Розпізнавання облич на базі штучного інтелекту
Рішення розроблено для розпізнавання осіб в потоці людей: визначення статі, віку, раси та етнічної приналежності
Переваги розпізнавання обличчя
До 99.35% точність розпізнавання облич
До 200 одночасно розпізнаних осіб в кадрі при потрібній роздільній здатності
Більш ніж 100 мільйонів розпізнаних осіб від 1 клієнта за 1 місяць
- 01 Пошук та розпізнавання облич у режимі реального часу
- 02 Перегляд місць перебування та переміщення осіб із миттєвим сповіщенням про те, що таку особу знайдено
- 03 Face identification and finding a match against a database of faces
- 04 Визначення додаткової інформації: стать, вік, раса, емоції
- 05 Ідентифікація особи при наявності додаткових характеристик: бороди, вусів, окулярів, захисної маски
- 06 Формування списків для осіб, переміщення яких має контролюватися
- 07 Creating White/Black & VIP Lists
- 08 Підтримка імпорту (CSV) і експорту бази даних (EXCEL/PDF/CSV/JSON)
- 09 Можливість обробки статистичних даних і формування звітів
- 10 Побудова бізнес логіки
- 11 Кросплатформеність і багатомовний інтерфейс
Why choose our AI face recognition software?
Це не вигадана річ — це практична технологія, розроблена для реальних операцій. Спираючись на наш досвід, організації обирають розпізнавання облич з трьох простих причин: швидше реагування, безперешкодний доступ і більш повні операційні дані. Хочете менше черг біля воріт? Швидше виявлення загроз? Краще відстеження відвідуваності? Ми для цього і створені.
- До 99.35% точність розпізнавання облич на каліброваних налаштуваннях камери (день/ніч, хороший кут). Як показали наші тести,, точність залежить від розташування камери та освітлення.
- До 200 одночасно розпізнаних облич на кадр із запитуваною роздільною здатністю — корисно для жвавих вестибюлів та транспортних вузлів.
- Високопродуктивна ємність: більше ніж 100 мільйонів подій розпізнавання обличчя для одного клієнта на місяць у великих розгортаннях (аналітичні/архівні робочі процеси).
- Пошук і зіставлення в режимі реального часу: миттєвий пошук у VIP-списках, чорних списках або списках співробітників.
- Виявлення аксесуарів та зовнішнього вигляду: борода, вуса, окуляри, захисний щиток для обличчя, маска, плюс оцінка вікового діапазону та неідентифіковані демографічні зведення (лише агреговані).
- Експорт та інтеграції: Експорт у формати CSV / Excel / PDF / JSON; підтримка MySQL, PostgreSQL, MS SQL, Oracle.
- Конструктор бізнес-логіки та RBAC: створювати сповіщення та конвеєри, детально визначені права користувачів та журнали аудиту.
- Кросплатформний, багатомовний інтерфейс користувача для глобальних команд.
Як це працює — простий, ефективний конвеєр
01
Захоплення: IP/ONVIF камери передають дані на граничні вузли або безпосередньо на наш сервіс. Метадані (час, ідентифікатор камери, зона) додаються.
02
Виявлення та кодування: У кожному кадрі виявляються обличчя; генеруються вбудовування (векторні представлення).
03
Матч та рішення: Вбудовування зіставляються з локальними або хмарними індексами за допомогою налаштовуваних порогових значень, після чого запускається бізнес-логіка (сповіщення, доступ, виставлення рахунків).
04
Дії та аудит: сповіщення в режимі реального часу, контроль воріт, журнали відвідуваності, звіти — все це із зашифрованим сховищем та журналами аудиту.
Реальні продукти та інструменти, з якими ми працюємо
Ми інтегруємося зі звичайними екосистемами камер та обчислень, тому вам не доведеться оновлювати навантажувач:
- Камери: Axis, Hikvision, Dahua (ONVIF/RTSP).
- Крайове обладнання: Сімейство NVIDIA Jetson, Intel NUC, виділені сервери на графічних процесорах.
