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来源: 发布时间:2022年07月15日

    获得目标人脸的真实温度。其中,上述的步骤s220至步骤s240的实施原理和实施方式与步骤s120至步骤s140的实施原理和实施方式是相似或类似的,因此,这里不再对该步骤的实施方式和实施原理进行说明,如有不清楚的地方,可以参考对步骤s120至步骤s140的描述。步骤s250:电子设备向终端设备发送目标人脸的真实温度。在上述的实现过程中,通过电子设备与终端设备提供真实温度的测量服务,有效地减轻了终端设备的计算量,从而使得终端设备更快地获得真实温度。上述步骤s250中的电子设备向终端设备发送目标人脸的真实温度的实施方式可以包括:步骤s251:电子设备对人脸图像进行人脸识别,获得人脸图像对应的人脸标识信息。上述步骤s251的实施方式例如:电子设备使用预设训练的人脸识别模型对人脸图像进行人脸识别,获得人脸图像对应的人脸标识信息;这里的人脸识别模型具体例如:lenet、alexnet、vgg、googlenet或者resnet等等。步骤s252:电子设备向终端设备发送目标人脸的真实温度和人脸标识信息。上述步骤s252的实施方式例如:电子设备通过超文本传输协议(hypertexttransferprotocol,http)和超文本传输安全协议(hypertexttransferprotocolsecure。本单位的“场所码”在“一网通办”网站、“随申办”移动端在线申领并安排工作人员引导督促进场人员扫码。虹口区数字哨兵怎么看

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    上述步骤s131中的获得人脸眼间距的实施方式例如:使用预先训练的区域卷积神经网络(regionconvolutionalneuralnetwork,rcnn)从多个关键点对应的局部区域中确定出两个眼睛对应的区域,再根据两个眼睛对应的区域分别确定出两个眼睛对应的关键点,具体例如:眼睛对应的区域包括眼睛对应的关键点,因此,只需判断关键点是否在眼睛对应的区域,即可获得两个眼睛对应的关键点,然后计算两个眼睛对应的关键点之间的距离,获得人脸图像上的人脸眼间距;其中,这里的rcnn是***个成功将深度学习应用到目标检测上的算法;rcnn基于卷积神经网络、线性回归和支持向量机(supportvectormachine,svm)等算法,来实现目标检测的目的。rcnn的基本原理为:可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果。由rcnn演化出来的fastrcnn和fasterrcnn,这里的fastrcnn和fasterrcnn均是在rcnn上作出的改进。步骤s132:根据预设标尺比例和人脸眼间距,确定目标人脸与人脸温度矩阵的采集设备之间的采集距离。请参见图7示出的本申请实施例提供的确定采集距离的其中一种实施方式的示意图。零接口费用:不收取任何接口授权费用,即刷即用。

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