刷脸乘地铁和高铁已应用在部分城市随着移动支付发展，以往乘坐公交只能用现金投币支付，到现在的NFC公交卡、手机扫码支付，我们乘坐公共交通工具的支付方式变得越来越多元化和方便，但依靠这些额外介质来完成支付，始终也会存在一定的风险，例如忘带现金、公交卡丢失、手机没信号没电等问题。 如果使用刷脸乘车就可以免除这种尴尬，也能减少时间延误的情况。臻智付公交刷脸支付终端，配置双目摄像头，支持人脸识别、刷脸支付、扫码支付、等聚合支付方式，更支持4G、WIFI等多种通讯方式，还可定制支持GPS定位功能，可支持二次开发对接，适应更多样的应用场景。智慧交通中涉及到公交收费机的扫码支付和验票业务，比如公交，新兴的网约公交等出行方式可以扫验票码交易。温州校园巴士公交收费机
公交刷脸扫码验票机是一款高性能、比较可靠的人脸识别产品，红外测温 ，异常报警 ，实名核验 ，支持多种支付模式，通讯采用 wifi/4G方式，依托深度学习算法，具有识别速度快、准确率高的特点，并可以拓展支持非接触式人体红外测温（额温），测温稳定快速，精度高，内置IC读卡模块（可以拓展读身份证）。
公交刷脸扫码验票机应用场景：学校校车考勤、社区培训验证、写字楼考勤测温、酒店测温门禁、商场测温收费、商店测试收费等、公共服务场所等。以上场景均可提供二次开发SDK以及技术支持，无缝对接第三方平台，确保我司公交刷脸扫码机稳定上线服务市民，为抗击**做一点贡献。 温州校园巴士公交收费机乘客刷脸扫码即可完成乘车流程，整个乘车过程可缩短至少20%以上的操作时间，进一步提高了车站的运转效率。
公交刷脸收费机技术参数：
（1）外形尺寸：
（2）通信接口：USB RS232 ;
（3）外接电源：DC12V/500MA ;
（4）存储容量：100000记录 ;
（5）工作环境：-25℃ ～ 60℃;湿度：10% ～ 90%;
（6）工作频率：13.56MHz ;
（7）卡操作距离：50MM ;
（8）卡读写时间：小于0.3秒;
（9）通讯方式：RS485/RS232，波特率19200bps ;
（10）供电电压：AC220V,50HZ。带后备电池;
（11）发卡容量:500万张;
（12）黑名单容量：500万张;
（13）支持一卡通并网。
值得一提的是,刷脸支付机具并非只有刷脸支付功能，还有扫码功能,在顾客不用刷脸支付时,这相当是一个扫码机具，可以提升机具的实用性。
系统组成：整个系统由公交收费管理系统、硬件设备、APP（公交出行APP-邦客惠）组成
传统打卡和人脸识别考勤支付模式的区别：
1：人脸识别比较容易误打卡、也不会出现漏打卡的情况，效率比较高，传统考勤效率慢排长龙传统刷卡不容易考勤统计效率低下。
2：市民经过刷脸机稍停顿即打卡，考勤效率提高10倍以上人脸特征算法识别，拒绝作假一键导出考勤统计报表，精细有效。
3：动态捕捉 路过打卡：采用高动态双目多光谱200万人脸识别摄像头，广角度面部识别，远距离快速认证，安全便捷。
4：后台管理系统：管理人员可以通过后台管理系统进行批量录入员工照片信息、自定义考勤规则、考勤数据管理、出入记录查询、访客数据管理、会议签到管理等。
5：应用场景：人脸识别门禁考勤支付一体机可广泛应用于人脸公交刷脸支付，门禁、校园人脸安全通道、员工考勤、访客预约、会议智能签到、政府事业单位出入口身份验证、闸机改造等应用场景，让人员管理更有效，更智能。 公交收费机通过人脸效验，凡是用照片或者视频伪造乘客上车，将不予通过，保障上车人员身份真实可靠。
刷脸扫码验票机与刷卡机的对比：
1、无需发卡，不用再担心掉卡、补卡、忘记带卡的情况。
2、0.5秒内即可识别，比刷卡还要块。
3、可对司机和照片做考勤。
4、不会再出现拿错卡的情况。
5、有抓拍。
6、大屏幕，能显示每趟次的孩子上下车的详情信息。
刷脸扫码验票机产品技术参数：
性能指标系统主处理器：安卓6核，集成神经网络加速引擎
操作系统：嵌入式安卓操作系统
摄像头分辨率：双目红外200万像素
显示屏尺寸：8寸IPS多方面屏
补光灯类型：LED正白光补光灯
升级模式：远程升级
通用串口：2路TTL电平UART
报警输入：报警输出
调试串口：1个
扩展功能：GPS
支持：4G、 WIFI
深度学习人脸识别算法
人脸识别角度 公交扫码收费测温仪功能有：扫码刷脸收费、测量体温，如乘客体温过高，将会自动警报，信息发送云平台系统。沈阳中英文公交收费机
公交刷脸支付收费系统是智慧城市建设的重要组成部分。温州校园巴士公交收费机
公交刷脸扫码验票终端机的特点：
设备采用工业级设计，性能稳定，线条流畅l标配1：2万人脸库，识别速度小于1秒，
采用8英寸IPS屏，可以在没有人脸识别时植入广告界面，提高增值收入，本机适用于人体额温快速筛查，稳定快速可靠，
开发工程师进行优化，支持抗逆光，支持双目摄像头补光检测，内置IC卡刷卡（可以拓展刷身份证功能），
识别准确率理论为99%，所采用的测试方法是：依次将人脸库（人脸库中，每个人有提前采集好的人脸照片）中的人脸与库中除该人脸以外的所有人脸进行比对，比较得分比较高的人是否为待识别的人，若是，则识别准确。可以采用前端算法或者在线验证方法均可。 温州校园巴士公交收费机
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