Atos用Safr软件构建边缘人脸识别工作场所安全系统

发布时间：2021-04-23 09:29 作者：未知

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简述：腾佑AI人工智能持续为大家分享基于生物识别技术的人脸识别国际快讯：Atos用Safr软件构建边缘人脸识别工作场所安全系统

　　腾佑AI人工智能持续为大家分享基于生物识别技术的人脸识别国际快讯：Atos用Safr软件构建边缘人脸识别工作场所安全系统

　　全球云，安全和计算解决方案提供商Atos透露，它正在使用RealNetworks子公司Safr的生物识别技术，该技术是集成了面部识别软件，摄像头和边缘计算的工作人员安全系统的一部分。

　　总部位于法国巴黎的Atos发布了一个录像带，该录像带定于汉诺威工业博览会进行工业和数字化转型展览，介绍了有关工作场所安全的新产品。该解决方案将Safr的面部识别软件与Atos的BullSequanna Edge硬件相结合。新的边缘服务器包括两个Nvidia T4 GPU，以帮助处理计算机视觉和数据分析处理。

　　在大流行过程中，工人安全和计算机视觉应用已趋向于集中于诸如发烧检测，距离监测和口罩检测等动作。Atos的解决方案将面部识别朝着不同的方向发展。该公司指出，2019年的职业事故中有20％（如德国报道）是由于使用机器造成的。

　　Atos描述了工人安全解决方案的两种初始用途。第一种涉及诸如叉车之类的机械，这些机械应仅由合格人员操作。Safr组件执行面部识别功能以验证身份，而Atos硬件和软件仅在发生生物识别后才用于允许访问机械控件。简而言之，员工的脸是叉车的关键。第二个相关用例是使用边缘服务器跟踪设施周围的用户和机器，并通过地理围栏访问危险区域。例如，如果摄像机识别出叉车附近有人，则边缘服务器可以防止机器移动（并撞到人）。

　　最近，RealNetworks通过被动生物特征活动检查更新了Safr面部识别平台。生物识别平台的升级引入了新的快速反欺骗功能，以及经过改进的AI驱动的活动检测功能。根据RealNetworks的数据，Safr现在可以在0.3秒内以95.27％的真实肯定率，使用一个算法来验证一个人在镜头前。

　　分析

　　边缘计算和深度视觉系统已被用于建筑等其他市场中的工作人员安全。该系统用于警告工人注意不安全的情况（例如脱离安全带或未佩戴头盔等必需的设备）。例如，在制造业中，边缘计算和工人安全一直围绕着工人培训和设备维修（例如使用增强现实技术）进行。机械的访问控制是边缘AI和计算机视觉的另一个逻辑步骤。随着像Affectiva这样的公司开发用于监视人的分心和其他认知状态的算法，人们可以预见未来的工人安全系统，包括用于预测可能导致伤害的人机交互的算法。

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