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扫码验票电子客票扫码验票定制开发

来源: 发布时间:2022年12月01日

      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!


游客凭借二维码,可以一部手机畅玩整个景区,不用买票就可以自由做所有巴士,不用担心掉票等问题;扫码验票电子客票扫码验票定制开发

扫码验票

           车载刷脸扫码验票机是一款高性能、比较可靠的人脸识别产品,红外测温 ,异常报警 ,实名核验 ,支持多种支付模式,通讯采用 wifi/4G方式,依托深度学习算法,具有识别速度快、准确率高的特点,并可以拓展支持非接触式人体红外测温(额温),测温稳定快速,精度高,内置IC读卡模块(可以拓展读身份证)。

         车载刷脸扫码验票机应用场景:学校校车考勤、社区培训验证、写字楼考勤测温、酒店测温门禁、商场测温收费、商店测试收费等、公共服务场所等。以上场景均可提供二次开发SDK以及技术支持,无缝对接第三方平台,确保我司车载刷脸扫码机稳定上线服务市民,为抗击**做一点贡献。 人脸指纹扫码验票生产商客运大巴,城际班线客运采用扫码验票终端从而免去现场排队购票的方式真是极大的点赞,电子车票一扫就过。

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 现在客运管理部门提倡使用电子客票以提高客运效率,大力提倡客运公交巴士扫码验票方式乘车,现在在我们日常生活中二维码已经普及应用,自助扫码验票的五大好处:1、扫码过闸,提高过机效率,缓解游客排队等候问题;2、乘客凭借二维码,可以一部手机做说有景区车辆,不用担心排队买票以及补票等问题;3、极大地减少了检票工作人员,降低了人力成本,让景区可以更专心;4、实时数据上传,后台自动统计,提高景区数据管理水平;5、人机交互式检票,更具科技感的智慧交通,提高客运形象。

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。 客户可以通过二次开发完成功能:定制班车人数统计系统,巴士扫码验票,企业根据乘车人数可以合理规划线路。

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       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。企业通过系统合理规划,减少通勤车空载率,避免空驶 通过扫码验票数据进行分析和规划线路,实现合理调度。贵州扫码验票生产商

扫码验票终端支持二次开发,可以提供SDK二次开发包。扫码验票电子客票扫码验票定制开发

       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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