
華體牌360度全景攝像機專用監控立桿定制生產
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人臉識別監控桿:
人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。監控桿,英文名稱Control rod,是用于室外監控攝像機安裝的柱狀支架道路監控通常使用高度2.8米橫臂1.5米來進行制作。沒有特殊情況所有監控桿預埋件混凝土為C25砼,所配鋼筋符合國標及受風要求。
基本結構:主要由立桿、連接法蘭、造型支臂、安裝法蘭及鋼構預埋件組成。
立桿材質:不銹鋼管和鍍鋅管。
高度:1.5-8米
管直徑:δ60-76-90-114-140-165-180-220-260-300.
厚度:1.5mm-6mm
立桿價格包含:含支臂(600mm以內),4mm鋼制法蘭盤。
其他可選配件:
DL地籠(預埋件):400*M14*4
600*M16*4
防雨箱:可按照客戶要求選擇大小。
支臂樣式、長度、可根據客戶需求定制。
人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。
人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等
