Faseter er et system som gjør videoovervåkning intelligent ved å gi datamaskinvisjon, ansiktsgjenkjenning, objektdeteksjon og videoinnholdsanalyse til kameraer i sanntid. I neste trinn vil alle disse evnene bli kombinert til en - "forstå" den nåværende situasjonen og deretter reagere på den. Teamet kaller dette konseptet "Event Security Model."

Project Vision

Etter at faseter ble vedtatt av markedet, kunne det brukes til å opprettholde hvitelister i forskjellige tjenester; For eksempel på nettsteder blir ansatte ansatt for å gjøre noen husarbeid. I tillegg til kommentarer, kan fasetersystemet lagre lenker til blockchain -poster som inneholder biometriske data. Den samme metoden kan brukes til å lagre poster over butikkbesøkende og for å sjekke integriteten til kjøper, selger eller messenger.
Hvis alle kameraer som er koblet til faseter er integrert med databasen for politi og redningstjenester, kan informasjon om ønsket kriminelle, savnede barn eller personer i vanskeligheter umiddelbart sendes til deres pårørende og bostedssteder gjennom systemet. I en slik nødsituasjon vil politi og spesielle tjenester også kunne få tilgang til systemet for å finne "bilder" av mennesker i Faceter -brukerens videoprofil, mens de ikke lekker konfidensiell informasjon, ettersom systemet bare vil bruke kameraets data og eieren er enig.

Prosjektfunksjoner

1. Objekt og ansiktsgjenkjenning og den resulterende atferdsanalysen forbedrer evnen til videoovervåkningssystemer til å oppdage potensielle kunder og spesifikke ansatte. Algoritmene til denne teknologien er bevist ved LFW og Megaface -testing at de er de mest pålitelige i bransjen.
2. Den praktiske anvendelsen av en hvilken som helst datamaskin eller mobil enhet lar brukere få tilgang til videoovervåkningssystemet hvor som helst uten å mestre kompleks og langsomme grensesnitt.
3. Tåkeberegning - Utfører identifikasjonsberegninger ved å la gruvearbeidere gå inn i et desentralisert databehandlingsnettverk, og dermed gi gruvearbeidere høyere inntektsgenereringsmuligheter, noe som reduserer kostnadene for produktet kraftig.
4. Blockchain-Faceter bruker alle muligheter for smarte kontrakter for å gi fleksible og transparente betalingsalternativer og identifikasjonsmekanismer for tåkeberegningsnettverk. Dette er fasetas bidrag til utviklingen av kryptoindustrien.
5. Maskinlæring - Ved hjelp av nevrale nettverk kan du lære fasetter å reagere på endringer i visse hendelser.
6. Databeskyttelse - Faseter vil ikke utsette kildevideostrømmen for et pålitelig miljø; Bare anonyme data kan overføres til et desentralisert nettverk.
7. Faseter-token er "drivstoffet" i det desentraliserte nettverket, og gir alle deltakerne en fleksibel, gjennomsiktig, grenseoverskridende løsningsmekanisme.

Applikasjonsfelt

B2C
Programvaren er designet for familier å bruke i leiligheter, kontorbygg, landshus, så vel som i familiens butikker og restauranter. Betalingsmetoder er basert på månedlige eller årlige abonnement, og oppbevaringshastigheten avhenger av antallet kameraer som brukes og arbeidsmengden (antall ansikter som er identifisert per tidsenhet). Fasetters løsning på enkeltbrukere:
- Forbedre sikkerhetsnivået;
- utholdelig;
- Utbredt anvendbarhet (kombinert med smart hjemsteknologi).
b2b
Programvaren kan brukes i fabrikker, lager, store bedrifter, hoteller, kasinoer, kjøpesentre, banker og cateringkjeder, takket være tekniske samarbeidsavtaler med leverandører av hjemme-, kontor- og industriutstyr, samt smarte enhetssensorer og andre komponenter produsenters styringssystemer.
b2g
Kommunal programvare kan brukes til å analysere videostrømmer på gater og veier, så vel som på overfylte steder som stasjoner og flyplasser. Det kan også overvåkes i forbindelse med databasen.
Fasetter antar at lovbryterens ansikt kan identifiseres og kjøres i hele arkivoppføringsdatabasen for å avsløre hvor personen har besøkt nylig. Løsningen kan automatisk kontrollere samsvar med forskrifter og forskrifter i transport og offentlige steder, noe som vil øke hastigheten på saksbehandling og sikre automatisk kontroll av politiet på høyere nivå.

