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AI在一脸通系统上检测精度的重要性

从历看，使用视频分析生成警报的监视应用程序的主要关注点是，它们可能无法将人类与例如某种生物区分开来，这样便会产生警报，浪费了时间和资源。但是机器学习可以帮助并应对这个挑战，因为它可以预先校准系统以检测实际威胁并忽略威胁。在大多数基于安全性的应用程序中，用户仅想识别一个人或车辆，这两者都可能代表安全威胁。当它为视频分析提供支持时，机器学习工具使开发人员可以指示算法选择特定的特征和对象。更高的精度意味着监视人员的时间不会浪费在由物体或环境波动引起的不必要的警报，这意味着他们的生产率和注意力范围得到了提高，并且绩效得到了改善。

同样确定的是触发有意义的警报的能力是如何在确保周边安全方面带来现实利益。启用了机器学习的分析可以实时检测事件，通过***员工主动解决当前事件，而不是审查过去的事件，从而极大地改善了设施保护。

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选择门禁一脸通系统系统需要着重考虑哪些方面：

安全性：无论哪一类产品，安全永远是要考虑问题，除了产品质量和使用安全，也要考虑互联网安全，当前不少份子通过，交互指令访问受限区域或者直接攻击都成为严重的问题，因此在选择访问控制解决方案时，应该要对一脸通系统系统的安全性进行考虑。

成本性：除了安全，成本是所有工程商和用户普遍考虑的因素，也是直接影响选择的决定性的因素，用户非常清楚的意识到，即便在***的技术支撑，在成本不允许的条件下也只能放弃，毕竟选择适合自己项目的才是真正实用的。而且当需要的产品达到一定规模的时候，更是考虑的重中之重了。

精准度：随着一脸通系统技术不断完善，基于一脸通系统技术打造的解决方案精准度不断在提高，以当下主流门禁，门禁一脸通系统系统为例，虽然天生具备着智能化快捷性，但由于技术限制，仍然在识别方面会受到环境光线、识别距离等因素影响，因此精准度也是作为作为客户根本的需求之一，我们要充分衡量一个产品的准确度通常有错判接受率（FRR）、误报率、识别率、错误拒绝率（FAR）等指标。

接受度：所有的产品功能和应用重要在于落地项目，用户的接受度仍然是重要的指标之一，例如有些用户认为***门禁不够卫生，一脸通系统个人隐私等等，因此了解用户对产品的接受程序是开发和部署的关键。

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我们的产品线

1、系统软件类：安防管理平台系统、流媒体转发系统、安防网络存储管理系统、安防私有云管理系统、人车布控预警系统、热成像探测预警系统、北斗可视化***管理系统。

2、一体化服务器类安防管理平台和智能分析服务器、安防流媒体转发和网络存储服务器、安防云管理和云存储节点服务器、行业项目定制集成服务器

1、前端数据采集设备类：人脸抓拍/对比摄像机、***识别卡口/测速摄像机、物联网智慧摄像机、监控***摄像机、热成像或激光云台和光电转台摄像机

2、二次开发和应用集成模块类：人脸抓拍/对比IP定制模组、***识别/雷达测速定制模组、摄像机与传感器通信集成模组、热成像探测器模组、安防平台管理/存储/转发/分析二次开发API、安防私有云API、北斗可视化***管理API。