上海融瑞環(huán)保科技有限公司位于國際金融中心--中國上海。公司是吊鉤可視化、塔吊黑匣子、揚塵監(jiān)測系統(tǒng)、塔吊監(jiān)測系統(tǒng)、霧炮、塔機噴淋、工程洗輪機、指紋鎖、人臉識別、風速儀等一系列環(huán)保設備的研發(fā)生產銷售為一體的專業(yè)化公司，同時還與美國，日本有著技術合作，深厚的外資背景使公司獲得了堅實的技術支持和雄厚的資金實力。 上海融瑞公司由上海復旦留美博士聯(lián)合創(chuàng)辦，致力于引進歐洲及日本的先進環(huán)保工藝和環(huán)保設備，為國內企業(yè)提供一體化的環(huán)保解決方案和世界尖 端技術。公司現(xiàn)已引進了日本先進的揚塵環(huán)境實時監(jiān)測技術，同時結合上海強大的環(huán)保產業(yè)背景及裝備優(yōu)勢，力爭在環(huán)保產業(yè)中做到地位。公司將以領 先的環(huán)保設備和設計方案，以及在各種工業(yè)廢水廢氣、大氣、礦山、市政施工、建筑工程、公路鐵路工程以及基礎建設等領域的海外成功經驗，為各種環(huán)保問題提供可靠的解決之道。 上海融瑞公司一直秉承“矢志碧水，一諾千金”的理念，集環(huán)保技術研發(fā)，環(huán)保產品研制、環(huán)境工程設計、施工建設，環(huán)保設施運營為一體，承接省市建筑工地施工現(xiàn)場揚塵環(huán)保一站式解決方案、以及工業(yè)水、氣、聲、渣的治理和循環(huán)經濟運用，是獨立進行商業(yè)運作，綜合效益與社會效益并重的有限責任公司。 上海融瑞公司擁有一支強大的技術團隊,技術人員來自國內、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學，德國漢堡工業(yè)大學，復旦大學,交通大學等國內外著 名高校建立緊密的技術合作關系。依托國家的政策和扶持，為國內環(huán)保技術引進新型技術貢獻力量。 借助于我們優(yōu) 秀的技術團隊以及豐富的海外資源，我們力爭立足環(huán)保揚塵處理行業(yè)，實現(xiàn)縱橫向產品多元化，技術多元化，大成套，一條 龍服務。
人臉識別系統(tǒng)組成分析：系統(tǒng)由前端人臉抓拍采集子系統(tǒng)、網絡傳輸子系統(tǒng)和后端解析管理子系統(tǒng)組成，實現(xiàn)對通行人臉信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。系統(tǒng)中，前端人臉采集設備負責人臉圖像的采集，接入服務器主要實現(xiàn)圖片及信息的接收和轉發(fā)功能，可為多種型號、多個廠家的抓拍機提供統(tǒng)一接入服務，接收到的抓拍圖片存入云存儲單元，并由人臉結構化分析服務器對抓拍的視頻及圖像進行建模以及黑名單實時比對報警，建模得到的人臉信息以及模型數據存入大數據單元。后端解析應用平臺則根據用戶的應用需要，支持實時人臉抓拍、檢索等功能，可向用戶提供黑名單庫與抓拍圖片的實時比對信息，為快速高效查到可疑目標提供服務。
一文讀懂人臉識別技術，沒那么神秘
01前端人臉抓拍采集子系統(tǒng)
前端人臉抓拍采集子系統(tǒng)負責完成人臉信息的采集，包括人臉小照片、過人場景照片、視頻流等。主要由人臉圖像采集設備（視頻監(jiān)控攝像機或帶人像識別功能的人像抓拍機）、補光燈、外場工業(yè)交換機、開關電源、防雷器等設備及桿件組成。
02網絡傳輸子系統(tǒng)
負責系統(tǒng)組網，完成數據、圖片、視頻流的傳輸與交換。一般通過租用運營商光纖鏈路組建專網，可通過EPON方式組網（單點上傳帶寬≥20Mbps，可根據需求增加），包括光纖收發(fā)器或EPON設備。
03后端解析管理子系統(tǒng)
負責對前端人臉抓拍采集子系統(tǒng)相關數據的匯聚、處理、存儲、應用、管理與共享，由人臉結構化分析服務、應用管理和存儲系統(tǒng)組成。中心管理平臺由搭載平臺軟件模塊的服務器組成，包括中心管理服務器、視頻流接入處理服務器、圖片流接入處理服務器等。二、人臉識別系統(tǒng)架構分析人臉識別系統(tǒng)架構分為內網和專網兩個部分。其中內網的人像應用平臺，主要負責區(qū)域特色主題庫和個性化采集人像庫的特征提取、建庫，以及與其他部署單元的聯(lián)動功能；專網的人像識別前置服務主要負責實時視頻分析、人臉照片結構化、人像比對計算、路人數據存儲和路人檢索等功能，承擔主要的計算功能。

人臉識別系統(tǒng)通常由以下構建模塊組成：
人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。如圖 3a 所示。
人臉對齊。人臉對齊的目標是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

主要功能特色包括：
1.靈活的系統(tǒng)擴展性
基于先進的分布式系統(tǒng)架構，支持動態(tài)擴充人臉匹配服務器，實現(xiàn)千萬級甚至億級海量人臉庫的支持。
2.的人臉比對性能
單臺人臉匹配服務器每秒可完成 2000 萬人次實時比對，從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規(guī)模下，人臉比對結果前 10 位的命中率在95%以上
3.對人臉的寬容度高，具備人臉姿態(tài)矯正功能，當人臉左右上下傾斜在 25 度以內時不會影響識別結果。
支持基于可見光環(huán)境下的人臉識別，人臉識別結果受光線變化影響小。
對于人臉的變化，包括表情、胡須、眼鏡、發(fā)型、年齡等，算法均具有良好的適應性，不影響識別準確度。
4.支持移動終端
系統(tǒng)客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上，可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。

技術原理：
人臉識別內容
人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
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