Karakteristik nan aksè kontwòl figi tan prezans sistèm prezans

1) Fonksyon estrikti sistèm modilè.

Sistèm prezans nan kontwòl aksè nan figi kontwòl adopte yon "sèvè + estasyon" estrikti modilè, ki se pratik pou diferan depatman entèlijan pote soti nan jesyon endepandan dapre otorite yo, epi evite fenomèn nan otorite travèse ak konfizyon jesyon. Pou egzanp, se sèvè a done espesyalman itilize pou echanj done ak depo; Se estasyon travay la antretyen yo itilize pou antretyen nan sistèm nan kontwòl prezans kontwòl figi tan; Se estasyon aplikasyon an itilize pou jesyon an nan pasaje ak anplwaye;

2) pwisan fonksyon itilize offline
Pixel figi rekonesans tan an prezans aksè sistèm jesyon kontwòl gen yon pwisan fonksyon offline. Lè sistèm nan pyès ki nan konpitè ak sistèm nan kontwòl aksè pa ka kominike nòmalman, sistèm nan kontwòl aksè ka toujou itilize nòmalman san yo pa afekte antre a ak sòti nan pasaje yo. Kapasite nan depo nan kontwolè a kenkayri ka rive jwenn jiska 100,000 foto ak 100,000 dosye istorik, ki pa pral lakòz pèt done akòz kout tèm echèk kominikasyon.
3) Fonksyon koneksyon pwisan
Sistèm prezans nan kontwòl aksè nan kontwòl tan gen yon fonksyon koneksyon pwisan, ki ka transparans lyen ak prezans tan rekonesans figi, emisyon vwa ak lòt ekipman. Lè sistèm lan deklannche yon alam, li pral otomatikman ekonomize sou-sou sit foto ak emisyon vwa pou envit vwa. Pou egzanp, lè yo itilize yon kat ilegal antre nan kanal la, rekonesans kontwòl la figi ak sistèm prezans otomatikman fè kaptire imaj ak vwa envit, ak nan menm tan an lyen son ak alam limyè.
4) Deep Learning Face Rekonesans Tan prezans ki baze sou figi gwo done, ki anpil amelyore solidite sistèm ak presizyon rekonesans.
Algorithm prezans nan tan rekonesans figi adopte mòd nan aprantisaj gwo twou san fon ki baze sou rezo neral. Lè l sèvi avèk yon gwo kantite inite pwosesis senp konekte youn ak lòt yo fòme yon rekonesans konplèks kontwòl figi ak sistèm prezans, li imite aprantisaj imen an ak sistèm mantal, ak jwenn ekspresyon an enplisit nan règleman yo ak règleman nan rekonesans figi ak prezans ki difisil a reyalize nan pwosesis aprantisaj la. Atravè itilize nan karakteristik fòm, karakteristik gri, karakteristik teksti po ak lòt karakteristik tradisyonèl ak fizyon, lè l sèvi avèk analiz espasyal ak teknoloji aprantisaj orè reyalize pèfòmans segondè, segondè presizyon, segondè fyabilite, algorithm fyab konparezon figi;
Baze sou aplikasyon pratik nan sekirite, sekirite piblik, edikasyon, finans ak lòt endistri yo, nou deja gen dè santèn de dè milyon de figi gwo done nan bon jan kalite diferan, pwèstans, limyè, sèks, elatriye pou aprantisaj gwo twou san fon, lè l sèvi avèk done masiv, lè l sèvi avèk aprantisaj gwo twou san fon , Aprantisaj otomatik yo ka resevwa karakteristik figi moun. Apre yo te resevwa fòmasyon ak yon gwo kantite figi done pozitif ak negatif echantiyon, algorithm a gen avantaj evidan nan presizyon, tolerans fay, fyabilite, elatriye Li te teste pa anpil pwojè gwo-echèl ak konplètman satisfè aplikasyon aktyèl la.
5) Bay pwisan zouti imaj preprocessing figi
Nan pwosesis la nan bati baz done a lis swiv, bon jan kalite a nan foto yo se inegal, ak imaj yo foto ka otomatikman oswa manyèlman trete fè yo satisfè estanda yo ki enpòtan ak kondisyon. Figi fonksyon pwosesis foto yo jan sa a:
Li sipòte atifisyèl cultures nan foto figi nan plòg-ins oswa lòt metòd.
Sipòte rele twazyèm-pati pwosesis imaj ak zouti analiz.
Zouti pwosesis imaj enkli: pwosesis koulè, ajisteman klète, ajisteman kontras, ajisteman saturation, ajisteman précision, ajisteman koulè, koreksyon fisheye, balans limyè, gonm, netwayaj background, restorasyon imaj orijinal, zouti cultures, rezolisyon super, otomatik milti-nivo klète, Otomatik milti-nivo kontras, otomatik milti-nivo saturation, otomatik milti-nivo précision, elatriye.