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    一、传统物理卡片转向基于生物特征识别传统的入口和出口控制主要使用物理卡对身份进行识别，只要卡正确那么访客就能取得访问权限，当忘记带卡时，也是极不方便的，更有记录难查询、卡易丢失，盗刷等问题。利用人脸识别将身份和访问控制集中在人类实体上，不仅为上述问题提供新的解决方案，而且它具有独特的特点，难以复制，也为入口和出口控制提供有效保护。二、管控访问由传统出入口一小块到全区域实时监控传统的出入口控制主要是解决入口和出口是否能够通过的问题，进入该区域后缺乏对行为和状态的综合管理。但是现在可以使用人脸识别，车牌识别等技术在无感下实现***的信息收集和管理。如果访问者行为异常，可以及时发现并且提醒管理者。三、区域监控向着互联网服务快速发展传统的访问控制技术通常应用于特定的场所，用户通常是这些场所的**门。随着大数据和移动互联网的发展，入口和出口控制技术逐渐突破了位置的限制，由区域性应用延伸到移动终端，**终结合互联网提供更便捷的服务。以互联网停车服务为例，互联网技术和车牌识别等入口和出口控制技术集成了传统的停车资源，使停车更加容易。用户可以使用微信公众号，微信小程序等作为入口，实现停车位信息。 对于楼宇常住用户可以实时月租收费，而且用户可以自行在线开办新户、充值、销户，非常方便；浦东新区本地停车场车牌识别系统质量商家

在IT技术支撑起来的安防行业当下，网络化、高清化日益普及，亟需出现新的技术突破点，智能化自然成为视频车位引导网络化与高清化之后新的竞争热点，人工智能+安防是下一阶段的行业发展趋势。

人工智能技术推动了现有安防产品功能的完善，包括智能芯片，智能门禁和智能停车场系统等产品。智能门锁与报警器，监控，门禁等多种安防产品互联互通，相互配合，形成***，立体的综合安防体系。只有通过人工智能技术才能低成本地获取多维，精细的前端数据，实现数据的跨行业共享，让安防体系更加完善。

安防领域使用视频内容分析识别技术，通过对非结构化数据的结构化描述，提取集中和摘要信息，实现快速检索，可以节省大量的人力和物力。人工智能进行类似于人脑思维的大数据分析，这是当前安防行业需求的热点。 随着人工智能技术的发展，安全性从被动预防发展到早期预警。安全产品将实现危险分子的主动识别，安全行为将从被动变为主动。 在人工智能技术的推动下，智能安防技术如智能门禁、智能停车场系统、智能考勤系统等安防领域产品也将更具竞争力。 普陀区质量停车场车牌识别系统诚信为本对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。

    人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？日期：2019-07-03/人气：2392/来源：道尔智控1：图像大小人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的**小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。2：图像分辨率越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的**远距离是10米，7K摄像头是20米。3：光照环境过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。4：模糊程度实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。5：遮挡程度五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为比较好。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。6：采集角度人脸相对于摄像头角度为正脸比较好。但实际场景中往往很难抓拍正脸。

    人脸识别技术目前存在哪些难点日期：2019-06-25/人气：2557/来源：道尔智控当前，人脸识别的过程依次为***检测—人脸检测拍摄—上传服务器对比或本地处理—面部特征点定位—提取和分类—校验和识别—分析返回结果，但这些过程中依然会找到突破点来实现欺骗或者绕过人脸识别，人脸识别隐私问题依然存在技术难点。1、***检测攻击和绕过SecID的员工使用录制的视频，就轻松绕过了俄罗斯***人脸识别公司VisionLabs的***检测。这个方法毫无技术门槛，只要有目标用户的音视频即可剪辑出一段视频实现***检测的攻击。用应用注入的方式，甚至可以实现绕过***检测，因为***检测肯定是先于人脸识别发生的，可以在程序中打断点，通过试验演示整个流程触发断点，分析并修改程序存储的一些关键数值，就能达到绕过***检测的目的。而一旦***检测被绕过，一张普通的照片都能通过静态的人脸识别。2、服务器交互过程攻击很多APP或SDK在上传拍摄的照片时，明文传输，且没有对图像数据进行签名，导致图像数据可以被截获篡改，有的在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施**。在测试某款应用的过程中，甚至出现过这样的情况：本地上传人脸数据到服务器，服务器返回一个匹配度。

车牌识别系统覆盖到的领域越来越广，一些小区、医院、企事业单位、商场、机场、工业园区等都普遍使用。

    人脸识别系统通常由检测、对齐、表征、匹配等构建模块组成日期：2019-06-19/人气：1753/来源：道尔智控一、人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图3a所示。二、人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的2D对齐情况中，即为寻找**适合参考点的比较好仿射变换。图3b和3c展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的3D对齐算法（如[16]）还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向**、人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。四、人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。 对其他车子，将主动保存其进出地下停车场的時间，便于计时收费标准。闵行区本地停车场车牌识别系统联系人

车辆在停靠之，就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额；浦东新区本地停车场车牌识别系统质量商家

    在视频时代的***，车位引导系统也实现了技术升级：融合当前视频车位检测终端的产品特点，综合考虑停车场的后期功能升级需求，视频车位引导系统应运而生。视频车位引导系统是一套基于视频识别技术的车位引导系统。系统通过在每个车位上安装视频车位检测终端来判断当前车位状态，从而统计出空闲车位信息，然后通过停车场内的引导屏的显示，提醒并引导车主快速停车。除此之外，系统后期还可以通过增配设备实现功能升级。通过在停车场的每个车位上前方安装视频车位检测终端，对停车位的图像信息进行实时抓拍，并将抓拍到的车位图像信息通过网络传输给视频节点控制器进行车位状态识别，再把识别完毕的车位状态发送至视频车位检测终端集成的指示灯进行红/绿变换显示，并与**控制器进行通讯。**控制器在接收到视频节点控制器发送的车位状态后，会进行数据处理，并将车位引导屏的数据更新指令发送给视频节点控制器，由控制器控制车位引导屏进行显示，从而实现车位引导功能。 浦东新区本地停车场车牌识别系统质量商家

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