公交扫码验票支付终端机，集人脸识别和刷卡，身份证识别、扫码功能于一体，提供安全可靠的支付环境，同时兼具其他类支付公交、定制巴士、企业、校园、食堂，支持二次开发等。
扫码验票识别支付过程由安装在车上的专属公交扫码验票支付终端，完成二维码和后台等数据的效验、上传工作，通过智能对比，将抓拍的二维码特征信息与数据库中的合法码逻辑库进行比对，从而自动分析检测、验证后，与对应的云公交卡账户进行扣款。使用巴士扫码验票识别支付方式，乘客乘坐公交车，不仅可以不带零钱、不带公交卡、实现人脸识别的无感支付应用。 扫码验票终端支持二次开发，可以提供SDK二次开发包。陕西巴士车载扫码验票
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。陕西巴士车载扫码验票扫码验票是为上班族用户提供共享班车定制巴士验票，为了提高用户体验、采用人脸扫码技术提高乘车体验。
我司的公交刷脸收费系统可以提供多种数据
智慧城市主要的体现之一就是智慧公交，公共交通的发展也面临着众多的机遇与挑战。用户的个性化需求不断突出，体验式消费、“智能公交”突破传统单一的公交收费模式，实现多种支付方式为一体的收费体系。在这样的挑战下，许多公交公司也开始顺应趋势进行管理与服务的优化提升，实现一卡通“智能公交”出行。
一、公交收费系统可以给主管部门带来的的数据分析：
1.公交乘车人数的客流数据
能查询各时间段、各站点的客流数据；能精确查询单个客流数据；能锁定单个用户的使用记录；
2.公交乘车时间段客流分析
精细记录每天各时间段及总的时间段客流与交易金额；详细记录在特定时间段的客流量，以便精细营销；
3.公交站点客流分析
查询各站点每天的客流量机总的客流量；站点的所有用户数据管理；可分租管理出行地点的客流总量；自定义站点查询客流数据；
4.市民出行支付数据分析
公交收费系统详细记录市民出行方式的选择；记录各大支付方式的使用率；分析乘客属性，使用方式，便于定向推广营销。
5.针对城乡公交可以实现智能化收费，解决阶段收费难题
深圳市臻智付科技有限公司，专注于智慧交通，智慧消费--卡通应用领域17年，以智能公交收费系统，人脸识别消费终端设备为主要产品，是集设计、研发、生产、销售、服务于一体的智能一卡通应用方案解决厂商。凭借质量的平台和远大的前景，我们期待更多的合作伙伴一起为智慧城市赋能!
随着国内**逐渐得到控制，复工复产也进入状态，但是避免二次**的产生，很多公交客运企业以及学校工厂都在做相关预防工作，我司根据情况研发出带测温人脸识别功能的公交终端，以及通道测温终端，采用无接触方式，预防杜绝有发烧人员进入工厂重点，确保复工复产有序的进行。
乘客只需要打开乘车码，在扫码验票机上扫一下即可完成效验，无须提前买票，员工就可以合理地安排等车时间。
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；巴士扫码验票终端采用**稳定电源，并有过载电压保护，可以适用于主流的车型。陕西巴士车载扫码验票
扫码验票终端主要应用于： 铁路、公路、水路、航空、机场等各个客运枢纽的客票检验，扫码验票，方便快捷。陕西巴士车载扫码验票
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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