上海融瑞環?？萍加邢薰疚挥趪H金融中心--中國上海。公司是吊鉤可視化、塔吊黑匣子、揚塵監測系統、塔吊監測系統、霧炮、塔機噴淋、工程洗輪機、指紋鎖、人臉識別、風速儀等一系列環保設備的研發生產銷售為一體的化公司，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合創辦，致力于引進歐洲及日本的環保工藝和環保設備，為國內企業提供一體化的環保解決方案和世界尖 端技術。公司現已引進了日本的揚塵環境實時監測技術，同時結合上海強大的環保產業背景及裝備優勢，力爭在環保產業中做到地位。公司將以領 先的環保設備和設計方案，以及在各種工業廢水廢氣、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，集環保技術研發，環保產品研制、環境工程設計、施工建設，環保設施運營為一體，承接省市建筑工地施工現場揚塵環保一站式解決方案、以及工業水、氣、聲、渣的治理和循環經濟運用，是立進行商業運作，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，公司還與東京工業大學，德國漢堡工業大學，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，為國內環保技術引進新型技術貢獻力量。 借助于我們優 秀的技術團隊以及豐富的海外資源，我們力爭立足環保揚塵處理行業，實現縱橫向產品多元化，技術多元化，大成套，一條 龍服務。
人臉識別：業界*
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統準確率高 25%比國內某人臉識別商用系統準確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態變化30 度內可識別，60 度內可檢測人臉大小低50 像素可識別，28 像素可檢測
4、在海量（百萬級以上）人臉庫應用場景下，人臉識別準確率高達 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內，依舊可以保持 90%以上的識別準確率。

人臉識別系統組成分析：系統由前端人臉抓拍采集子系統、網絡傳輸子系統和后端解析管理子系統組成，實現對通行人臉信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。系統中，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圖片及信息的接收和轉發功能，可為多種型號、多個廠家的抓拍機提供統一接入服務，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，可向用戶提供庫與抓拍圖片的實時比對信息，為快速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
前端人臉抓拍采集子系統負責完臉信息的采集，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
負責系統組網，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），包括光纖收發器或EPON設備。
03后端解析管理子系統
負責對前端人臉抓拍采集子系統相關數據的匯聚、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、人臉識別系統架構分析人臉識別系統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。

人臉的識別過程
一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

人臉識別系統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。
隨著工地施工安全要求的日益提高，人臉、指紋等高新技術也應用成了日常措施
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