Teknisk oversikt

1.Data -behandling
Faseterprogramvarekomplekset er designet i form av et sett med moduler, hver modul utføres på et annet systemnivå og er ansvarlig for hvert trinn i plattformdrift. Språket for ML -komponentutvikling er C ++ 11. I tillegg brukes også GPU -akselerasjon aktivt.
Fasen av ansiktsgjenkjenningsbehandling
Motta og behandle dekodede videostrømmer fra kameraet;
Ansiktsdeteksjon (hvis kameraet ikke er utstyrt med innebygd ansiktsdeteksjonsteknologi);
Ansiktsrammer er bedre gjenkjent;
Bruk dyp konvolusjons nevralt nettverk for å oppnå funksjonsvektoren for alle;
Vektorklynging, sammenligning av egenvektorer med tilgjengelige databaser og deres beliggenhet i lagringssystemet;
Output gjennom API -resultatene.
2.Faceter distribuert nettverk
På grunn av desentraliserte tjenester, som inkluderer rask vekst i blockchain-baserte virksomheter, planlegger faseter å bygge sine egne databehandlingsnettverk, for eksempel SONM eller Golem, ved å tiltrekke individuelle eiere av GPU-ressurser og bruke rimelige løsninger, i stedet for dyre skytjenester. Derfor er det ikke nødvendig å bruke dyre monopol -tjenester som Amazon, Microsoft og Google.
Bruken av gruvearbeidsressurser eller annen tomgangskraft er veldig gunstig for både ressursene og forbrukernes eiere. Selv en grov sammenligning av kostnadene for å leie en GPU -server på Amazon Web Services og kompensasjonsbeløpet som er betalt til gruvearbeidere for gruveområdet, viser en stor forskjell. Videre blir kompleksiteten i nettverket justert noen få måneder for å redusere gruvearbeiders kompensasjon, og etter å ha tatt i bruk den nye konsensusmekanismen, er ingen GPU -databehandling i det hele tatt.
Hoveddeltakerne i faseternettverket er eierne av GPU Resources (noder). Den smarte kontrakten vises med hver node på slutten. Denne kontrakten vil bli brukt til å gi kompensasjon for datakraft.
Et desentralisert miljø krever spesiell verifisering av påliteligheten til de tilkoblede nodene. For å sikre kvaliteten på utførte beregninger, vil nodene med lavere produktivitet bekrefte ytelsen til de andre nodene og utføre beregningene gjentatte ganger. Høyytelsesnoder skal være fullastet med oppgaver, mens mindre kraftige noder vil bli gitt fragmenter av samme oppgave.
Beregningsresultatene vil bli sammenlignet med smarte kontrakter, og hvis deltakerne har tilstrekkelig bekreftelsesinformasjon, vil hver av dem motta noen av belønningene sine fra den dannede balansen.
Hvis noden som er ansvarlig for verifisering mottar en annen Compute -hasj, vil dette bekrefte gruvearbeiders uærlig oppførsel og vil føre til at de kobler seg mellom nye datamaskiner og omfordeler akkumulerte belønninger. Faseter kaller dette konseptet "verifiseringsidentifikasjon".
Ytelsen til oppgaver og distribusjon av verifisering vil bli passert gjennom spesielle koordinatornoder (videohubber), som også kan fungere som obfuscatorer for videoknutepunkter og sensitive data. Disse nodene vil være lokalisert i et pålitelig område, i motsetning til alle andre noder som bruker verdiløse ikke-personlige data.
3. Personlig databeskyttelse
Brukere av videoovervåkningssystemer er vanligvis de som kobler kameraet til skyplattformen. Det er dusinvis av selskaper (noen ganger millioner) på markedet som tilbyr slike skyapplikasjonstjenester: Ivideon, Camcloud, Xmeye, Vmeyesuper, etc.
Alle disse tjenestene gir CCTV -kameraer, men ingen av dem utvikler faktisk klare retningslinjer for behandling av brukerdata; Ofte er det ingen riktige midler for å kontrollere tilgangen til dataene.
Fasetters modulære arkitektur lar brukere jobbe med den originale videostrømmen i et pålitelig miljø: om mulig, på kameraeierens enhet, på faserens server, eller i selve kameraet, er det bare tilslørt (ikke-personlige) data som brukes til å utføre oppgaver på et desentralisert nettverk. Disse dataene kan med andre ord ikke konverteres til det opprinnelige formatet med henvisning til eieren.
4.Faceter Token -bruksmodell
Den effektive driften av et distribuert nettverk krever fleksible, gjennomsiktige og grenseoverskridende bosettingsmekanismer for alle deltakere. De tradisjonelle metodene for å bruke fiat -valutaer er ikke mulig i dette tilfellet, ettersom de ikke fullt ut oppfyller noen av de ovennevnte kravene.
Dette betyr at enhver potensiell nettverksdeltaker må passere den utvidede KYC-sjekken, åpne sin egen bank for å åpne en Forex-konto og utføre internasjonale transaksjoner som oppfyller alle kravene i lokal lov, noe som gjør det nesten umulig å lage en storskala desentralisert databehandlingsinfrastruktur.
Løsningen på dette problemet er faseterets eget symbol som grunnlag for å betale mellom smarte videoovervåkningstjenester og forbrukere av nettverksdeltakere. Integrasjonsplan for å introdusere faseterplattformen i blockchain -teknologi implementeres i følgende trinn: Fase 1: Utstedende symboler ved Ethereum for gratis salg og intern økonomisk bruk av prosjektet, i tillegg til å betale nodeeieren (“Miner”).
Fase 2: Utvikling og utrulling av blockchain og mulig migrasjon. Dette trinnet bør være å løse problemet med distribuert oppgavetildeling, forbedre systemets driftshastighet, sikre uavhengigheten til Ethernet -blockchain og redusere transaksjonskostnadene i plattformen.
Systemfunksjonsmodell
Faseters tjenester kan betales med symboler eller andre betalingsverktøy (bankkort, e-lommebøker, cryptocurrencies). For å sikre normal drift av sistnevnte, vil faseter implementere en midlertidig konverteringsmekanisme for betalingstokener. Kamerareparasjonskostnader settes av faseter i USD og kan revideres kvartalsvis.

Relaterte lenker:
https://www.qukuaiwang.com.cn/news/6777.html

*Innholdet ovenfor er samlet av den offisielle beretningen om ikke-småkontoer. Hvis du skrevet ut, vennligst angi kilden.