电子哨兵刷身份证测温考勤扫码验票

时间:2022年11月05日 来源:

      随着互联网行业的迅速发展,支付行业也迎来了新一轮的大洗牌,“刷脸收费”已经成为了当下比较热门的出行方式。就目前而言,刷脸扫码收费在多个校园,景区等场景开始落地商用,我相信已经有不少的小伙伴们都已经体验过刷脸扫码支付给生活带来的极大便利。刷脸扫码验票支付不仅提高了用户的消费体验,也减少了商家的人力和时间成本。

    刷脸支付还具有极强的拓展性,可与城市**门联动,对危害公共安全的社会危险人员的信息进行采集、识别,并存储后台管理系统中,当其进入公共交通设施内,采取相应预警措施,一方面可以保障市民就餐消费安全,另一方面也可以减轻安检压力。

   物联网的发展与人脸识别的运用,让我们的生活变的越来越好。作为以移动支付出行为主的物联网****,臻智付以专业的行业知识以及纯熟的技术,根据客户的需求,打造刷脸支付场景适用的解决方案。 扫码验票机的产品优势:支持微信二维码以及纸质扫码支付验票+刷脸验票+广告投放增值+人体测量体温防疫。电子哨兵刷身份证测温考勤扫码验票

扫码验票

公交校车扫码验票机的主要功能:

1.微信公众号提醒:学生上车通过人脸识别或者刷卡后平台通过微信同步发送,微信提醒可支持多人同步接收(微信关注公众号可实时接收);

2.乘车卡片有效期:卡片使用时限根据学生购买期限而定,并写入卡片内部,当卡片过期未续费时,刷卡机语音播报“此卡已过期”, 提醒学生及时续费。

3.乘车自助续费:学生卡可续费使用,学生通过微信公众号自助给自己小孩绑定的账号进行充值,

4.统计功能:平台可显示每台车刷卡(乘车人数)情况,并汇总自动生成统计报表。

5.滞留提醒:平台自动对比上车和下车的数据,对于数据不平衡的时候机器有报警提示,提醒跟车老师进行车辆检查,预防学生滞留;

6.语音广播:机器可以进行文字或者音频宣传语音循环播放。 刷身份证巴士电子哨兵扫码验票系统平台市区的工作压力比较大,现代人们更喜欢说走就走的旅行,通过网上订票后,到景区直接手机扫码验票进入畅游。

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    校车刷脸考勤机的主要功能:

学生刷脸,微信公众号推送信息(学生姓名、上车时间、乘车位置、学生刷脸图片等)给家长;

学生滞留车内,设备自动启动自动防滞留报警,推送提醒;

 刷脸扫码验票终端使用效果:相比刷卡、证件/二维码扫描、指纹识别等考勤系统,人脸识别门禁考勤够利用人脸特有的特征性进行精细识别,在通过效率与管理效率上更胜一筹。通行效率比传统的刷卡模式提升了超5倍,再也不用担心因为找卡耽搁时间而迟到了。此外,考虑到校车门禁等多种安装场景需求的多样性,臻智付专门设计了多种规格的终端设备,可分别用于校车,公交车,门禁、闸机、办公室入口等场合,为客户提供人员通行、访客预约、考勤管理等智能化管控服务。

     臻智付科技服务智慧交通领域已经有十几年的行业经验,与多家**企业合作,比如与腾讯企业,支付宝,腾讯,中国移动,中国银联,恒大,百度。。等企业提供智能车载终端设备,这些合作企业从我司初期研发的Linux的机器开始合作,到近期的安卓广告机的深度合作,产品应用在智能消费,消费电子等场所,**近我司自助研发生产公交刷脸支付扫码终端再一次得到了客户的认可,我们提供的商业落地方案多见成效。未来臻智付将继续携手更多的合作伙伴打造基于人工智能,智慧交通领域的生态系统。我司将加大研发投入,积极学习,提高关键技术,遵循行业标准,加大技术成果转化。扫码验票机采用实时数据上传,后台自动统计,提高景区数据管理水平;

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           公交扫码验票支付终端机,集人脸识别和刷卡,身份证识别、扫码功能于一体,提供安全可靠的支付环境,同时兼具其他类支付公交、定制巴士、企业、校园、食堂,支持二次开发等。

   扫码验票识别支付过程由安装在车上的专属公交扫码验票支付终端,完成二维码和后台等数据的效验、上传工作,通过智能对比,将抓拍的二维码特征信息与数据库中的合法码逻辑库进行比对,从而自动分析检测、验证后,与对应的云公交卡账户进行扣款。使用巴士扫码验票识别支付方式,乘客乘坐公交车,不仅可以不带零钱、不带公交卡、实现人脸识别的无感支付应用。 机场巴士无人值守扫码验票安全出行。电子哨兵测温考勤扫码验票支持二次开发

学校乘车扫码验票可以提升上车速度,并且可以预防学生没有上下车,避免安全*隐患的发生,确保学生生命安全。电子哨兵刷身份证测温考勤扫码验票

       车载刷脸扫码验票终端机的特点:

设备采用工业级设计,性能稳定,线条流畅l标配1:2万人脸库,识别速度小于1秒,

采用8英寸IPS屏,可以在没有人脸识别时植入广告界面,提高增值收入,本机适用于人体额温快速筛查,稳定快速可靠,

开发工程师进行优化,支持抗逆光,支持双目摄像头补光检测,内置IC卡刷卡(可以拓展刷身份证功能),

识别准确率理论为99%,所采用的测试方法是:依次将人脸库(人脸库中,每个人有提前采集好的人脸照片)中的人脸与库中除该人脸以外的所有人脸进行比对,比较得分比较高的人是否为待识别的人,若是,则识别准确。可以采用前端算法或者在线验证方法均可。



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