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              當人臉識別成為基礎資源 駕培企業如何跨上智能化戰車

                行業+AI,正在成為一個不可抵擋的大勢所趨。除了較早進入商業化應用的安防、金融和消費電子領域,更多細分化場景也在積極思考、參與和全面擁抱AI。比如利用人臉識別系統實現自助存取車輛的智能立體車庫,集AI測溫、人臉識別乘車支付于一體的"刷臉公交"等等。有數據顯示,人臉識別近五年來以17%-18%的速度融入到各行各業的實際應用中,甚至在一些領域做到了全場景覆蓋。

                在業內人士看來,人臉識別的快速普及主要得益于兩大方面——供給和需求的共同作用。從供給側來看,由于深度學習的普及,近年來人臉識別算法迅速成熟,并開啟了商用之路。同時,部分算法平臺也在對外開放技術,積極降低應用門檻。譬如,免費開放了人臉識別、活體檢測、人臉屬性分析等離線SDK的虹軟視覺開放平臺等。

                而從需求側來講,在全面走向智能時代的當下,更多實體企業在引入人臉識別等AI技術后,對于原有流程進行改造和優化,從而實現了產業升級。在這其中,駕培行業正是一個典型案例。

               

                從最初的供不應求到現在的產能過剩,當下的駕培行業不僅競爭激烈,同時政策層面交通運輸部也在不斷進行駕校項目的變革,通過一系列舉措嚴格培訓質量。這些問題反映到實際經營中,最直觀的就是要求駕校對于培訓過程越來越精細化,并真正培養出合格的學員。

                然而眾所周知,學員學車的時候需要進行打卡、積學時,并以此保障學習教學質量。但原有的駕培計時培訓系統科技含量并不高,容易遭到人為破解。一些駕培機構也曾通過指紋簽到以及指定訓練場地等方式來杜絕訓練過程中出現的違規操作。無奈,使用一段時間后還是出現了用于虛增車輛里程和學時、破解指紋驗證的外掛工具。是以,快捷并準確驗證學員真實身份、學車里程和時間成為了駕培企業的剛需。

                這樣的背景下,各種駕培行業解決方案廠商紛紛推出各種搭載人臉識別、活體檢測,DSM等技術的智能終端,能夠有效預防人臉照片、屏幕圖像等"假臉"作弊行為,確保是"真人"且為"本人",從而實現對駕培行為的監管。

                相比于傳統的IC卡、指紋打卡方式,人臉識別操作起來也非常簡單,學員和教練通過"刷臉"在終端簽到和簽退,若是在人臉識別過程中出現與駕培平臺身份信息不符、或是"假臉"作弊的情況,都將無法登陸平臺,學員就就無法獲取有效學時。

                人臉識別記時監管系統解決了長期以來困擾駕培行業"串卡"培訓、"跑馬"計時等違法違規行為和矛盾糾紛排解難的問題,重整行業風氣的同時也提升了駕培質量和行業信息化監管水平。甚至可以說,這些變化對駕培行業而言是效率提升和行業重塑。

                事實上除了駕培行業,人臉識別帶來的價值正在更多的領域中發生。據虹軟視覺開放平臺發布的中小企業應用視覺AI趨勢報告稱,基于其免費離線算法、完整產業生態鏈、技術支持體系,虹軟視覺開放平臺持續賦能的細分行業已超百個,工地、校園、景區、酒店、交通等越來越多的實體行業開始以"+AI"的模式擁抱新技術。

                就像此前的"互聯網+"一樣,AI正在轉化為一種賦能要素,逐漸顯露出類似水、電、媒這樣的基礎能源特質。而應用場景的豐富和行業需求的高漲,正是實現行業+AI應用創新的土壤。

               

              2020年11月12日 14:34
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