Značajke sustava za kontrolu pristupa

1) Funkcija strukture modularnog sustava.

Sustav za prisustvo vremena za kontrolu pristupa prihvaća modularnu strukturu "poslužitelja + radne stanice", koja je prikladna za različite inteligentne odjele za izvršavanje neovisnog upravljanja u skladu s njihovim ovlastima i izbjegava fenomen prelaska vlasti i zbrke upravljanja. Na primjer, poslužitelj podataka posebno se koristi za razmjenu i pohranu podataka; Radna stanica za održavanje koristi se za održavanje sustava za prisustvo vremena za prepoznavanje pristupa kontrolama; Radna stanica za prijavu koristi se za upravljanje putnicima i zaposlenicima;

2) Funkcija moćne offline upotrebe
Sustav upravljanja pristupom pristupu pristupa PIXEL -u ima snažnu izvanmrežnu funkciju. Kad hardverski sustav i sustav kontrole pristupa ne mogu normalno komunicirati, sustav kontrole pristupa i dalje se može normalno koristiti bez utjecaja na ulazak i izlazak putnika. Kapacitet skladištenja hardverskog kontrolera može doseći do 100 000 fotografija i 100 000 povijesnih zapisa, što neće uzrokovati gubitak podataka zbog kratkoročnih kvarova u komunikaciji.
3) Moćna funkcija povezivanja
Sustav prisutnosti vremena za kontrolu pristupa ima snažnu funkciju povezivanja, koja se može neprimjetno povezati s pohađanjem vremena prepoznavanja lica, glasovnom emitiranjem i drugom opremom. Kad sustav pokrene alarm, automatski će spremiti fotografije na licu mjesta i glasovno emitiranje za glasovne upute. Na primjer, kada se ilegalna kartica koristi za ulazak u kanal, sustav za prepoznavanje i posjedovanje pristupa automatski izvodi snimku slike i glasovne upute, a istovremeno povezuje zvučne i lagane alarme.
4) Pohađanje vremena prepoznavanja lica s dubokim učenjem na temelju velikih podataka, što uvelike poboljšava robusnost sustava i točnost prepoznavanja.
Algoritam prisustva vremena prepoznavanja lica prihvaća način dubokog učenja na temelju neuronske mreže. Korištenjem velikog broja jednostavnih procesorskih jedinica međusobno povezanih kako bi tvorili složeni sustav prepoznavanja i sudjelovanja u kontroli pristupa, on oponaša ljudski sustav učenja i kognitivnog sustava i dobiva implicitni izraz pravila i pravila prepoznavanja i pohađanja lica koja je teško postići u procesu učenja. Kroz upotrebu značajki oblika, značajke sive boje, značajke teksture kože i druge tradicionalne značajke i fuziju, koristeći prostornu analizu i zakazivanje tehnologije učenja za postizanje visokih performansi, visoke preciznosti, visoke robusnosti, pouzdanog algoritma za usporedbu lica;
Na temelju praktičnih primjena u sigurnosti, javnoj sigurnosti, obrazovanju, financijama i drugim industrijama, već imamo stotine milijuna lica velikih podataka različitih kvaliteta, držanja, svjetla, spola itd. Za duboko učenje, koristeći ogromne podatke, koristeći duboko učenje duboko , automatsko učenje za dobivanje ljudskih lica. Nakon što je obučen s velikim brojem podataka o pozitivnim i negativnim uzorcima, algoritam ima očigledne prednosti u točnosti, tolerancije grešaka, robusnosti itd. Testirali su ga mnogi veliki projekti i u potpunosti ispunjava stvarnu primjenu.
5) Omogućite moćne alate za prethodnu obradu slike lica
U procesu izgradnje baze podataka sljedeće popise, kvaliteta fotografija je neujednačena, a fotografije s fotografijama mogu se automatski ili ručno obraditi kako bi ispunili relevantne standarde i zahtjeve. Funkcije obrade fotografija lica su sljedeće:
Podržava umjetno obrezivanje fotografija lica kroz dodatke ili druge metode.
Podržite pozivanje alati za obradu i analizu trećih strana.
Alati za obradu slike uključuju: obrada boja, podešavanje svjetline, podešavanje kontrasta, podešavanje zasićenja, podešavanje oštrine, podešavanje boje, korekcija ribljeg pija, lagano balans, brisanje, čišćenje pozadine, originalno obnavljanje slike, alati za obrezivanje, super rezolucija, automatska svjetlina na više razina, Automatski kontrast na više razina, automatska zasićenost na više razina, automatska oštrina na više razina, itd.