据悉，“刷脸扫码支付”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“智慧出行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。”坐智能巴士安装有刷脸设备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红外双目的摄像头，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。“刷脸扫码”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。巴士扫码验票机可以采用U盘实现交易记录的上传下载，可以解决无网络的难题。中英文版扫码验票生产厂家
公交刷脸支付终端的产品特点： 1、配置结构光摄像头，支持人脸识别刷脸支付 2、聚合支付，支持扫码支付、NFC刷卡支付 3、支持5G,4G、WIFI、等多种通讯方式，还可定制支持GPS定位功能 4、安卓7.1系统，支持二次开发对接 5、显示方式：8英寸TFT-LCD显示屏，1280*800 6、工作电压：DC 8V-55V 7、通讯接口：USB-HOST、USB-OTG、HDMI、RS485和TTL-232二选一 8、功率损耗：≤ 10W 9：采用红外、双目人脸识别摄像头，可有效防控图片、视频及面具攻击； 10：针对公交乘车场景特点，采取高速离线人脸比对算法，且具备异步扣款、补扣及对账机制； 11：符合人机工学的角度为触摸操作带来了便利，也让刷脸扫码操作很自然。 12：支持云端数据同步，可实现与后台服务器数据库基础信息信息同步、人脸特征值提取、在线刷脸支付扣款、电子车牌验证、乘务员签到、乘车记录统计等功能；中英文版扫码验票生产厂家企业通过系统合理规划，减少通勤车空载率，避免空驶 通过扫码验票数据进行分析和规划线路，实现合理调度。
扫码验票系统支持线离线双模式切换
1.在线模式：消费数据立即上传；
2.特别针对路况较差路段，支持离线支付和在线支付模式、自动切换，自动上传数据，对于余额不足的情况按信用消费形式。
另外扫码验票终端还具有多功能应用集一体语音播报。可自定义语音广告。安全管理用户信息。实现卡类播报以及扣费成功和失败语音提示，让乘务员也更好管理：乘客信息具体、打击不法分子；黑名单：挂失，注销或列入黑名单账号限权、实行双重加密。清分结算功能。实现数据同步、区域清分管理；消费数据提供下载、自定义数据报表格式。GPS定位。晚点通知；获取车辆定位信息，在云中数据储存；实现资源优化。
扫码验票机的产品特点：
1、**实现多种消费模式刷卡消费：支持各类交通卡、消费卡、电子标签等；手机APP支付：支持支付宝、微信、企业自定义付款码、银联云闪付等；自定义消费：自由消费、固定消费、包项目消费。
2.宽电压设计：
适应8~50V，带过压、过流、反接保护、欠压保护，能够很好地使用各种车辆电源输出及跳变。
3.云服务：
支持数据应用程序交互等多种性能，合作伙伴可以自己建设服务器或者租赁阿里云服务器或者腾讯云服务器，域名也可以自主申请备案。我可以可以提供技术指导支持，体验云办公的便利性。
巴士扫码验票机屏幕采用5英寸高清液晶屏，支持4G传输，保证良好的网络连接性能，确保票务系统的准确连接。
公交校车扫码验票机的主要功能：
1．微信公众号提醒：学生上车通过人脸识别或者刷卡后平台通过微信同步发送，微信提醒可支持多人同步接收(微信关注公众号可实时接收）；
2．乘车卡片有效期：卡片使用时限根据学生购买期限而定，并写入卡片内部，当卡片过期未续费时，刷卡机语音播报“此卡已过期”， 提醒学生及时续费。
3．乘车自助续费：学生卡可续费使用，学生通过微信公众号自助给自己小孩绑定的账号进行充值，
4．统计功能：平台可显示每台车刷卡（乘车人数）情况，并汇总自动生成统计报表。
5．滞留提醒：平台自动对比上车和下车的数据，对于数据不平衡的时候机器有报警提示，提醒跟车老师进行车辆检查，预防学生滞留；
6．语音广播：机器可以进行文字或者音频宣传语音循环播放。 扫码验票终端支持远程参数设置、远程升级、远程采集数据。支持安卓二次开发扫码验票生产商
游客凭借二维码，可以一部手机畅玩整个景区，不用买票就可以自由做所有巴士，不用担心掉票等问题；中英文版扫码验票生产厂家
车载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。
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