出入口控制系統的識別準確性需要人工智能來保障
來源：www.nauticalnight.com 發表于：2022-09-21 08:59 瀏覽：次
人工智能技術的迅猛發展，給人們的生活和工作都帶來了很大的變化，也推動著安防領域向著更加智能化，更加人性化的方面發展。在出入口控制系統中，現在也在不斷加強智能化的改造，而加入了人工智能技術的出入口控制系統在準確性上擁有很強的優勢。
對于人員管理來說，一般的做法是在出入口配備訪客實名登記系統，所有訪客進入需要進行證件登記，而訪客機會利用認證對比、人臉識別等人工智能進行身份驗證，充分保證了出入口的安全。
在人工智能技術快速發展的今天，人臉識別是如今最領先的驗證方式。人臉識別智慧出入口閘機最初常用的驗證方式是IC/ID刷卡，然后發展到二維碼、指紋和身份證驗證，再到現今的人臉識別驗證。根據應用的實際需求，人臉識別智慧出入口閘機還可以結合多種驗證方式，形成人證合一、多生物識別等閘機系統，提高管理的安全級別。
對于物的管理最主要的應用為車牌識別系統，車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。
圖：車牌識別系統
在傳統的圖像處理和機器學習算法研發中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防領域中的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設計特征和機器學習算法，從以往的經驗來看，由于理論分析的難度大，訓練方法又需要很多經驗和技巧，一般需要5到10年的時間才會有一次突破性的發展，而且對算法工程師的知識要求也一直在提高。
深度學習則不然，在進行圖像檢測和識別時，無需人為設定具體的特征，只需要準備好足夠多的圖進行訓練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結果。從目前的應用情況來看，只要加入新數據，并且有充足的時間和計算資源，隨著深度學習網絡層次的增加，識別率就會相應提升，比傳統方法表現更好。
另外在車輛顏色、車輛廠商標志識別、無牌車檢測、非機動車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識別等相關的技術方面也比較成熟。
人工智能技術在出入口控制系統領域發揮著巨大的作用，大大提高了出入口管理的水平，也提升了出入口管理的智能化建設，受到了各方面的好評，也廣泛應用于企事業單位、政府機構、園區、部隊等多種場合。
對于人員管理來說，一般的做法是在出入口配備訪客實名登記系統，所有訪客進入需要進行證件登記，而訪客機會利用認證對比、人臉識別等人工智能進行身份驗證，充分保證了出入口的安全。
在人工智能技術快速發展的今天，人臉識別是如今最領先的驗證方式。人臉識別智慧出入口閘機最初常用的驗證方式是IC/ID刷卡，然后發展到二維碼、指紋和身份證驗證，再到現今的人臉識別驗證。根據應用的實際需求，人臉識別智慧出入口閘機還可以結合多種驗證方式，形成人證合一、多生物識別等閘機系統，提高管理的安全級別。
對于物的管理最主要的應用為車牌識別系統，車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。
圖：車牌識別系統
在傳統的圖像處理和機器學習算法研發中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防領域中的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設計特征和機器學習算法，從以往的經驗來看，由于理論分析的難度大，訓練方法又需要很多經驗和技巧，一般需要5到10年的時間才會有一次突破性的發展，而且對算法工程師的知識要求也一直在提高。
深度學習則不然，在進行圖像檢測和識別時，無需人為設定具體的特征，只需要準備好足夠多的圖進行訓練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結果。從目前的應用情況來看，只要加入新數據，并且有充足的時間和計算資源，隨著深度學習網絡層次的增加，識別率就會相應提升，比傳統方法表現更好。
另外在車輛顏色、車輛廠商標志識別、無牌車檢測、非機動車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識別等相關的技術方面也比較成熟。
人工智能技術在出入口控制系統領域發揮著巨大的作用，大大提高了出入口管理的水平，也提升了出入口管理的智能化建設，受到了各方面的好評，也廣泛應用于企事業單位、政府機構、園區、部隊等多種場合。
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