據悉,“刷臉支付”車載機安裝在前門司機位置的旁邊,呈長方形,側面上方有兩個攝像孔和補光燈。市面只需要注冊開通了“刷臉”APP的乘客上車時,車上的車載機瞬間識別乘客的人臉照片,然后發出“支付成功”的聲音。“刷臉乘車太方便了,比掃二維碼都快,以后不用拿出手機就可以乘公交車了。”GY坐刷臉公交車的市民許先生說。 據技術人員介紹,公交人臉識別的設備裝配了帶有紅外雙目的攝像頭,用戶提前在乘車APP上傳面部數據,面部數據存儲在系統數據庫。乘車時,車載終端會自動將采集的乘客人臉與數據庫進行比對、效驗,相似度達到一定準確率即可完成支付,對于錯誤的識別也會有響應的語音提示。“刷臉”乘公交車不僅方便,此舉還能方便客運企業實現客流流向大數據分析、班車及駕駛員管理、乘車實名制、公共安全管理等。隨著公交智能化水平的提升,為**時期市民乘坐公共交通出行,刷臉測溫提供了更加安全便捷的乘車環境。廣西客流統計刷臉車載刷卡機
今年流行靠臉走天下,吃飯刷臉、購物刷臉、看病刷臉…刷臉支付讓廣大市民體驗了一把靠臉出行的便捷。而在在金華,駐馬店乘坐公交車,直接刷臉就可以支付。這項新穎的高科技,已經刷爆市民的朋友圈。伴隨著日新月異的科技發展,越來越多的新興科技應用進入我們的日常生活之中,而這一段時間以來,公交刷臉支付更是成為各界熱切討論的話題。公交刷臉支付終端參數:
硬件系統:安卓系統,可以退提供SDK,支持二次開發對接
定位方式:GPS、北斗(雙模)
工作溫度:-20℃~65℃
儲存溫度:-45℃~85℃
顯示模式:8英寸TFT-LCD
顯示屏:1280*800
工作電壓:DC 8V-50V
通訊接口:USB-HOST、USB-OTG、HDMI、RS485和TTL-232二選一
功率損耗:≤ 10W
攝像頭采用紅外、雙目人臉識別攝像頭,可有效防控圖片、視頻及面具攻擊;
青海掃碼驗票刷臉可以為城市形象的提升做出貢獻。市民可以更加方便快捷地乘坐公交,減少等待時間和擁擠程度,提高出行體驗。

公交巴士刷臉支付的優越性: 1、刷臉乘車方便快捷,可以解決移動支付對手機的依賴;刷臉識別技術在公交領域應用后,只要預先在一卡通中心錄入人臉信息,便可以在上車后通過人臉識別顯示一卡通賬戶余額,下車刷臉費用自動扣除。不用刷卡也不需要掏出手機,沒有任何主動操作,便完成了整個認證和支付的過程,提供客運企業的效率。 2、公交巴士刷臉支付是未來的客運市場需求,自助模式給乘客或者檢票元帶來“解放”; 3、公交刷臉支付是科技的發展,對于后期拓展周邊商家實現一臉暢通提供了方便。 從乘客體驗來看,刷臉乘車的速度非常快,刷臉過程中不需要任何額外的動作,刷臉成功之后會有相應的提示信息,整個過程簡單便捷
臻智付公交刷臉軟件云平臺:
系統基本使用流程:
1:員工自主下載BKH智慧出行APP
2:BN巴士管理處錄入員工信息
3:員工乘車打開邦客惠APP二維碼,掃碼即可乘車,語音提示:請上車。
(A:非本企業人員返回錯誤,需要聯系寶能巴士管理中心)
(B:采用扣費為零方式,項目確定后在增加此功能)
4:BN管理中心可以通過后臺對于離職員工停止乘車服務。(項目確定后在增加此功能)
刷臉乘車的速度非常快,刷臉過程中不需要任何額外的動作,刷臉成功之后會有相應的提示信息,整個過程簡單便捷。目前云南MZ市區的幾條公交均已完成了刷臉支付設備的改造,乘坐這兩路車可以直接刷臉進行支付。 公交刷臉支付支持云端數據同步,可實現與后臺服務器數據庫信息同步、在線刷臉支付扣款、乘車記錄統計功能。

智慧公交巴士刷臉終端用途:
該款帶體溫檢測功能的智能刷臉掃碼收費終端的主要用于公共人員流通的場合,主要功能是體溫檢測,同時具備電子支付、余額查詢、無線通訊、GPS定位、IC卡讀卡等功能。主要應用于以下應用領域:
l 旅游景點/游樂場進出刷臉體溫檢測
l 工業園區進出刷臉掃碼體溫檢測
l 校園進出刷臉掃碼體溫檢測
l 公交消費刷臉掃碼體溫檢測
l 余額查詢刷臉掃碼體溫檢測
l 企業巴士刷臉掃碼體溫檢測
l 校園巴士刷臉掃碼體溫檢測
從現場測試情況來看,刷臉乘車的速度非常快,且刷臉過程中無需其他額外的動作或出示任何物件,刷臉成功之后也會有相應的信息語音提示信息,整個過程簡單便捷,頗有“黑科技”之感。 此公交刷臉試點上線也是**防控期間該地區在城市公交常規線路上開通“體溫檢測+刷臉支付”乘車應用。湖南快速公交刷臉的優勢
邦客H正式宣布,惠公交進入5G+“刷臉”乘車時代,乘客以后乘坐公交車,將逐步實現不用掏手機和現金。廣西客流統計刷臉車載刷卡機
人臉識別研究始于上世紀60年代末至70年代初,與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬于生物識別技術的一種。早期人臉識別技術,是測量人臉上根據眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個部位的幾何關系,通過圖像庫中的人臉模板,與待識別人臉在灰度上的相似程度,來實現人臉識別。其弊端是容易丟失有用信息,在視角、表情等變化的情況下識別能力很差。因為時間原因,身份證照片和用戶當前的照片往往有一些差異,比如臉的寬度等,但瞳孔間的距離則相對恒定。傳統回歸運算可能會出現誤差,現在,深度學習算法不斷被改進,可以把人臉分為100多個關鍵點,盡量避免誤差。廣西客流統計刷臉車載刷卡機
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