- Cloud & APIs: API розпізнавання обличчя Microsoft Azure, Amazon Rekognition та відкриті фреймворки (моделі OpenCV, dlib, FaceNet, PyTorch).
VMS & Access: Milestone, Genetec та системи доступу до дверей на замовлення.
Випадки використання — коли розпізнавання облич швидко окупається
Сповіщення про зникнення безвісти, повторна ідентифікація підозрюваних за допомогою камер та швидша ситуаційна обізнаність для диспетчерських. Коли ми випробували цей продукт у пілотних проектах для муніципалітетів час реагування на критичні сповіщення значно покращився завдяки маршрутизації відео та сповіщень у режимі реального часу.
Визначайте учасників програми лояльності під час їхнього входу та миттєво пропонуйте персоналізовані пропозиції, пришвидшуйте оформлення замовлення для визнаних клієнтів та покращуйте робочі процеси запобігання втратам для підвищення загальної ефективності роздрібної торгівлі.
Підвищте промислову безпеку та ефективність за допомогою систем розпізнавання облич, які контролюють доступ до обмежених зон, стежать за дотриманням протоколів безпеки та запобігають несанкціонованому проникненню. Виробники скорочують час простою та підвищують відповідальність робочої сили, інтегруючись з існуючими системами безпеки та ERP.
Замініть ручний вхід та картки-ключі на систему розпізнавання облич відвідувачів для офісів, шкіл, лікарень та заводів. Ми бачили, як заводи скорочують час очікування на складі та спрощують узгодження заробітної плати завдяки інтеграції з системами управління персоналом.
Аналіз пасажиропотоку, вимірювання черг та доступ уповноваженого персоналу до безпечних зон. Системи розпізнавання облич в аеропортах повинні бути обізнані з питаннями конфіденційності — ми надаємо агреговану аналітику та мінімальні можливості зберігання даних.
Безперешкодний вхід для мешканців та перевірених відвідувачів, а також журнали аудиту для керуючих нерухомістю. На основі наших спостережень, мешканці цінують зручність, коли контроль конфіденційності чіткий.
Варіанти розгортання: Cloud vs Edge vs Hybrid
Варіант |
Найкраще для |
Переваги |
Недоліки |
|---|---|---|---|
|
Edge |
Шлюзи з низькою затримкою, сайти, що чутливі до конфіденційності |
Низька пропускна здатність, швидші сповіщення, дані залишаються локальними |
Вища вартість обладнання, локальне обслуговування |
|
Cloud |
Централізована аналітика, кореляція кількох сайтів |
Легке масштабування, централізовані оновлення |
Пропускна здатність, можлива вища затримка |
|
Hybrid |
Великі розгортання з багатьма сайтами |
Найкраще з обох: локальний висновок + центральний індекс |
Більш складна архітектура |
Поширені питання
Біометрична система розпізнавання облич витягує риси обличчя в числове вбудовування та порівнює ці вбудовування для ідентифікації або повторної ідентифікації людей, тоді як стандартна камера записує лише зображення.
Точність залежить від камери, кута, освітлення та порогових значень — у каліброваному розгортанні ми спостерігали до 99,35% для зчитування одного обличчя. Сцени з кількома обличчями та перекриття знижують точність, тому ми поєднуємо багатокадрове голосування та бізнес-правила.
Так — ми підтримуємо інтеграцію з VMS, системами контролю доступу до дверей (зчитувачі карток/замки) та системами управління персоналом/нарахування заробітної плати, щоб забезпечити роботу систем розпізнавання облич відвідувачів та систем контролю доступу до дверей за допомогою розпізнавання облич.
Так, ми розгорнули системи розпізнавання облич для перевірки відвідуваності на заводах та в лікарнях. Ми рекомендуємо периферійний висновок для потоків даних з низькою затримкою та ретельний контроль конфіденційності в медичних контекстах.
Ми проводимо аудити точності за демографічними зрізами під час POC та коригуємо навчання/порогові значення, використовуємо перевірку кількох наборів даних та застосовуємо консервативні, безпечні значення за замовчуванням. Ми також уникаємо виведення захищених атрибутів, а натомість повідомляємо про агреговані, анонімізовані висновки.