北京怀柔区企业人行通道闸口面部识别机厂家直销电话

名称:北京怀柔区企业人行通道闸口面部识别机厂家直销电话

供应商:北京朗铭致远科技有限公司

价格:面议

最小起订量:1/套

地址:北京市石景山区鲁谷大街西富港写字楼427

手机:15611335686

联系人:刘经理 (请说在中科商务网上看到)

产品编号:219869613

更新时间:2025-03-13

发布者IP:111.196.220.38

详细说明
产品参数
品牌:朗铭
型号:LS-830
是否加工定制:支持
类型:人脸识别机
产地:北京
尺寸:260mm*260mm*150mm
经营模式:厂家直销
售后服务:售后无忧
供货方式:现货
公司行业:自动化设备
使用环境:办公楼 食堂 游乐场场 景区
系统要求:自动化
是否跨境货源:否
产品优势
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.
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。

  北京怀柔区企业人行通道闸口面部识别机厂家直销电话

  人脸识别技术适用于多种常见图像格式,如位图(BMP)、标签图像文件格式(TIFF)等。根据实际需求,用户可以自主选择合适的图像格式进行人脸识别应用。不论采用何种图像格式,该技术均能准确地完脸识别任务。该技术支持多种常见的图像格式,用户可根据实际需求选择合适的格式进行应用。无论采用何种格式,该技术均能、地完脸识别功能。图像格式的选择取决于用户的具体需。它适用于多种常见图像格式,例如位图(BMP)、标签图像文件格式(TIFF)等。用户可根据自身需求自主选择合适的图像格式。无论采用何种格式,该技术均能准确地完脸识别任务。

  人脸识别技术在现代社会中广受应用,已经成为各类场所进行人员管理的必备手段之一。办公楼、小区门禁、校园、工厂等需要对进出人员进行管控的场所,普遍会安装人脸识别机来实现自动化的门禁管理和考勤记录。

  人脸识别系统通过摄像头实时捕捉进出人员的脸部信息,并与系统中预存的人脸数据库进行对比,从而自动完成身份识别和通行控制。这不仅提高了管理效率,降低了人工成本,也能够有效杜绝非法闯入和逃避考勤的行为发生。

  此外,人脸识别技术还能够与其他信息系统进行集成,实现多重门禁验证、行为分析等功能。例如可以将人脸识别数据与员工档案、访客登记等信息关联,构建完整的人员管理系统。同时,结合视频监控、人工智能分析等手段,还可以进一步加强对异常行为的实时监测和预警

  人脸识别门禁系统作为智能门禁系统,在很多领域应用广泛,一般常用的领域主要是

  1)智慧交通领域,用在高铁、机场、地铁等交通枢纽中,机场、海关、汽车站等人流量、密集度都很大,这里应用人脸识别闸机能够地协助车站管理方加强对进站旅客的管理工作。还能通过人脸识别锁定和追逃嫌犯和不法分子,提高车站和管理效率。

  2)智慧社区楼宇管理,大部分小区和写字楼做到封闭式管理,不过北京朗铭的人脸识别门禁系统能够存储小区业主入住时所登记的身份信息在进出时自动识已注册登记人员,人员进出小区时系统会自动判断人员是否为内部人员和外来陌生人员,外来人员要做相应身份登记才能通行,有效保障小区和写字楼的环境。

  3)智慧工地实名制管理,建筑工地使用人脸识别门禁系统可以实现智能化管理,使用北京朗铭人脸识别门禁系统与管理部门联动,管理工地内人员出入权限,通过人脸识别门禁系统与后台管理系统结合,可实现人员身份识别、大屏实时显示工地内人员工种和数量、员工考勤、访客登记、陌生人提醒、日常数据统计、查询等功能。

  4)智慧学校门禁系统管理,智慧出入口控制,很多中小学和大学图书馆及宿舍等场合均采用北京朗铭智慧校园人脸识别门禁系统,近年来校园问题一直是社会各界关注的焦点,人脸识别门禁系统可以有效地控制外来人员随意出入,学生进出时自动信息至家长手机,让家长能及时知道孩子的动态司时为校园提供有力保障。

  处理面部遮挡的情况可以采用以下技术:

  改进的特征提取方法:在面部遮挡情况下,传统方法可能无法有效提取完整的人脸特征。因此,研究者们开发了能够应对部分特征消失的算法,以提高在遮挡情况下的识别率。

  基于深度学的方法:利用深度神经网络,如卷积神经网络(CNN),来学面部特征的深层表示。这些方法通常具有更强的泛化能力和鲁棒性,能够地处理遮挡问题。

  多模态融合:结合多种生物特征信息,如声音、指纹等,与面部信息一起使用,以克服单一模态下遮挡带来的问题。

  三维人脸识别:通过构建三维人脸模型,即使在面部被遮挡的情况下,也能同角度获取面部的完整信息,从而提高识别的准确性。

  专门设计的网络架构:例如,有研究者提出了一种将ResNet中间特征映射的attentional pooling与一个单独的聚合模块相结合的方法,这种方法能够识别不同遮挡区域的人脸,并且对常见的损失函数进行了调整以处理被遮挡的部分