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人臉識別客流分析攝像機

人臉識別客流分析攝像機

精準識別

   人臉識別服務在多個國際公開競賽中刷新紀錄，人臉比對在2017年的 LFW 測評準確度高達99.80%，人臉搜索在 MegaFace 競賽百萬規模中識別率83.29%識別準確率。

 算法

  基于第三代騰訊優圖祖母模型，融合度量學習、遷移學習、多任務學習等多種訓練手段來優化模型；針對不同場景業務的特點，定制化 finetuning 或 distilling 模型，滿足業務性能與時延的雙重需求。

人臉識別攝像機

  深圳市勁松智能科技人臉識別攝像機是人整體解決方案輸出，致力于通過軟硬一體的系統集成和靜態、動態人臉識別技術，建立以人為中心的感知體系，實現不同商業場景中的人機互聯和感知融合。整體解決方案包括但不限于智能硬件、智慧樓宇、智慧商超、智慧社區、智慧校園等垂直行業解決方案，能夠從硬件適配（圖像獲取單元、中央算法識別服務器）、軟件功能開發（標準軟件功能、精準識別數據庫、云端管理服務）到 SaaS 層級軟件集成技術，滿足不同企業用戶的個性化需求。

人臉攝像頭該如何安裝

  面部識別的重要設備之一位于前端，因此稱為前端設備。它是整個人臉識別系統業務流程的一個步驟，承擔著圖像采集的任務。因此，前端攝像頭的安裝非常重要。可以說，如果正確部署前端攝像頭，它將成功一半。那么為什么安裝相機至關重要呢？因為如果攝像機安裝不正確，就無法抓拍到正確的臉部，甚至大大降低了臉部的檢測效率。例如，如果人的面部出現在視野中，則不會捕獲，或者捕獲的圖像模糊。效果不好。那么影響人臉檢測和捕獲的因素有哪些？主要包括以下幾點：1。攝像機安裝高度; 2.攝像機安裝角度; 3.相機圖像質量; 4.面部瞳孔之間的像素;例如，監控距離不能太遠或太近，照明足夠，必要時添加白光。還有一個鏡頭焦距匹配也很重要，我們使用10-40mm和3-10mm兩個鏡頭的例子：1，有些場景很遠，需要大焦距鏡頭才能保證臉部大小; 2，如果選擇小焦距鏡頭，在高度不能降低的情況下，人們必須走得非常接近抓拍，此時因為角度α過大，拍攝的照片可能是頭部。因此，如果使用3-10mm鏡頭，建議監測距離為5米;如果使用10-40mm鏡頭，建議監測距離為10米，如下圖所示：一般的面部攝像機安裝要求如下：1。確保面部清晰; 2.門或通道，屏幕要求完全覆蓋門或通道，建議寬度小于2.5米; 3.嘗試使面部足夠大的像素達到識別標準，瞳孔之間的像素大于40像素;