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刷脸基本参数
  • 品牌
  • 臻智付
  • 型号
  • ZF818G
  • 识别速度
  • 0.3
  • 工作电压
  • 12V
  • 加工定制
  • 产地
  • 深圳
  • 厂家
  • 臻智付
刷脸企业商机

    公交刷脸扫码客流统计管理系统介绍:

本消费系统是一套功能强大,运行稳定,操作简单方便,用户界面美观,轻松统计数据的感应卡消费软件。利用较新的阿里云技术,采用B/S结构,使用树形节点功能设计开发出这套成熟的消费系统。让操作人员工作起来更方便,更轻松。

(1)、大型SQL数据库网络版软件,可任意安装多个操作终端,一个管理员用户,同时可分发多个操作员,管理员可随意限制和更改各操作员的权限。

(2)、数据实时交换4G无线消费,数据直接存后台数据库内,保证数据准确以及做到账目基本不出差错。

(3)、公交刷脸管理系统可以通过乘客刷脸支付和扫码支付以及IC卡支付的数据分析评测上车的高峰期以及高峰站点,有助于客运公司合理安排公交巴士车辆。
臻智付高度重视自主研发,在智慧交通刷脸智付、智慧消费管理领域、及车载监控分析技术等领域具有深厚积累。安徽校车考勤刷脸系统定制

刷脸

臻智付是一家专注于刷脸场景的智能硬件研发和生产的公司,其推出的产品——8寸TFT大屏、双目摄像头,适用于多种车载场景的快付公交刷脸支付终端,如机场巴士、扫码验票场所、公交巴士、客车、校园巴士以及企业通勤车等。该终端不仅可以快速、便捷地完成支付过程,而且还具有较强的拓展性。通过与大数据比对核验联动,刷脸支付终端可以采集和识别黑名单人员的信息,当这些人员进入公共交通设施内时,设备会有相应提示,这不仅保障了市民的乘车安全,还能减轻安检压力。因此,使用刷脸支付终端可以带来多方面的优势,包括提高支付效率和乘车安全性,减少安检时间和成本等。总之,臻智付致力于提供高效、便捷、安全的刷脸支付终端,其推出的快付公交刷脸支付终端具有多种优势,可以适用于多种场景,为公共交通设施提供更高效、更安全的服务。安徽校车考勤刷脸系统定制公共交通系统移动支付服务的推出,不仅可以减少公交公司的运营成本,还能提高工作效率。

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公交刷脸支付终端可以有多种语音提示:

语音公交刷卡机提供多种语音提示功能选择:

1.普通卡、优惠卡、员工卡、爱心卡、余额不足;

2.学生卡、教师卡、优惠卡、余额不多请充值;

3.爱心卡、余额不多请充值、余额不足;

以上语音只为客户提示参考,个性语音提示可自由定义修改。

公交刷脸支付终端适用级别可分:

工业级的:采用工业级的元器件,适用北方寒冷天气及恶劣环境使用; 每台机器都做了高低温测试,在新疆的,哈尔滨等地区均有客户使用。

普通级的:采用普通级的元器件,适用于南方天气使用;,在 湖南,湖北,江西等地区均有客户参考使用。 刷脸支付适用于写 车站字楼、园区、学校、企业和景区展馆等场所的通行场景,有助于实现智能化安全管控。

    今年流行靠脸走天下,吃饭刷脸、购物刷脸、看病刷脸…刷脸支付让广大市民体验了一把靠脸出行的便捷。而在在金华,驻马店乘坐公交车,直接刷脸就可以支付。这项新颖的高科技,已经刷爆市民的朋友圈。伴随着日新月异的科技发展,越来越多的新兴科技应用进入我们的日常生活之中,而这一段时间以来,公交刷脸支付更是成为各界热切讨论的话题。公交刷脸支付终端参数:

硬件系统:安卓系统,可以退提供SDK,支持二次开发对接

定位方式:GPS、北斗(双模)

工作温度:-20℃~65℃

储存温度:-45℃~85℃

显示模式:8英寸TFT-LCD

显示屏:1280*800

工作电压:DC 8V-50V

通讯接口:USB-HOST、USB-OTG、HDMI、RS485和TTL-232二选一

功率损耗:≤ 10W

摄像头采用红外、双目人脸识别摄像头,可有效防控图片、视频及面具攻击;


刷脸测温终端的上市标志着臻智付科研团队在实施“技术创新+客户需求”双驱动发展导向前进路上的又一成果。

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刷脸支付有什么优势呢?1)用户体验度较好,用户较易接受由于人脸识别根据摄像头的提高而提高,而且算法的改进会让刷脸核验在极短时间内完成,让用户觉得这技术很高效很便捷。而指纹、虹膜由于更多地依靠智能硬件模块的识别,比如上班考勤可能需要员工在指纹机上按几次才能识别,这样就会使得用户下意识地把指纹识别归为体验差的技术。2) 人脸识别技术的优点是采集比较直观。商家可以通过采集用户的照片归档到数据库,再通过算法的改善来把用户的脸部特征跟照片进行比对即可实现“刷脸”。公交刷脸支付符合人机工学的角度为触摸操作带来了便利,也让刷脸扫码操作很自然。同时终端也可以增加测温。安徽校车考勤刷脸系统定制

本产品为我臻智付公司自主研发的新一代公交刷脸、班车人脸识别车载机,该产品外观小时尚,展现各种优势。安徽校车考勤刷脸系统定制

人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初,与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。早期人脸识别技术,是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系,通过图像库中的人脸模板,与待识别人脸在灰度上的相似程度,来实现人脸识别。其弊端是容易丢失有用信息,在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。因为时间原因,身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异,比如脸的宽度等,但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差,现在,深度学习算法不断被改进,可以把人脸分为100多个关键点,尽量避免误差。安徽校车考勤刷脸系统定制

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