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          從車牌識別到人臉識別如何賦能智慧安防弱電系統(tǒng)?
          來源: | 作者:jungle | 發(fā)布時間: 2021-12-11 | 3270 次瀏覽 | 分享到:

             武漢安裝人臉識別門禁一卡通系統(tǒng)|無人值守車牌識別停車場|景區(qū)電子票務(wù)系統(tǒng)掃碼檢票閘機|擺閘通道閘機|考勤機|消費機|水控機|手機二維碼門禁考勤系統(tǒng)。   


          我們所處的時代,技術(shù)發(fā)展有著決定性的影響。科技變化如此之快,我們幾乎無法跟上它的腳步,更不用說預(yù)測未來了。其中發(fā)展快速,擁有強大影響力和吸引力的技術(shù)進步之一就是圖像識別。武漢為安科技有限公司推出了切合實際應(yīng)用場景下的無人值守車牌識別收費系統(tǒng)人臉識別門禁考勤訪客一卡通一臉通系統(tǒng)等產(chǎn)品。
           
            何謂圖像識別?簡單來說,圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù),屬于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的一種實踐應(yīng)用。在生活中,“以圖搜圖”就是利用了圖像識別技術(shù)。
           
            而早在深度學(xué)習(xí)熱潮掀起之前,安防行業(yè)圖像識別已有較為成熟的應(yīng)用案例。
           
            在安防領(lǐng)域,視頻監(jiān)控發(fā)揮著不可替代的作用,而視頻監(jiān)控又對圖像識別技術(shù)有較高要求,目前這一技術(shù)已廣泛應(yīng)用于公安、交通、零售、司法、教育等行業(yè),對整個社會的穩(wěn)定和諧發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。現(xiàn)階段人工智能在安防領(lǐng)域常見的應(yīng)用主要是車牌識別和人臉識別。
           
            車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用由來已久,技術(shù)相對成熟,人工智能的應(yīng)用提高了車牌識別的準(zhǔn)確率。近年來,車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識別車輛身份的主要手段。
           
            而對于車牌識別算法的廠家來說,如何延伸對目標(biāo)車輛的識別范圍,實現(xiàn)更精確的識別是市場所需。
           
            人臉識別技術(shù)是隨著技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的生物識別技術(shù),和指紋、瞳孔識別技術(shù)是同樣性質(zhì)的智能識別。其原理是通過人臉面部的性來進行身份的識別。
           
            人臉識別在安防系統(tǒng)中的應(yīng)用主要分為身份驗證和身份識別兩種模式。一是身份驗證。即將當(dāng)事人身份與正在發(fā)生的行為聯(lián)系在一起,確定行為是否被允許。這類應(yīng)用主要是門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、教育考試系統(tǒng)等,起到可靠的身份驗證作用,完成目標(biāo)人物行為權(quán)限的驗證和信息記錄。
           
            二是身份識別。對系統(tǒng)輸入的面部圖像和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存在的面部圖像進行比對,完成目標(biāo)面部圖像身份信息的確認。在海關(guān)、機場、公安等場合和部門廣泛應(yīng)用,對待查人員身份進行有效識別,能夠有效識別確認被拐人口、在逃不法分子等人員信息。
           
            當(dāng)然,盡管應(yīng)用廣泛,安防圖像識別仍處于早期階段,存在一些問題。目前一個現(xiàn)實的情況是,受深度學(xué)習(xí)驅(qū)動,云端視覺圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展,前端視覺成像技術(shù)卻依舊裹足不前,無法與之相匹配,成為了嚴重的瓶頸。
           
            此外,資金也是一個重要影響因素。由于用于數(shù)據(jù)流編程的開源軟件庫越來越多,視頻監(jiān)控布設(shè)越來越密集,安防企業(yè)能夠以很低的成本進行研究和學(xué)習(xí)。然而,并非所有問題都能得到解決,因為并非一切都是已知的。為了實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)意,還要平衡預(yù)算,AI安防公司仍有很長的路要走。

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