交通等多个领域的电子支付、门禁系统、人脸认证等.
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服务特点:
北京朗铭致远科技有限公司是一家专注于智能卡一卡通系统和安防监控报警系统的企业。公司的产品包括智能卡一卡通管理平台、出入口控制系统、访客查验系统、消费系统以及监控报警系统等。我们致力于为用户提供专业、诚信、服务的解决方案,并提供从售前方案设计到售后技术服务的全过程无忧服务。
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远程人脸识别系统在部署时需要考虑哪些硬件要求?
远程人脸识别系统在部署时需要考虑的主要硬件要求包括:
1)GPU服务器:推荐使用NVIDIA Tesla T4、2080Ti等GPU,以提高GPU利用率。
2)CPU:推荐使用Intel Xeon E5-2650 V4或其他市场主流CPU,如Inteli7/i9等。
3)内存:至少需要16GB的内存,推荐使用32GB DDR4-2666内存。
4)硬盘:推荐使用SAS 10K硬盘,至少500GB以上。
5)摄像头:需要高清、高帧率的摄像头,以捕捉到多的面部信息。
6)网络设备:包括交换机、路由器等,用于连接各个设备和子系统,确保数输的稳定性和
性。
此外,还需要考虑软件环境要求,如操作系统、数据库、人脸识别算法等。在部署过程中,还
需要进行详细的系统测试和用户培训,确保系统的稳定性和用户的熟练度。
在人脸识别中,哪些模型架构更适合处理低分辨率图像?
在人脸识别中,处理低分辨率图像的模型架构主要包括生成对抗网络(GANS)和卷积神经网络(CNNS)。
GANS模型如SRGAN,通过使用更小的图像输入,使用更小的卷积核对较大感受野进行采样,既利用了输入图片中邻域像素点的信息,又避免了计算复杂度的增加。CNN-Transformer协作网络(CTCNet)也是一个有效的模型,它使用多尺度连接的编码器-解码器架构作为骨干,设计了Local-Global Feature Cooperation Module(LGCM)用于特征提取,以促进部面部细节和全面部结构恢复的一致性。
CNNs模型如Wavelet-SRNet,通过小波包分解将图像解析为一组具有相同大小的小波系数,使用简单的小波:haar小波,此小波足以描述不同频率的人脸信息。总的来说,GANS和CNNs模型在处理低分辨率图像时表现出,但具体选择哪种模型取决于具体的应用场景和数据集特性。
接口
<网络接口:1个RJ45 10M /100M 自适应以太网口
<韦根输出、输入1组:韦根信号输出,1组韦根信号输入
<复位键:1组复位键
<电源接口:12V电源接口
安装与部署:
在执行人脸识别设备的安装与部署过程中,需确保以下几点:
1. 选择合适的安装位置:通常情况下,应保证摄像头能有效捕捉到人脸,以保证识别的准确性。
2. 设备供电:连接设备至电源,并确保设备正常启动。
3. 网络连接:根据设备需求,接入网络,以便于数据上传或实现远程管理。