人脸识别私有化部署（三）：人脸识别应用场景举例

业务系统现状业务系统蓬勃发展几十年,多种管理系统,ERP.CRM.OA.进销存系统.财务系统.物流系统等等已经比较成熟,并且在各个行业得到了大量应用.怎样保护利用好已有投资,避免重复投资建设系统, 同时又能快速拥抱AI.IOT等新的能力,扩展业务系统,是一个需要解决的实际问题.AI能力建设本身存在资金.时间.人力投入成本巨大等问题,这些问题是挡在很多公司面前的拦路虎.怎么在省心.省钱.省力的情况下快速集成AI能力,就成为了摆在我们面前的一个非常实际的问题. 人脸识别私有化部署怎么快速扩展人脸识别

私有化部署相比于公有云API调用,有自己的特性,需要部署简单,自我管理,易于扩展,便于使用等等. 1. 一键部署将复杂的部署过程封装打包,几条命令,将所有的依赖自动安装,几分钟内完成部署,开箱即用. 2. 重启自检各种外部因素,服务器重启后,能自动进行启动并自检,增加可用性. 3. 自我运维对各个组件进行监控检测,当组件出现问题时,会尝试对组件进行修复,增强可用性.自带监控功能,对组件监控状况和服务器状态进行查看,可对单个组件进行重启操作.对数据库自动进行定期备份过期日志数据定期进行删除,防止磁

关键词 私有云车牌识别.服务器端车牌识别.云端车牌识别.ocr车牌识别 私有化部署车牌识别的好处 ? 私有云车牌识别产品是一款基于服务器平台的车牌OCR识别服务程序,企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端.PC客户端.web端.微信H5端等均可发送识别请求,通过Web Service接口调用该识别服务,上传车牌图像在服务器端完成识别后,返回标准XML识别结果,整个识别过程均在企业内网完成,保证数据的安全性. 我们的优势 --可识别车牌种类多 --抗干扰

原文地址:KUBERNETES DISTRIBUTED APPLICATION DEPLOYMENT WITH SAMPLE FACE RECOGNITION APP 原文作者:skarlso 译文出自:掘金翻译计划 好的,伙计,让我们静下心来.下面将会是一个漫长但充满希望和有趣的旅程. 我将使用 Kubernetes 部署分布式应用程序.我试图创建一个类似于真实世界 app 的应用程序.显然,由于时间和精力有限,我不得不忽略一些细节部分. 我的重点将放在 Kubernetes 和应用部署上.

基于虹软人脸识别引擎,在Android平台上实现人脸识别功能,即使在离线的情况下依旧运行,不被人采集个人照片的感觉,还是爽爽的.经过整个测试过来,虹软的人脸识别还是很强大的,人脸检测可以控制在20ms之内,人脸识别大概在200ms左右.今天就来分享一下开发经验 项目的目标 我们需要实现一个人脸识别功能.简单来说,就是机的后置摄像头,识别摄像头中实时拍到的人脸信息,如果人库注册过,则显示识别后的人脸信息,如登记的名字:如果不在,提示未注册. 这个功能具有多个应用场景,比如,火车站或者打卡和门禁系统

关键词 服务器端车牌识别.私有化车牌识别.私有化部署车牌识别技术.ocr车牌识别.服务器端车牌识别技术.私有云车牌识别. 现在很多行业都已经用上了我们ocr车牌识别,如:电子警察.汽车后市场.车险.停车收费等等,随着行业应用的增多,各种场景都已经在运用,服务器端车牌识别服务提供WebService.Rest Service.Http等多种传输方式 ,可在微信H5端.APP端.PC客户端.web端.等均可发送识别请求,应用范围广泛. 那么什么叫私有云车牌识别呢? 私有云车牌识别即服务器端车牌识别,

人脸识别之第一步,人脸库的建立. 在官方文档中,提供一个人脸库的下载,可以下载回来看看人家的是什么格式的. 我们选择AT&T人脸库下载的下载:http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html AT&T Facedatabase又称ORL人脸数据库,40个人,每人10张照片.照片在不同时间.不同光照.不同表情(睁眼闭眼.笑或者不笑).不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集.所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:https://user.www.gov.cn/sso/verifyimg_edit?rd=0.22469390770687414 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别代码是: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recognize_c

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