System wykrywania i rozpoznawania twarzy oparty o Edge AI

Rozwiązanie do wykrywania i rozpoznawania twarzy w celu poprawy bezpieczeństwa w obiektach komercyjnych i transporcie publicznym.

partner with Raspberry Pi

Idea stojąca za naszym rozwiązaniem

Algorytmy wykrywania i rozpoznawania twarzy oraz systemy rejestracji obecności są dobrze znane przedsiębiorcom, twórcom oprogramowania oraz użytkownikom urządzeń mobilnych. Nadal jednak istnieją przypadki biznesowe, których nie obejmują powszechnie dostępne rozwiązania.

Jakie wyzwania chcesz przezwyciężyć?

najważniejsze pytania

Chcesz zastąpić karty RFID lub czytniki linii papilarnych technologią bezdotykową?

najważniejsze pytania

Szukasz niezawodnego systemu do automatycznego i bezdotykowego uwierzytelniania?

najważniejsze pytania

Zamierzasz zwiększyć bezpieczeństwo pasażerów lub pracowników w zarządzanym obiekcie?

najważniejsze pytania

Chcesz zmniejszyć opóźnienia związane z przetwarzaniem w chmurze lub przesyłaniem dużych plików?

najważniejsze pytania

Mierzysz się z innymi wyzwaniami, które można rozwiązać za pomocą edge computing i sztucznej inteligencji?

Porozmawiajmy o budowie indywidualnego rozwiązania

Jak to działa?

Chcesz zobaczyć jak działa nasze rozwiązanie? Obejrzyj film i skontaktuj się z nami, aby uzyskać PoC.

Przykładowe scenariusze biznesowe

Rozpoznawanie twarzy do rozpoznawania pracowników

Identyfikacja personelu podczas pracy zmianowej oraz rozpoznawanie pracowników w godzinach szczytu, aby zapobiec długim kolejkom przy wejściu do budynku.

Zapobieganie kradzieży tożsamości

System zapobiega naruszeniom bezpieczeństwa i oszustwom, wykrywając osoby posługujące się skradzionym dowodem osobistym lub korzystające ze zniżki na bilet w sposób nieuprawniony.

Zapobieganie kradzieży tożsamości

System zapobiega naruszeniom bezpieczeństwa i oszustwom, wykrywając osoby posługujące się skradzionym dowodem osobistym lub korzystające ze zniżki na bilet w sposób nieuprawniony.

Zarządzanie kolejką i skrócenie czasu oczekiwania

Generowanie oszczędności dla firmy dzięki lepszemu zarządzaniu czasem pracowników oczekujących w kolejce na weryfikację tożsamości, aby rozpocząć zmianę.

Zwiększenie bezpieczeństwa pracowników

Zastąpienie ręcznej weryfikacji tożsamości niezawodnym rozwiązaniem, które automatycznie rozpoznaje uprawnione osoby.

Zwiększenie bezpieczeństwa pracowników

Zastąpienie ręcznej weryfikacji tożsamości niezawodnym rozwiązaniem, które automatycznie rozpoznaje uprawnione osoby.

Czy systemy rozpoznawania twarzy lubią Twoje wąsy?

Rozwiązanie napędzane przez Edge AI computing

Edge AI

Edge AI computing

System wykrywania i rozpoznawania twarzy działa w oparciu stworzony przez nas moduł Raco Edge AI Gateway, co oznacza, że wszystkie operacje są wykonywane na urządzeniu bez konieczności ich przetwarzania w chmurze. Raco posiada wbudowaną kamerę i może być wzbogacony o jej dowolny inny model podłączony przez adapter CSI lub port USB.

Główne korzyści

Natychmiastowe działanie

Nasze rozwiązanie jest szybkie i niezawodne – proces uwierzytelniania i wykrywania twarzy trwa milisekundy.

smart system

Inteligentny system

System rozpoznaje zmiany w wyglądzie identyfikowanej osoby, rozpoznając postaci w okularach, z nakryciem głowy czy w nowej fryzurze.

Efektywność czasowa

Efektywność czasowa

Dodawanie nowych osób do rejestru jest bardzo szybkie – wymaga wykonania zaledwie kilku zdjęć i przesłania ich w celu przeszkolenia algorytmu sztucznej inteligencji.

Zgodność z RODO

Zgodność z RODO

Nie ma potrzeby przechowywania wrażliwych danych – system może działać na urządzeniu, a identyfikacja jest całkowicie anonimowa.

Łatwa integracja

Integracja z systemami zewnętrznymi jest możliwa za pomocą API oraz połączenia sieciowego poprzez Ethernet, Wi-Fi lub LTE.

