Особенности системы посещаемости управления лицами управления доступом

1) Функция структуры модульной системы.

Система посещения времени распознавания управления доступом использует модульную структуру «сервера + рабочей станции», которая удобна для различных интеллектуальных департаментов для осуществления независимого управления в соответствии с их полномочиями и избегает явления авторитетного пересечения и путаницы управления. Например, сервер данных специально используется для обмена данными и хранения; Рабочая станция для технического обслуживания используется для обслуживания системы посещаемости времени распознавания лиц управления доступом; Рабочая станция приложения используется для управления пассажирами и сотрудниками;

2) Мощная функция использования в автономном режиме
Система управления доступом к доступу Pixel Face Time Discovercial System имеет мощную автономную функцию. Когда аппаратная система и система управления доступом не могут нормально передаваться, система управления доступом все еще может использоваться обычно, не влияя на вход и выход пассажиров. Емкость хранения аппаратного контроллера может достигать до 100 000 фотографий и 100 000 исторических записей, что не приведет к потере данных из-за краткосрочных сбоев связи.
3) мощная функция связи
Система посещения времени распознавания лица контроля доступа имеет мощную функцию связи, которая может беспроводится с посещаемостью времени распознавания лица, голосовой трансляцией и другим оборудованием. Когда система вызовет сигнал тревоги, она автоматически сохранит фотографии на месте и трансляцию голоса для голосовых подсказок. Например, когда для входа в канал используется нелегальная карта, система распознавания лица и посещаемости управления доступом автоматически выполняет подсказки для захвата изображений и голосовые подсказки, а в то же время ссылки звучат и световые сигналы.
4) Посещение времени распознавания глубокого обучения на основе больших данных Face, что значительно повышает надежность системы и точность распознавания.
Алгоритм посещения времени распознавания лица принимает режим глубокого обучения на основе нейронной сети. Используя большое количество простых обработанных единиц, взаимосвязанных для формирования сложной системы распознавания и посещаемости лица сложной контроля доступа, оно подражает человеческому обучению и когнитивной системе и получает неявное выражение правил и правил распознавания лица и посещаемости, которые трудно. достичь в процессе обучения. Благодаря использованию особенностей формы, функции серого, функции текстуры кожи и другие традиционные особенности и слияние, используя пространственный анализ и планирование технологии обучения для достижения высокой производительности, высокой точности, высокой надежности, надежного алгоритма сравнения лиц;
Основываясь на практических приложениях в области безопасности, общественной безопасности, образования, финансов и других отраслей, у нас уже есть сотни миллионов больших данных о различных качествах, осанке, свете, полу и т. Д. Для глубокого обучения, используя массовые данные, используя глубокое обучение , автоматическое обучение для получения человеческих особенностей лица. После обучения с большим количеством положительных и отрицательных данных отрицательных образцов алгоритм имеет очевидные преимущества в точности, устойчивости к ошибкам, надежности и т. Д.
5) Предоставьте мощные инструменты предварительной обработки изображения
В процессе создания базы данных списков Follow качество фотографий неровное, и фотоизображения могут быть автоматически или обработаны вручную, чтобы они соответствовали соответствующим стандартам и требованиям. Функции обработки фото лица следующие:
Он поддерживает искусственное обрезку фотографий лица через плагины или другие методы.
Поддержка вызова сторонних инструментов обработки и анализа изображений.
Инструменты обработки изображений включают в себя: обработку цвета, регулировка яркости, регулировка контрастности, регулировка насыщения, регулировка резкости, регулировка цвета, коррекция рыбьей, баланс света, ластика, очистка фона, оригинальное восстановление изображений, инструменты обрезки, супер разрешение, автоматическая многоуровневая яркость, яркости, Автоматическое многоуровневое контрастное, автоматическое многоуровневое насыщение, автоматическая многоуровневая резкость и т. Д.