6.内置高性能、高稳定性、高性人工智能处理器； 7.支持门、桌、柱、壁挂安装，适应WiFi/4G组网通信模式，部署快捷，满足多种安装环境和现场应用的需要； 8、社区、公园、车站等场景全覆盖，可视化数据平台使管理区域数据一目了然，实现记录回溯、数据分析等功能。 从开始，人脸测温便依托自身的人脸识别技术和物联网强大的智能硬件开发设计能力，根据不同场景的需要，可推出多种智能面部温度测量解决方案:并通过不同的体温度测量解决方案以及差异化的面部温度测量组合成一体进行考勤打卡机的应用，当然，对于不少小公司来说为了节约员工管理成本，通常都会使用手持式热成像温度计和垂直热成像测温机器人，不管是采用哪一种类型的测温设备，总之目的都是为了帮助抗击和确保公共，为各种场合提供测温和防疫服务。
7高清人脸采集:使用高清200W像素网络摄像机收集高清人脸图像; 8。深度学人脸识别算法:自主知识产权动态人脸识别算法，动态，高速，多人面部检测和捕获。 9。自动人脸匹配:可见人脸照片和红外人脸自动匹配，方便人眼识别和追溯，方便人眼识别和追溯。 10实时记录:实时记录通过人员和体温，怀疑发烧人员会自动警告他们。 11人脸识别:可以根据清单库自动识别名单人员和非名单人员，分类和精细管理辖区人员;;
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这是人们熟知的识别方式，已经有30多年的研发历史。但是这种方式有一个克服的缺陷。尤其是环境照明发生变化时，识别效果急剧下降，无法满足实际系统的需求。解决照明问题的方案是三维图像人脸识别和热图像人脸识别。但是这两种技术还不成熟，识别效果不尽人意。 一种发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。克服照明变化的影响，对精度、稳定性和速度的整体系统性能比3D图像人脸识别提供了的识别性能。该技术近2 ~ 3年来发展迅速，人脸识别技术逐渐实用化。
人脸识别付款,能保证的不仅是付款:
而当人脸识别配对到客户的支付宝钱包/微信ID以后,实体线店面也提升了对客户认知的盲点,客户的信息内容也将被纪录,能够更加精细化管理地进行导购员和商品推荐。
在买东西进行以后,线下推广数据信息将进一步添加和健 全客户的互联网大数据。运用多线数据信息效正客户画像,保持下一次更加精确的客户营销推广、客户消費。