產(chǎn)品詳情
人臉識(shí)別終端具有機(jī)器視覺及活體辨別能力，在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，通過人臉檢測和人臉識(shí)別、多分類物體檢測與識(shí)別在設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，實(shí)現(xiàn)高精確處理速度和準(zhǔn)確率。相對(duì)于目前市場上其他的人臉識(shí)別終端，具備以下競爭優(yōu)勢：
1、人臉活體檢測方面
在設(shè)計(jì)上，深數(shù)科技分別從工業(yè)設(shè)計(jì)、性能設(shè)計(jì)、可靠性設(shè)計(jì)三個(gè)維度精心打造該產(chǎn)品。產(chǎn)品采用了全新的工業(yè)設(shè)計(jì)，既做到超大處理性能，又實(shí)現(xiàn)了小而美的設(shè)計(jì)，顏值與實(shí)力并存，在業(yè)內(nèi)獨(dú)樹一幟。主要采用全鋁機(jī)身打造這款設(shè)備，一體成型，CNC機(jī)床精確打磨，與前面板的抗眩光玻璃渾然一體，從一塊鋁板，經(jīng)過12道嚴(yán)密工藝，2次陽極氧化，全程需要超過45小時(shí)打磨。在性能上，采用了全新的硬件配置。這款看起來很小的設(shè)備卻配置了高性能處理器，小巧精致卻穩(wěn)定安全，支持負(fù)20度到正60度環(huán)境下7*24小時(shí)不間斷穩(wěn)定工作。此外，該項(xiàng)產(chǎn)品嚴(yán)格按照國家標(biāo)準(zhǔn)，通過各種測試，確保了每一臺(tái)設(shè)備都能在苛刻的條件下穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
3、實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)和AI的邊緣計(jì)算融合
在實(shí)時(shí)性要求很高的情況下，從云端到邊緣的需求被逐步放大。對(duì)于人臉識(shí)別追蹤的任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序中，本地?cái)?shù)據(jù)處理或邊緣計(jì)算將開始成為必需。人臉識(shí)別終端的AI芯片可實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的離線處理，基于物聯(lián)網(wǎng)和 AI 的邊緣計(jì)算融合，可以實(shí)現(xiàn)在業(yè)務(wù)場景中更加高效快速的響應(yīng)，同時(shí)減少云端數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)行成本，特別是一些重復(fù)性、價(jià)值性不高的數(shù)據(jù)，可以在本地直接邊緣計(jì)算掉。
1、人臉活體檢測方面
對(duì)設(shè)備的應(yīng)用場景進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，專門對(duì)30000人臉庫的情形進(jìn)行了算法調(diào)優(yōu)，使得人庫的識(shí)別準(zhǔn)確率超過了99.9%，同時(shí)誤識(shí)別率控制在萬分之一以下。在一次人臉識(shí)別的過程中，人臉檢測只需要10毫秒，特征提取和活體檢測并行運(yùn)算，耗時(shí)約100毫秒，人臉特征比對(duì)不到1毫秒，總時(shí)間小于200毫秒，并且它支持人臉識(shí)別(1:N、1:1)，還支持人臉防偽鑒別，預(yù)防冒用他人的人臉照片、視頻攻擊，該產(chǎn)品在人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性、速度、安全等方面達(dá)到了綜合最優(yōu)。
在設(shè)計(jì)上，深數(shù)科技分別從工業(yè)設(shè)計(jì)、性能設(shè)計(jì)、可靠性設(shè)計(jì)三個(gè)維度精心打造該產(chǎn)品。產(chǎn)品采用了全新的工業(yè)設(shè)計(jì)，既做到超大處理性能，又實(shí)現(xiàn)了小而美的設(shè)計(jì)，顏值與實(shí)力并存，在業(yè)內(nèi)獨(dú)樹一幟。主要采用全鋁機(jī)身打造這款設(shè)備，一體成型，CNC機(jī)床精確打磨，與前面板的抗眩光玻璃渾然一體，從一塊鋁板，經(jīng)過12道嚴(yán)密工藝，2次陽極氧化，全程需要超過45小時(shí)打磨。在性能上，采用了全新的硬件配置。這款看起來很小的設(shè)備卻配置了高性能處理器，小巧精致卻穩(wěn)定安全，支持負(fù)20度到正60度環(huán)境下7*24小時(shí)不間斷穩(wěn)定工作。此外，該項(xiàng)產(chǎn)品嚴(yán)格按照國家標(biāo)準(zhǔn)，通過各種測試，確保了每一臺(tái)設(shè)備都能在苛刻的條件下穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
3、實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)和AI的邊緣計(jì)算融合
在實(shí)時(shí)性要求很高的情況下，從云端到邊緣的需求被逐步放大。對(duì)于人臉識(shí)別追蹤的任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序中，本地?cái)?shù)據(jù)處理或邊緣計(jì)算將開始成為必需。人臉識(shí)別終端的AI芯片可實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的離線處理，基于物聯(lián)網(wǎng)和 AI 的邊緣計(jì)算融合，可以實(shí)現(xiàn)在業(yè)務(wù)場景中更加高效快速的響應(yīng)，同時(shí)減少云端數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)行成本，特別是一些重復(fù)性、價(jià)值性不高的數(shù)據(jù)，可以在本地直接邊緣計(jì)算掉。
