全球云，安全和计算解决方案的ATOS透露，它正在使用生物识别技术SAFR，Realnetworks的一个部门，作为工人安全系统的一部分，该系统集成了面部识别软件，相机和边缘计算。
总部位于法国巴黎的ATO释放了视频，汉诺威·梅斯（Hannover Mess）的行业和数字化转型贸易展览会（Hannover Messe Mess）的时机，描述了工作场所安全的新产品。该解决方案将SAFR的面部识别软件与Atos结合在一起Bullsequanna Edge硬件。新的边缘服务器包括两个NVIDIA T4 GPU，以帮助处理计算机视觉和数据分析处理。
在大流行过程中，工人的安全和计算机视力应用程序倾向于专注于发烧检测，远程监测和掩盖识别等动作。 ATOS的解决方案在不同方向上采用面部识别。该公司指出，2019年有20％的职业事故（在德国报道）是由于使用机器而引起的。
ATO描述了工人安全解决方案的两种初始用途。第一个涉及机械，例如叉车，这些机器应仅由合格人员操作。 SAFR组件执行面部识别功能以验证身份，而ATOS硬件和软件仅在发生生物识别识别后才允许访问机械控件。简而言之，员工的脸是叉车的关键。第二个相关的用例是使用边缘服务器跟踪设施周围的用户和机器，并在危险区域访问危险区域。例如，如果摄像机识别叉车附近的一个人，则边缘服务器可以防止机器移动（并击中人）。
最近，Realnetworks更新带被动生物识别识别检查的SAFR面部识别平台。该生物识别平台的升级引入了新的快速反动体功能，并具有改进的AI功能LIVISINE检测特征。根据Realnetworks的说法，SAFR现在可以验证一个人在0.3秒内利用其算法在相机前，并以95.27％的真正正率在相机前。
分析
边缘计算和深视觉系统已用于其他市场（例如建筑）的工人安全。这些系统用于提醒工人不安全的条件（例如，不在安全带或不戴上类似头盔之类的设备）。例如，在制造业中，Edge计算和工人的安全性一直围绕着工人培训和设备维修，例如使用增强现实。机械访问控制是边缘AI和计算机视觉的另一个逻辑步骤。与这样的公司情感开发算法来监测一个人的注意力和其他认知状态，可以设想未来的工人安全系统，包括预测可能导致伤害的人机相互作用的算法。
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