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人脸识别检测抓拍摄像机,行人闯红灯自动识别抓拍系统(图)
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更新时间：日
企业基本资料
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公司名称：
联 系 人：苏先生 销售经理
电话：86 020
联系地址：广东
天河区天河东路146号
产品详细介绍
科缔欧人脸识别检测抓拍摄像机,行人闯红灯自动识别抓拍系统，行人闯红灯监测报警系统，行人闯红灯抓拍摄像机，智能交通系统,闯红灯抓拍系统,平安城市建设解决方案,智慧城市监控系统,抓拍车牌摄像机,停车场车牌识别系统,,车牌识别摄像机,智能交通高清摄像机,电警摄像机,治安卡口摄像机,道闸监控摄像机,收费站摄像机,小区出入口车牌监控,智能交通监控系统专家,专业智能交通设备生产厂家。联系人：苏先生,电话:，QQ:。一、项目背景
行人闯红灯是行人交通违法中最普遍、最明显、也是数量最多的一种交通违法行为。这种违法行为不仅对交通违法者本人的人身存在极大的危险，而且有碍道路畅通，更是造成交通事故发生的极大诱因。而“行人闯红灯自动抓拍系统”可以很人性化的警示路人遵守交通法规，降低行人乱穿红灯的事故发生率，提高市民的交通素质，该系统基于图象处理和模式识别技术可以为行人闯红灯提供处罚的执法依据，可以为交通文明路口评比提供可靠的数据。二、系统简介
1、工作原理：采用视频处理及模式识别技术，对摄像头抓取的图片进行自动判别，集信号采集、处理、发布、存储于一体，项目应用场景示意图如下所示：
2、系统逻辑架构：
3 、基本应用方案：
行人闯红灯自动抓拍系统主要安装在人行横道的两端信号灯（或专用立杆）顶端，采用视频检测方式，系统可以实时检测行人闯红灯，并通过声光联合告警，当行人乱穿红灯时，能发现人性化的警示音，如用温柔女声提示“您闯红灯了，请遵守交通法规”,能清晰抓拍行人闯红灯过程和红绿灯状态信息。
以单方向为例：
如上图所示
（1）为高清交通抓拍摄像机， 主要用于监控斑马线及抓拍行人闯红灯违章图片；
（2）为主控箱，包含电源模块、信号转换模块、语音模块及智能分析模块等， 其中智能分析模块内含智能识别分析和系统控制程序，用于识别闯红灯违章行为；
（3）为语音提示模块（报警喇叭），音量可调整，用于当行人乱闯 红灯时，发出人性化警示音，如可用温柔女声提示“您闯红灯了，请遵守交
通法规”；
（4）根据需要，可选配模块，使系统具备语音警示、同步LED显示、高清图像抓拍、闯红灯行人脸部识功能等，同时可依据安装规模需要，建立监控中心平台，生成统计数据，为等部门提供信息支持；
统采用视频处理及模式识别技术，对摄像头抓取的图片进行自动判别，集信号采集、处理、发布、存储于一体。可依据实地需要，安装于人行横道红绿灯杆或专用立杆，可单点安装也可组合安装。违章数据可通过网络上传到监控中心。三、产品配置功能
配备高亮室外液晶显示屏
具备闯红灯违章行为识别语音提示报警功能
采用人脸识别技术，可对多次重复闯红灯违章的行人进行判别和重点警示,如可在大屏幕上重点曝光展示。摄像机参数：产品型号 KDO-PC6602D像素 200万像素传感器类型 1/1.8"
SONY CCD最低照度 0.3Lux@(F1.2，AGC ON)快门 1秒至1/30,000秒镜头接口类型 C/CS 接口自动光圈 DC驱动
压缩标准视频压缩标准 H.264 / MPEG4 / MJPEG压缩输出码率 32 Kbps~16Mbps图像最大图像尺寸 帧率 25帧（）图像设置 饱和度,亮度,增益,对比度,白平衡通过调试软件可调功能触发方式 外部I/O触发、视频触发、RS485触发、RS232触发、雷达触发看门狗 支持硬件看门狗，解决设备死机问题实时时钟 高精准RTC时钟，保证抓拍准确
网络功能存储功能 支持SD/USB外接支持协议 TCP/IP,HTTP,DHCP,DNS,RTP/RTCP,PPPoE，FTP，支持FTP上传图片通用功能 一键复位,防闪烁,密码保护,水印技术接口通讯接口 1 个RJ45 10M / 100M 自适应以太网口,1 个 RS-485 接口输入 外部触发*2,测速触发*2输出 闪光信号输出*2,支持气体灯、频闪灯、LED闪光灯视频输出 1Vp-p Composite Negative Output（75 /BNC）一般规范工作温度和湿度 -20℃~60℃,湿度小于90%(无凝结)电源供应 DC12V±10%功耗 6.5W MAX尺寸(mm) 68 × 64.9 × 144.8重量 500g
以上是人脸识别检测抓拍摄像机,行人闯红灯自动识别抓拍系统(图)的详细介绍，如果你想更详细地了解人脸识别检测抓拍摄像机,行人闯红灯自动识别抓拍系统(图) 的价格、厂家、型号及规格，请直接联系供应商 。
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如图所示，这是一款人脸识别门禁一体机，通过摄像镜头捕捉人脸信息，并将所拍图像与系统数据库中预先录入的人脸照片模板进行比对。该摄像镜头相当于________透镜，这种透镜对光具有________作用（填“会聚”或“发散”），可用来矫正________眼（填“近视”或“远视”）；若镜头的焦距为10cm，为了能成清晰的像，人脸到镜头的距离应大于________cm。
下面这道题和您要找的题目解题方法是一样的，请您观看下面的题目视频
如图所示，这是一款人脸识别门禁一体机，通过摄像镜头来捕捉人脸信息。该摄像镜头相当于________透镜，所成的是________（选填“放大”、“缩小”或“等大”）的________（填“实”或“虚”）像；若镜头的焦距为10cm，为了能成清晰的像，人脸到镜头的距离应大于________cm。
主讲：陶见兄
【思路分析】
凸透镜成倒立、缩小的实像，U＞2f，应用于照相机和摄像机．掌握凸透镜和凹透镜对光线的作用，近视眼和远视眼如何来矫正．
【解析过程】
解：摄像机的镜头是一个凸透镜，凸透镜的焦距是10cm，当人脸和摄像头的距离大于二倍焦距，也就是大于20cm时，能成倒立、缩小的实像．凸透镜对光线有会聚作用，凹透镜对光线有发散作用．用凸透镜来矫正远视眼，用凹透镜来矫正近视眼．
凸；会聚；远视；20
本题考查了凸透镜和凹透镜对光线的作用，凸透镜和凹透镜的对矫正近视眼和远视眼的作用，凸透镜的三种成像特点和应用．
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人脸识别摄像机技术分析
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摘&&&要：一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的。
　　人脸识别算法　　一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的。
　　人脸识别人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。 　　　　人脸识别算法分类　　. 基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。　　. 基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。　　. 基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。　　. 利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。　　　基于光照估计模型理论，提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论，基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；神经网络识别强化迭代理论，强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论，该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果人脸识别数据。　　人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
　　采用人脸识别的优势　　人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。　　不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。
　　人脸识别困难性
　　人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。　　相似性：不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。　　易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。　　在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
　　人脸识别主要用途　　人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术所做人脸识别摄像机无疑用于身份识别是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控摄像图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
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