云从-安防-动态人脸识别V2.0-产品方案-20161017

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点: 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”; 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像; 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别; 除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

  • 2021-05-06
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数字孪生标准体系

数字孪生(Digital Twin)作为实现数字化、智能化、服务化等先进理念的重要使能技术,当前备受学术界和工业界关注,如何在各领域落地应用更是关注的重点。但在数字孪生理论研究与落地应用过程中,发现缺乏数字孪生相关术语、系统架构、适用准则等标准的参考,导致不同用户对数字孪生的理解与认识存在差异;缺乏数字孪生相关模型、数据、连接与集成、服务等标准的参考,导致模型间、数据间、模型与数据间集成难、一致性差等问题,造成新的孤岛;缺乏相关适用准则、实施要求、工具和平台等标准的参考,造成用户或企业不知如何使用数字孪生。为解决上述问题,亟需数字孪生相关标准来参考和指导。本文首先从数字孪生概念的理解与沟通、关键技术研究与实施、行业落地应用三个角度对数字孪生标准的需求进行了分析。在此基础上,结合前期提出的数字孪生五维模型,与国内本领域相关标准技术委员会及应用企业(包括机床、卫星、发动机、工程机械装备等行业)共同建立一套数字孪生标准体系架构。该标准体系主要由数字孪生基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准、安全标准、行业应用标准六部分构成,期望相关工作能为数字孪生标准研究与制定人员提供参考,同时为数字孪生落地应用提供指导。

  • 2024-03-04
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