上海融瑞環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。
系統構成：
系統分為服務器端和客戶端，服務器端由多臺視頻智能分析服務器和視頻檢索管理服務器組成，視頻智能分析服務器通過網絡從流媒體轉發服務器獲取視頻或圖片，由視頻智能分析算法進行特息的提取，目前主要提供針對人和車輛的相關特息的分析與提取，具體包含：
1.人
包括長相、年齡、性別、衣服顏色、褲子顏色、是否戴眼鏡、是否留胡子等
2.車
包括、車身顏色、車標、車型等
視頻檢索管理服務器主要負責與客戶端的交互、特性信息數據庫的管理以及特息的搜索。

系統應用：
普遍應用
人臉識別系統其實是臺的攝像機，判斷速度相當快，只需要0.01秒左右，由于利用的是人體骨骼的識別技術，所以即使易容改裝，也難以蒙過它的眼睛。而且“人臉識別系統”具有存儲功能，只要把一些具有潛在危險性的“重點人物”的“臉部特寫”輸入存儲系統，重點人物如擅自闖關，就會在0.01秒之內被揪出來，同時向其他安保中心“報警”。另外，某些重要區域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出，這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。
與此前的指紋識別系統相比，人臉識別系統有很多的改進。指紋技術的使用壽命不如人臉識別系統，使用成本也高于人臉識別系統。由于沾水、沾汗、沾灰，還有傳感器只能在室內使用等原因，指紋識別系統在露天戶外使用的可能性很小。而用于人臉識別的攝像機都可工作，它不侵犯，第二它是很安全的，無論室內還是戶外均可使用。人臉識別系統意味著每個人的臉上都貼著名字，外人看不見，但系統能看得見。包括外國人，從踏入中國的一瞬間，他的圖像和個人資料就會進入電腦的控制中心，不管在什么地方出現，都可認出此人。而且被觀察的人不知道有設備在監視他，起到了科技、文明的功能。
系統運作
2012年4月，鐵路部門公布招標公告，對京滬高鐵安檢區域人臉識別系統工程進行公開招標，上海虹橋站、天津西站和濟南西站三個車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統。
業內人士透露，現在有的人臉識別技術在抓取出人臉后，會把焦點對準眉骨到下顎這一倒三角區域，找出該區域的數千個點位，這些點位組成一套數學模型，通過復雜的數學方式計算人臉的相似度，因此準確度很高。
2012年11月，武漢正構建一套高精準人臉識別系統，建成后能在1秒鐘內比對1億次圖像，瞬間可辨認嫌疑人。這套系統主要通過安裝在城市道路路口、兩側以及公交車上的25萬個視頻探頭進行圖像采集。視頻將捕捉到的人像，與后臺數據中犯罪嫌疑人面部特征進行比對，可在幾秒內鎖定犯罪嫌疑人。這套系統將在明年3月投入實戰應用。
目前，武漢警方已建成以信息采集、分析研判、信息行動三項機制以及視頻系統和地理信息系統為支撐的動態信息化警務系統。
三峽秭歸縣于2011年8月啟動“人臉識別系統”，建立了退休人員動態信息庫。每年9月至次年3月進行退休人員認證。截止到2012年12月10日完成離退休人員認證8135人，其中，網上視頻認證194人。
2012年11月底，全市所有機關事業經辦機構都啟用人臉識別系統進行領取養老金建模認證工作，2013年5月底完成初次建模工作。若超過期限沒有進行身份驗證的離退休人員，管理系統將會自動停發其養老金。建模成功后，退休人員可以就近通過互聯網和攝像頭自行完成身份認證。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。

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人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規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/識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。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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