人脸识别地铁闸机将在北京推广

新款地铁闸机亮相北京,集人脸识别与刷脸支付功能于一体,提升通行效率与安全性。掌静脉扫描增强识别精度,避免误刷,同时具备简单安检功能,为乘客提供便捷乘车体验。

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在7月25日多款闸机亮相在中国国际展览中心举办的北京国际城市轨道交通展览会展区内,并且在北京地铁机场线进行测试,而具备人脸识别且支持刷脸付费的闸机也亮相在展会上,而另一款具备手掌纹识别功能的闸机也面向市民进行展示。在将来,具备人脸识别的闸机有可能在北京地铁推广。
在北京地铁机场线进行测试的新款地铁闸机增加了人脸识别功能,而且还支持刷脸支付功能。而还一款更为高端的地铁闸机,增加了人脸识别屏幕和掌静脉扫描区,而且可以精准辨别人和物,避免“行李过去人被夹”的尴尬。
门式闸机增加人脸识别和掌静脉扫描
在展会现场,有多款闸机亮相,都有各自增加了新功能,还变得“纤细”,这成为了共同特点。而北京地铁自主研发的这款门式闸机,增加了人脸识别屏幕和掌静脉扫描区。据其工作人员说掌静脉扫描能够提高辨识度,为“人脸刷卡”提高精准度,可以避免误刷。而且这款门式闸机还兼具简单的安检功能,没有携带包包、行李的乘客可以直接刷卡进站。
这款闸机的“视力”水平也提高了,具有顶置双目传感器,可以更好的识别行李箱和乘客,还可以避免“误伤”。它还能够更为精准的通过图像计算出乘客身高,这样就不用担心在过闸机时会“误伤”不到购票身高的小乘客。未来,新闸机将会在既有线路进行推广,现已在机场线T2站等地铁站进行内测。
人脸识别技术在地铁闸机上的应用不仅可以提高工作人员的工作效率,而且还为乘客提供了更多的方便性。更多关于人脸识别资讯,人脸识别产品,人脸识别技术,请关注畅视智能。

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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