當(dāng)發(fā)現(xiàn)體溫異常人員時觸發(fā)報警，并在后臺自動生成可視化數(shù)據(jù)報表，方便對進出人員進行統(tǒng)一管理。通過自身的AI技術(shù)儲備賦能紅外體溫檢測設(shè)備，能實現(xiàn)遠距離、非接觸式、多目標(biāo)體溫檢測。紅外成像檢測體溫誤差為正負0.3度。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應(yīng)用于***、公檢法、智能樓宇等重要區(qū)域的門禁安全控制。

系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應(yīng)用于***、公檢法、智能樓宇等重要區(qū)域的門禁安全控制。人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于***識別或者虹膜識別需要利用電子壓力傳感器采集***，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而帶有可被偽裝欺騙性。人臉識別測溫主要是通過對***自身輻射的紅外能量的測量來測定***的表面溫度。因此，高精度的熱成像測溫芯片是確保產(chǎn)品品質(zhì)的關(guān)鍵。

人臉識別之人臉關(guān)鍵特征識別從直覺上判斷，圖像中像素的重要性程度肯定不一樣，比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素重要性應(yīng)該更高，對結(jié)果有更大的影響。而臉部中間部位的像素重要性比較低，甚至都沒有參與運算的必要性。研究表明，確實有很多像素沒有參與運算的必要，這些像素被去除后不影響識別結(jié)果，還可以加快識別速度，并提升模型魯棒性。

這背后有數(shù)學(xué)理論的支撐，我們一般用梯度來描述變化快慢。在圖像中的灰度變化既有方向也有大小，就可以使用圖像梯度來描述這種變化，進而可以檢測出圖像的邊緣。在數(shù)學(xué)上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的條件，比如可導(dǎo)等。在圖像中一般會簡化處理，使用算子進行代替。算子其實也是一種濾波，但使用算子更強調(diào)其數(shù)學(xué)含義和特定用途。目前常用的邊緣檢測算子，包括Sobel，Laplacian算子和Canny等。我們簡單描述下Canny邊緣檢測。