测温客流统计公交刷脸支付乘车系统推荐

     因为社会信息化的发展，传统的纸质乘车票、收现金的消费方式已经不能满足很多场景消费点的要求，针对现行的客运，公交公司，机场，校园、企业、美食城、医院等场合传统的饭票、收现金方式对账和管理上面的落后，我司顺应时代的发展，提出了以微信公众号充值和会员卡一卡通为主的“微信充值消费系统技术方案”。

      以非接触式IC卡为支付载体，建立云服务器云平台票务管理系统信息中心，以计算机网络、安全加密设备、刷脸扫码刷卡支付终端、充值设备为支撑，为市民或顾客建立的集IC卡发行和现金票务业务管理、数据采集、存储、统计、分析、查询于一体的完整、安全、可靠的智慧消费票务系统，还可拓展到城市一卡通领域，实现一卡多用。 客运公司通过刷脸系统合理规划，减少公交车空载率， 通过刷脸扫码数据进行分析和规划线路，实现合理调度。测温客流统计公交刷脸支付乘车系统推荐

       为满足区域内出行市场定制化、个性化的出行需求，进一步提升客户体验，巩固企业在公路客运市场核心竞争力的提升，公交客运集团公司班线客运公交化运营提出如下构想：

     公交刷脸系统市场需求：

为应对出行市场需求变化，公交客运公司将通过车辆产权置换、提升车辆等级、加大发车频次、增加途中上下客点、网络预约、实时定位等措施开展传统班线客运公交化运营改造，进一步提升班线客运产品的旅客体验。为加强车辆运行途中的管控、避免途中票款流失，大理交运集团需要解决客运车辆途中旅客实载率监管这一主要问题。同时为完成公安反恐的客运实名制要求，需要技术手段的应用完成车辆运行途中上客的实名制核验工作 车载巴士客流统计公交刷脸支付乘车上门安装公交刷脸支付以流畅快捷的无感识别极大提升了乘车体验。

     深圳市臻智付科技有限公司，专注于智慧交通，智慧消费--卡通应用领域17年，以智能公交收费系统，人脸识别消费终端设备为主要产品，是集设计、研发、生产、销售、服务于一体的智能一卡通应用方案解决厂商。凭借质量的平台和远大的前景，我们期待更多的合作伙伴一起为智慧城市赋能!

    随着国内**逐渐得到控制，复工复产也进入状态，但是避免二次**的产生，很多公交客运企业以及学校工厂都在做相关预防工作，我司根据情况研发出带测温人脸识别功能的公交终端，以及通道测温终端，采用无接触方式，预防杜绝有发烧人员进入工厂重点，确保复工复产有序的进行。

     公交刷脸支付终端机全功能支付，集人脸识别和刷卡，身份证识别、扫码功能于一体，提供安全可靠的支付环境，同时兼具其他类支付公交、定制巴士、企业班车、校园巴士、支持二次开发等。

     公交刷脸支付乘车的过程由安装在车上的专属公交刷脸支付终端，完成人脸图片等数据的抓拍、上传工作，通过智能对比，将抓拍的脸部特征信息与数据库中的注册用户人脸库进行比对，从而自动分析检测、验证后，与对应的云公交卡账户进行扣款。使用人脸识别支付方式，乘客乘坐公交车，不仅可以不带零钱、不带公交卡、不带手机，实现人脸识别的无感支付应用。 刷脸乘车给用户的便捷体验，顺便可以在支付大屏上做广告运营，是移动广告的“比较好推广”。

为助力智慧公交发展，提高市民乘车体验，近日，臻支付刷脸支付样机率先在GY接高铁站的线路上试点“刷脸支付”乘车。乘客在“B客惠”APP开通相关功能后，乘坐这条线路公交车时，上车只要正视一个8寸显示屏的智能支付终端，即可完成支付，既方便又快捷。 据悉，“刷脸支付”车载机安装在前门司机位置的旁边，呈长方形，侧面上方有两个摄像孔和补光灯。市面只需要注册开通了“刷脸”APP的乘客上车时，车上的车载机瞬间识别乘客的人脸照片，然后发出“支付成功”的声音。“刷脸乘车太方便了，比扫二维码都快，以后不用拿出手机就可以乘公交车了。”GY坐刷脸公交车的市民许先生说。 据技术人员介绍，公交人脸识别的设备装配了带有双目摄像头，用户提前在乘车APP上传面部数据，面部数据存储在系统数据库。乘车时，车载终端会自动将采集的乘客人脸与数据库进行比对、效验，相似度达到一定准确率即可完成支付，对于错误的识别也会有响应的语音提示。“刷脸”乘公交车不仅方便，此举还能方便客运企业实现客流流向大数据分析、班车及驾驶员管理、乘车实名制、公共安全管理等。 公交刷脸支付乘车系统是由臻智付刷脸扫码硬件定制自助研发的。支持Linux安卓二次公交刷脸支付乘车

公交刷脸支付，快人一步，让你靠脸自由出行！测温客流统计公交刷脸支付乘车系统推荐

       公交刷脸扫码支付终端机的特点：

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。 测温客流统计公交刷脸支付乘车系统推荐

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