Podejście technologiczne

Nadzorowany dostęp

Do rozpoznawania twarzy możemy użyć standardową kamerę wykorzystywaną do monitorowania obiektów. Takie urządzenie nie rozpoznaje jednak czy obraz jest trójwymiarowy czy płaski, co oznacza, że system nie sprawdzi się we wszystkich sytuacjach związanych z bezpieczeństwem.

Zalety:

  • Tańszy sprzęt
  • Szybsze wdrożenie
Do uzyskania w pełni autonomicznego systemu potrzebujemy rozwiązania opartego na podczerwieni

Nienadzorowany dostęp

Do uzyskania w pełni autonomicznego systemu potrzebujemy rozwiązania opartego na podczerwieni, podobnego do tych używanych do odblokowywania smartfonów. Algorytm AI rozpoznaje prawdziwą, trójwymiarową twarz i oświetla ją niewidocznym dla ludzkiego oka światłem podczerwonym.

Zalety:

  • Bezpieczniejsze rozwiązanie
  • Trudniejsze do oszukania niż urządzenie, które nie rozpoznaje głębi obrazu
  • Nadzór ochroniarza nie jest potrzebny

Wymagane wyposażenie:

  • Oświetlacz IR – mała lampka emitująca światło podczerwone potrzebna do oświetlenia całej twarzy
  • Kamera IR, która zweryfikuje to co wyświetlił oświetlacz i przekaże te informacje do modelu Edge AI, który określi czy mamy do czynienia z prawdziwą osobą

Zdjęcia wykonane kamerą IR na wszystkich etapach rozpoznawania twarzy za pomocą smartfona – proces trwa około 1 s

IR camera

Od lewej:

  • standardowy obraz widziany kamerą IR, obraz widziany bez użycia oświetlacza,
  • oświetlacz oświetla cały kadr (podobnie jak lampa błyskowa podczas robienia zdjęcia),
  • oświetlacz rzuca na obraz losowe „kropki”,
  • oświetlacz rzuca na kadr losowe „plamy”.

Skontaktuj się z nami, aby omówić rozwiązanie dostosowane do potrzeb Twojego biznesu

Jak przebiega współpraca z nami?

Określanie wymagań projektowych

Określanie wymagań projektowych

Jako autoryzowany partner projektowy Raspberry Pi posiadamy ekspercką wiedzę, która pozwala nam świadczyć usługi doradcze w zakresie technologii IoT i dostarczać rozwiązania dostosowane do potrzeb klienta.

Ustalanie punktów startowych

Model sztucznej inteligencji musi zostać przeszkolony z pomocą rzeczywistych danych pozyskanych od klienta w myśl zasady, że im lepsze dane treningowe, tym lepiej działać będzie model. Na skuteczność rozwiązania wpływać będzie otoczenie, oświetlenie oraz sposób próbkowania danych do szkolenia modelu SI.

Wybór urządzeń

Wybór urządzeń

Realizacja każdego projektu wyceniana jest indywidualnie po zakończeniu warsztatów. Opracowanie gotowego rozwiązania wymaga przygotowania indywidualnego modelu sztucznej inteligencji oraz doboru odpowiedniego sprzętu, wybierając spośród Raco Edge AI, NVIDIA Jetson lub innych urządzeń.

Proces tworzenia modelu AI na zamówienie

proces tworzenia produktu

Proces tworzenia modelu AI na zamówienie

9-12 tygodni

Warsztaty

Omówienie pomysłu, określenie wymagań i zakresu prac

Trening modelu SI

Gromadzenie wysokiej jakości zbiorów danych do trenowania modelu uczenia maszynowego

Model Edge AI

Opracowanie modelu w oparciu o wybrany framework i moduł Edge AI

Fine-tuning

Korekty i testy w docelowym środowisku, oświetleniu i warunkach, aby zwiększyć dokładność finalnego modelu

Implementacja

Wdrożenie w docelowym środowisku i warunkach

Pozostańmy w kontakcie

Opowiedz nam o swoim projekcie, a my wkrótce się z Tobą skontaktujemy.










    1-1011-100101-20002001+

    Wypełnienie poniższego formularza oznacza dobrowolne wyrażenie zgody na wykorzystanie tych informacji w celach kontaktowych, a jeżeli wynika to z treści zapytania – także w celach marketingowych, przez Apollogic Sp. z o.o. Zgodę można wycofać w każdym czasie bez wpływu na zgodność z prawem przetwarzania dokonanego przed jej wycofaniem. Więcej informacji o przetwarzaniu danych osobowych, w tym o przysługujących Ci uprawnieniach, znajduje się w klauzuli informacyjnej i w naszej polityce prywatności.

    Kto się z Tobą skontaktuje?

    Paweł Skiba

    Paweł Skiba

    IoT Solution Architect