Cechy kontroli dostępu do rozpoznawania czasu Uczęszczanie czasu obecności

1) Funkcja struktury układu modułowego.

System obecności czasu rozpoznawania kontroli dostępu przyjmuje strukturę modułową „serwera + stacji roboczej”, która jest wygodna dla różnych inteligentnych działów do przeprowadzenia niezależnego zarządzania zgodnie z ich autorytetem, i unika zjawiska przekraczania i zarządzania władzy. Na przykład serwer danych jest specjalnie używany do wymiany danych i pamięci; Stacja robocza konserwacyjna jest wykorzystywana do utrzymania systemu rozpoznawania obliczeń kontroli dostępu; Stacja robocza aplikacji jest wykorzystywana do zarządzania pasażerami i pracownikami;

2) Potężna funkcja użycia offline
System zarządzania kontroli dostępu do rozpoznawania czasu Pixel TAK ma potężną funkcję offline. Gdy system sprzętowy i system kontroli dostępu nie mogą się normalnie komunikować, system kontroli dostępu może być nadal stosowany normalnie bez wpływu na wejście i wyjście pasażerów. Pojemność przechowywania kontrolera sprzętowego może osiągnąć do 100 000 zdjęć i 100 000 zapisów historycznych, co nie spowoduje utraty danych z powodu krótkoterminowych awarii komunikacji.
3) Potężna funkcja łączenia
System czasu rozpoznawania obliczeniowej kontroli dostępu ma potężną funkcję powiązania, która może bezproblemowo łączyć się z czasem rozpoznawania twarzy, audycją głosową i innym sprzętem. Gdy system uruchamia alarm, automatycznie zapisuje zdjęcia na miejscu i transmisję głosową w przypadku podpowiedzi głosowych. Na przykład, gdy nielegalna karta jest używana do wprowadzania kanału, system rozpoznawania i frekwencji kontroli dostępu automatycznie wykonuje podpowiedzi przechwytywania obrazu i głosowe, a jednocześnie łączy alarmy dźwiękowe i światło.
4) Głębokie uczenie się w obliczu rozpoznawania czasu rozpoznawania w oparciu o twarz Big Data, co znacznie poprawia solidność systemu i dokładność rozpoznawania.
Algorytm czasu rozpoznawania twarzy przyjmuje tryb głębokiego uczenia się w oparciu o sieć neuronową. Korzystając z dużej liczby prostych jednostek przetwarzania połączonych w celu utworzenia złożonego systemu rozpoznawania i frekwencji kontroli dostępu, naśladuje uczenie się człowieka i system poznawczy oraz uzyskuje ukryte wyrażanie zasad i zasad rozpoznawania i frekwencji, które są trudne osiągnąć w trakcie uczenia się. Dzięki zastosowaniu funkcji kształtu, funkcji w skali szarości, funkcji tekstury skóry oraz innych tradycyjnych funkcji i fuzji, przy użyciu analizy przestrzennej i technologii uczenia się w celu osiągnięcia wysokiej wydajności, wysokiej precyzji, wysokiej solidności, niezawodnego algorytmu porównania twarzy;
W oparciu o praktyczne zastosowania w zakresie bezpieczeństwa, bezpieczeństwa publicznego, edukacji, finansów i innych branż, mamy już setki milionów twarzy Big Data o różnej jakości, postawie, światła, płci itp. , Automatyczne uczenie się, aby uzyskać funkcje twarzy na ludziach. Po przeszkoleniu z dużą liczbą pozytywnych i ujemnych danych próbki algorytm ma oczywiste zalety dokładności, tolerancji błędów, odporności itp. Został przetestowany przez wiele projektów na dużą skalę i w pełni spełnia faktyczną aplikację.
5) Zapewnij potężne narzędzia do przetwarzania obrazu twarzy
W procesie budowania bazy danych listy obserwujących jakość zdjęć jest nierówna, a zdjęcia zdjęć można automatycznie lub ręcznie przetwarzać, aby spełnić odpowiednie standardy i wymagania. Funkcje przetwarzania zdjęć twarzy są następujące:
Wspiera sztuczne przycinanie zdjęć twarzy za pomocą wtyczek lub innych metod.
Wsparcie wywołujące narzędzia do przetwarzania obrazu i analizy obrazu zewnętrznego.
Narzędzia do przetwarzania obrazu obejmują: przetwarzanie kolorów, regulacja jasności, regulacja kontrastu, regulacja nasycenia, regulacja ostrości, regulacja kolorów, korekta rybacki, równowaga światła, gumka, czyszczenie tła, oryginalne przywracanie obrazu, narzędzia do uprawy, super rozdzielczość, automatyczna jasność wielopoziomowa, Automatyczny kontrast wielopoziomowy, automatyczne nasycenie wielopoziomowe, automatyczna ostrość wielopoziomowa itp.