當發(fā)現(xiàn)體溫異常人員時觸發(fā)報警，并在后臺自動生成可視化數(shù)據(jù)報表，方便對進出人員進行統(tǒng)一管理。通過自身的AI技術儲備賦能紅外體溫檢測設備，能實現(xiàn)遠距離、非接觸式、多目標體溫檢測。紅外成像檢測體溫誤差為正負0.3度。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應用于***、公檢法、智能樓宇等重要區(qū)域的門禁安全控制。

人臉識別測溫是具備人臉識別、紅外測溫、戴口罩檢測功能的一體機，它把人臉識別和陣列式測溫技術很好地融合到速通門和門禁產(chǎn)品中，可對人員身份、人員體溫和人員是否戴口罩進行準確識別和檢測。支持攝像頭捕人臉設備； 采用基于視頻流的動態(tài)人臉檢測、跟蹤識別算法；支持設備本地存儲10000人臉庫。被測目標只需在紅外鏡頭探測8米以內(nèi)快速經(jīng)過，1秒鐘就能顯示***熱圖像和體表溫度，操作人員即可獲得分辨率達到0.05℃的準確數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)采用網(wǎng)絡信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應用于***、公檢法、智能樓宇等重要區(qū)域的門禁安全控制。設備頂部是測溫矩陣模塊，保障優(yōu)的測溫效果。其優(yōu)測溫距離在 0.6 米，測溫無接觸保護了基層工作人員的安全。相比較其他生物識別技術而言，人臉識別是非接觸的，用戶不需要和設備直接接觸，避免交叉?zhèn)鞑?，而同時能夠滿足在實際應用場景下進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

人臉識別技術檢測面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：①參考模板法首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；②人臉規(guī)則法由于人臉具有一定的結(jié)構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；③樣品學習法這種方法即采用模式識別中人工***網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器；④膚色模型法這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。⑤特征子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。