公交车人脸识别解决方案
随着各行各业的复工复产，公共场所测温需求日益上涨，公交车的客流量也在上升，而目前，乘坐公交车付费后再由司机或者工作人员手动测温。这样的方式存在较多的问题：1、手持测温距离短，病毒容易传播；还有就是加入了测温模块，人脸识别与热成像相结合，当人们刷脸时，设备的温度测量模块也会检测人员的体温并记录下来，当有人出现体温异常时将发出警报。2、人工测温，需要手动登记时间长，容
智能人脸识别
公交车人脸识别解决方案
随着各行各业的复工复产，公共场所测温需求日益上涨，公交车的客流量也在上升，而目前，乘坐公交车付费后再由司机或者工作人员手动测温。这样的方式存在较多的问题：1、手持测温距离短，病毒容易传播；还有就是加入了测温模块，人脸识别与热成像相结合，当人们刷脸时，设备的温度测量模块也会检测人员的体温并记录下来，当有人出现体温异常时将发出警报。2、人工测温，需要手动登记时间长，容易造成拥堵；3、手动测温无法乘车人信息、体温数据等。
公交车安装人脸识别体温监测仪，固定安装，安装完毕后，乘客依次识别人证比对识别的同时进行体温检测，识别成功后，将自动记录个人体温，人体测温的数据会自动通过网络上传到天波疫情健康平台进行存储，单位可以时间发现体温过高人员。
人脸识别-Fisherface算法
线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家Sir R. A.Fisher1936年发明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到zui大的类间离散度和zui小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度较高的特征。1997年，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。
无接触感应测温 实现零接触筛查
传统的接触式或额温枪测温方式存在交1叉感1染的隐患，另外，地铁、车站、机场等重点防控区域，不仅人员密集，而且拥有较多通道出入口，在现场保障人员有限、人员流动性强的情况下，极易出现漏检的隐患。红外测温人脸识别闸机一体机通过引入高精1度人脸识别算法，做到毫秒级比对的同时，利用红外技术可以轻松“检测”出体温异常目标，体温检测精1度zui高可达±0.3，满足疑似患者初筛标准。此系统通过红外检测时可准确匹配、锁定异常温度的“面部区域”，无需人工筛选即可准确告警，真正实现24小时值守。该系统需要在公交车上安装天波人脸识别体温监测仪，人脸识别测温一体机具有人证比对功能、人脸识别功能、体温检测功能、高温预警功能、口罩识别功能、4G通信功能，让公交测温防控工作更加安全、智能。
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