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。
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。

施工升降機人臉識別管理”系統用于解決建筑工地非駕駛員駕駛升降機的問題。將駕駛員駕駛升降機的權限與升降機控制結合起來，做到非駕駛員不能駕駛施工升降機，切實防范和減少施工升降機安全事故。該系統集成機械、軟件、電子、控制等關鍵技術，實現對施工升降機駕駛員的有效管理，防止非駕駛員造成的施工升降機安全事故，防患于未然。系統安裝于施工升降機轎廂內，不影響原有系統功能，駕駛員身份識別成功后，即可啟動升降機。產品簡單易用，性能可靠，能夠滿足施工升降機的管理要求。

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。

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。
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