公交人脸识别刷脸支付终端参数：
系统：安卓7.1系统，支持二次开发SDK对接
定位方式：GPS、北斗（选配）
工作温度：-25℃~65℃
工作温度： -40℃~75℃（需要定制）
储存温度：-45℃~85℃
显示方式：8英寸TFT-LCD
显示屏，1280*800
工作电压：DC 8V-55V
通讯接口：USB-HOST、USB-OTG、HDMI、RS485和TTL-232二选一
功率损耗：≤ 10W
扩展：身份证实名制验证
二维码识别功能，可以验证纸票或手机票
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；
也可以选用3D结构光支持支付宝人脸算法和微信人脸算法的摄像头
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；
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。 公交刷脸支付通过双目人体识别来处理，相片和动态视频是不能通过的，避免不合规矩的乘客上车。扫码验票公交刷脸支付上门安装
今年很多城市开始尝试试点公交刷脸支付乘车，据山东某巴士集团的工作人员介绍，试点的刷脸支付不仅快，同时也兼顾安全性，一人一脸，前端和后端等多种算法精细识别，保障乘客支付安全。乘客在人脸采集的APP上完成人脸采集后，下次乘车即可通过刷脸支付完成乘车付费，如果需要再次“公交刷脸乘车”时，需要间隔10分钟才能再次识别，以防止同一乘客被多次识别扣费的情况。本项目是管理部门实施便民、惠民的一项民生工程。坚持科技创新，打造科技公交，建设现代化、高科技、高效率的公交运行网络。支持刷身份证公交刷脸支付系统定制公交刷脸测温仪可以锁定额头区域进行多点测温，测温准确度更高。
正是因为市场需求以及消费群体的大力支持，不少的企业家看中了刷脸支付的发展前景，那么对于做刷脸支付代理需要了解什么？刷脸支付代理又是如何盈利的呢？下面我就来给大家分析分析一下刷脸支付代理到底如何来盈利？主要盈利来源是这3个方面：
一，售卖刷脸机器
随着校园刷脸支付以及公交刷脸支付终端上市之后，他们已经应用到了学校，公交企业，客运公司，医院、银行、商场等支付考勤场景，对此就有不少的商户来进行购买，而且这些刷脸机并不容易购买，只有通过有软件开发能力的合作代理购买。
第二，做增值
目前主流的刷脸支付设备都支持显示广告、支付后的广告、金融服务等，这也是代理商获取盈利的主要来源。
第三，吃流水分润
据统计，目前微信和支付宝的结算费率大概在0.2%以上，而代理商户费率约为0.38%，可想而知这中间的差额也是非常大的。
希望新老客户抓住机遇，实现财务自由！
随着互联网行业的迅速发展，支付行业也迎来了新一轮的大洗牌，“刷脸扫码收费”已经成为了当下比较热门的出行方式。就目前而言，刷脸扫码收费在多个城市开始落地商用，我相信已经有不少的小伙伴们都已经体验过刷脸扫码支付给生活带来的极大便利。刷脸扫码验票支付不仅提高了用户的消费体验，也减少了商家的人力和时间成本。
刷脸支付还具有极强的拓展性，可与城市**门联动，对危害公共安全的社会危险人员的信息进行采集、识别，并存储后台管理系统中，当其进入公共交通设施内，采取相应预警措施，一方面可以保障市民乘车安全，另一方面也可以减轻安检压力。
物联网的发展与人脸识别的运用，让我们的生活变的越来越好。作为以移动支付出行为主的物联网****，臻智付以专业的行业知识以及纯熟的技术，根据客户的需求，打造公交刷脸支付场景适用的解决方案。 使用公交刷脸系统，公交敬老卡的年审和充值业务可以省去，再无需前往特定大厅排队处理。
臻智付科技服务智慧交通领域已经有十几年的行业经验，与多家**企业合作，比如与腾讯企业，支付宝，腾讯，中国移动，中国银联，恒大，百度。。等企业提供智能车载终端设备，这些合作企业从我司初期研发的Linux的机器开始合作，到近期上市的安卓广告机的深度合作，产品应用在智能消费，消费电子等场所，**近我司自助研发生产公交刷脸支付扫码终端再一次得到了客户的认可，我们提供的商业落地方案多见成效。未来臻智付将继续携手更多的合作伙伴打造基于人工智能，智慧交通领域的生态系统。我司将加大研发投入，积极学习，提高关键技术，遵循行业标准，加大技术成果转化。公交刷脸支付是一套智慧交通系统支持多种模式，身份证+刷卡+扫码+人脸识别全支付， 让市民出行更便捷！郑州公交刷脸支付系统推荐
企业可以通过公交刷脸支付完成：定制班车人数统计系统,刷脸扫码验票，企业根据乘车人数可以合理规划线路。扫码验票公交刷脸支付上门安装
公交刷脸扫码支付终端机的特点：
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。 扫码验票公交刷脸支付上门安装
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