Χαρακτηριστικά του συστήματος παρακολούθησης χρόνου αναγνώρισης προσώπου πρόσβασης

1) Λειτουργία δομής του συστήματος.

Το σύστημα παρακολούθησης του χρόνου αναγνώρισης προσώπου πρόσβασης υιοθετεί μια αρθρωτή δομή "Server + Workstation", η οποία είναι βολική για διαφορετικά ευφυή τμήματα να πραγματοποιούν ανεξάρτητη διαχείριση ανάλογα με την εξουσία τους και αποφεύγει το φαινόμενο της σύγχυσης και της σύγχυσης διαχείρισης της εξουσίας. Για παράδειγμα, ο διακομιστής δεδομένων χρησιμοποιείται ειδικά για την ανταλλαγή δεδομένων και την αποθήκευση. Ο σταθμός εργασίας συντήρησης χρησιμοποιείται για τη συντήρηση του συστήματος παρακολούθησης του χρόνου αναγνώρισης προσώπου ελέγχου πρόσβασης. Ο σταθμός εργασίας εφαρμογών χρησιμοποιείται για τη διαχείριση των επιβατών και των εργαζομένων.

2) Ισχυρή συνάρτηση χρήσης εκτός σύνδεσης
Το Σύστημα Διαχείρισης Διαχείρισης Πρόσβασης στο χρόνο αναγνώρισης προσώπου Pixel έχει μια ισχυρή λειτουργία εκτός σύνδεσης. Όταν το σύστημα υλικού και το σύστημα ελέγχου πρόσβασης δεν μπορούν να επικοινωνούν κανονικά, το σύστημα ελέγχου πρόσβασης μπορεί να χρησιμοποιηθεί κανονικά χωρίς να επηρεάσει την είσοδο και την έξοδο των επιβατών. Η χωρητικότητα αποθήκευσης του ελεγκτή υλικού μπορεί να φτάσει έως και 100.000 φωτογραφίες και 100.000 ιστορικά αρχεία, τα οποία δεν θα προκαλέσουν απώλεια δεδομένων λόγω βραχυπρόθεσμων αποτυχιών επικοινωνίας.
3) Ισχυρή λειτουργία σύνδεσης
Το σύστημα παρακολούθησης του χρόνου αναγνώρισης προσώπου πρόσβασης έχει μια ισχυρή λειτουργία σύνδεσης, η οποία μπορεί να συνδεθεί άψογα με τη συμμετοχή του χρόνου αναγνώρισης προσώπου, τη φωνή και τον άλλο εξοπλισμό. Όταν το σύστημα ενεργοποιεί ένα συναγερμό, θα εξοικονομήσει αυτόματα φωτογραφίες και μεταδίδει φωνητική εκπομπή για φωνητικές προτροπές. Για παράδειγμα, όταν μια παράνομη κάρτα χρησιμοποιείται για την είσοδο στο κανάλι, το σύστημα αναγνώρισης προσώπου και παρακολούθησης ελέγχου πρόσβασης εκτελεί αυτόματα τη λήψη εικόνων και τις φωνητικές προτροπές και ταυτόχρονα συνδέει τους συναγερμούς ήχου και φωτός.
4) Η χρονική παρακολούθηση του χρόνου αναγνώρισης της βαθιάς μάθησης με βάση τα μεγάλα δεδομένα του προσώπου, τα οποία βελτιώνουν σημαντικά την ευρωστία του συστήματος και την ακρίβεια αναγνώρισης.
Ο αλγόριθμος παρακολούθησης του χρόνου αναγνώρισης προσώπου υιοθετεί τον τρόπο βαθιάς μάθησης με βάση το νευρωνικό δίκτυο. Χρησιμοποιώντας ένα μεγάλο αριθμό απλών μονάδων επεξεργασίας διασυνδεδεμένες για να σχηματίσουν ένα σύνθετο σύστημα αναγνώρισης και συστήματος παρακολούθησης ελέγχου πρόσβασης, μιμείται το ανθρώπινο μάθημα και το γνωστικό σύστημα και αποκτά τη σιωπηρή έκφραση των κανόνων και των κανόνων αναγνώρισης προσώπου και συμμετοχής που είναι δύσκολο να επιτύχετε στη διαδικασία μάθησης. Μέσω της χρήσης χαρακτηριστικών σχήματος, χαρακτηριστικών κλίμακας του γκρι, χαρακτηριστικών υφής του δέρματος και άλλων παραδοσιακών χαρακτηριστικών και σύντηξης, χρησιμοποιώντας χωρική ανάλυση και τεχνολογία προγραμματισμού μάθησης για την επίτευξη υψηλής απόδοσης, υψηλής ακρίβειας, υψηλής ευρωστίας, αξιόπιστου αλγόριθμου σύγκρισης προσώπου.
Με βάση τις πρακτικές εφαρμογές στην ασφάλεια, τη δημόσια ασφάλεια, την εκπαίδευση, τη χρηματοδότηση και άλλες βιομηχανίες, έχουμε ήδη εκατοντάδες εκατομμύρια αντιμετωπίζουν μεγάλα δεδομένα διαφορετικής ποιότητας, στάσης, φωτός, φύλου κλπ. Για βαθιά μάθηση, χρησιμοποιώντας μαζικά δεδομένα, χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση , αυτόματη μάθηση για να αποκτήσουν ανθρώπινα χαρακτηριστικά του προσώπου. Αφού εκπαιδεύτηκε με μεγάλο αριθμό θετικών και αρνητικών δεδομένων δείγματος, ο αλγόριθμος έχει προφανή πλεονεκτήματα στην ακρίβεια, την ανοχή σφάλματος, την ευρωστία κλπ. Έχει δοκιμαστεί από πολλά έργα μεγάλης κλίμακας και πληροί πλήρως την πραγματική εφαρμογή.
5) Παρέχετε ισχυρά εργαλεία προεπεξεργασίας εικόνας προσώπου
Κατά τη διαδικασία δημιουργίας της βάσης δεδομένων της λίστας παρακολούθησης, η ποιότητα των φωτογραφιών είναι ανομοιογενή και οι εικόνες φωτογραφιών μπορούν να υποβληθούν σε αυτόματα ή χειροκίνητα για να τους κάνουν να πληρούν τα σχετικά πρότυπα και απαιτήσεις. Οι λειτουργίες επεξεργασίας φωτογραφιών προσώπου έχουν ως εξής:
Υποστηρίζει την τεχνητή καλλιέργεια φωτογραφιών προσώπου μέσω plug-ins ή άλλων μεθόδων.
Υποστηρίξτε την κλήση εργαλείων επεξεργασίας και ανάλυσης εικόνων τρίτων.
Τα εργαλεία επεξεργασίας εικόνας περιλαμβάνουν: επεξεργασία χρώματος, ρύθμιση φωτεινότητας, ρύθμιση αντίθεσης, ρύθμιση κορεσμού, ρύθμιση οξύτητας, ρύθμιση χρώματος, διόρθωση ψαριών, ισορροπία φωτός, γόμα, καθαρισμός φόντου, αρχική αποκατάσταση εικόνων, εργαλεία καλλιέργειας, σούπερ ανάλυση, αυτόματη φωτεινότητα πολλαπλών επιπέδων, αυτόματη αντίθεση πολλαπλών επιπέδων, αυτόματο κορεσμό πολλαπλών επιπέδων, αυτόματη ευκρίνεια πολλαπλών επιπέδων κ.λπ.