苏州奥尔马电子科技有限公司
江苏省苏州市高新区金猫路9号B幢
丁经理
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方案架构
核心技术及指标
性能指标:抓拍捕获率:>98%(被捕获的人数/经过该点位的总人数系统指标);误抓拍率:<2%以下(每100过人小于2次误抓拍)
人脸1:1对比
人像1:1比对能够判断这两张照片是否属于同一个人,可以处理的人脸不同表情(微笑,张嘴、闭眼)、不同光照(自然光、室内光)、不同姿态(左右20度,低抬头15度),不同年龄段、各种刘海情况、不同装饰(如眼镜,帽子等)
性能指标:万人时,千分之一误识率,通过率高达99%,比对速度小于1秒
人脸1:N对比
在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配,1:N具有动态比对与非配合的特点,动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程,而非配合性是识别过程非强制性与高效性的表现,识别对象无需到特定位置便能完成识别工作。由于这两个特性使1:N难度要远高于静态1:1,因为机器面临着曝光过度、逆光、侧脸、远距离等挑战。
性能指标:N为1万时,千分之一误识率,通过率高达99%,比对速度小于1秒。
人脸特征分析
主要是指对人脸的性别、年龄、情绪进行分析,人脸性别、年龄分析可用于来访客流分析和客户画像,情绪分析可用于访客心理情绪分析。
性能指标:对给定照片的性别、年龄、情绪分析的精准度达到90%以上。
适用场景
考勤管理
通过智能人脸识别技术,实现人脸活体考勤和考勤统计
客户痛点
传统考勤机一般采用IC卡、指纹等媒介,无法完全杜绝员工代替打卡,考勤数据聚合难,难以挂外勤员工,比较难于准确统计员工考勤数据,考勤识别效率低。
客户价值
通过智能人脸识别技术,实现人脸活体考勤功能,有效统计考勤数据,实现智能人事管理,主要功能包括:支持上下班多人同时无感人脸考勤、支持通过人脸终端设备考勤、支持每日考勤报表自动生成、支持员工每日在班总时间统计、支持当月报表汇总、支持为不同地区的办公室定制不同的考勤时间
人脸门禁
人脸门禁系统识别精确高,识别迅速快
客户痛点
传统门禁容易因卡片丢失,忘记携带,因指纹出汗、破皮、油污等造成门禁识别出错的尴尬。
客户价值
人脸门禁可控制电磁锁、电插锁、各种闸机(摆闸、翼闸、三辊闸)等,传统门禁可控制的门禁系统,均可使用人脸门禁替代,人脸门禁系统识别精确高,识别迅速快,万人识别速度<1秒,提高了使用感受的同时,也提高了系统安全性,主要功能包括:支持通过人脸门禁设备刷脸开门、支持无感人脸自动开门、支持门禁权限配置、兼容原有开门方式。
智能迎宾
有助于提高服务水平,增加客户的满意度
客户痛点
楼宇日常来访客户人数较多,通过工作人员难于从访客识别其身份和重要成度,影响访客的体感。
客户价值
采用人脸识别分析技术,针对商务楼宇提供更加快速、高效的客户管理方式,有助于提高服务水平,增加客户的满意度,主要功能包括:支持根据人员类型精准迎宾、支持多种迎宾:考勤、VIP欢迎、精准广告推送、支持自定义播放图片和视频、支持内容远程更新。
访客管理
摈弃传统填单登记,访客真实身份验证
客户痛点
传统的来访登记一般采用表格登记,通过人工手动方式登记身份信息,过程繁冗,无法对来访客人的身份进行真实性验证,后台来访数据难于统计。
客户价值
采用人脸识别访客管理,摈弃传统填单子,人工记录身份证号码等繁冗的操作,通过人脸识别的访客登记系统,规范监控区域内的人员身份信息,避免人工登记出错,有效记录并提供事后追踪分析能力,形成区域内人员信息的闭环,另外配合人脸门禁系统使用,可自动通过系统预设的门禁,主要功能包括:支持通过专用设备进行访客登记、支持通过微信进行访客自助登记、支持访客权限配置、支持在访客到达前台时自动通知被访人。
安防监控
人脸识别和传统安防的结合,从看得见,看得清走向看得懂,会分析,能追踪
客户痛点
视频监控是安防建设的核心,由大规模监控视频产生的海量数据让监控中心的工作变得繁重和效率低下,安防系统整体智能化程度不高、功能单一,并且视频监控与安防系统的联动性不足,系统操作要求较高,楼宇安保人员较难掌握。
客户价值
人脸识别和安防联通的模式,实现“从看得见,看得清走向看得懂,会分析,能追踪”,人脸识别,视频监控,出入口闸机,智能锁,可视对讲,门禁,报警等系统的互联互通,可以打破数据孤岛,提升安防系统的感知能力,分析能力和处理能力,主要功能包括:支持黑名单自动报警、支持陌生人自动报警、支持客流人次,人数和人员类型统计。
客户案例
Step2 提供方案
针对用户业务提供基于UCloud云计算平台及技术的定制方案。
Step3 方案确定
同用户共同优化方案,确定最终方案。
Step4 方案实施
根据方案提供云计算产品,提供所需架构。
Step5 业务迁移
协助用户进行业务迁移,快速排查前一过程遇到的问题,并提供专家指导。
Step6 后续保障优化
快速响应用户在运维过程中遇到的问题,并提供专家建议。