聚焦用户体验，紫橙成为智慧校园市场的黑马

本文摘要：随着视觉AI商用落地的渐渐成熟期，更加多的细分场景于是以引进涉及功能，以提高运营效率及安全性，智慧校园正是当中的典型场景。与传统校园的管理都倚赖教职员工有所不同，智慧校园以物联网技术为基础，全方位构建教育信息化，建构具备感官全面、号召及时、智能综合、随需应变、高效运营等特质的数字化校园。

随着视觉AI商用落地的渐渐成熟期，更加多的细分场景于是以引进涉及功能，以提高运营效率及安全性，智慧校园正是当中的典型场景。与传统校园的管理都倚赖教职员工有所不同，智慧校园以物联网技术为基础，全方位构建教育信息化，建构具备感官全面、号召及时、智能综合、随需应变、高效运营等特质的数字化校园。

作为业内著名的智慧校园解决方案供应商，紫橙科技致力于将移动互联网、物联网、人工智能等近期技术运用于校园日常管理，将集中的软硬件系统展开统合，以可视化、移动化、便利简化的设计思路，提高学校管理和教学信息化水平。通过引进虹硬视觉开放平台的人脸识别SDK，紫橙科技发售了一系列基于视觉AI的校园智能化管理系统，还包括：【智能图书阅览系统】图书阅览一体机，可较慢自动识别书目，学生刷脸展开阅览及交还，已完成自助式操作者，需要人工干预。进出口可加装防盗检测地下通道，对于未完成阅览的书籍通过，可自动展开声光报警。【智能宿舍管理系统】通过视觉AI无障碍地下通道，宿舍管理员可通过宿舍管理系统，掌控每个宿舍学生的归寝情况，构建归寝严厉批评，使宿舍管理智能化，抛弃传统人员弃寝逐人检查的模式。

【智能传达室参观者系统】与电子班牌学生休假功能、老师手机移动APP审核功能全面互通，构建参观者购票、参观者刷证件注册、参观者信息动态启动时到老师手机，以及学生进出校管理等全程电子化服务。【智能道闸系统】与全校人脸特征库接入的校门人脸识别道闸，可由家长手机末端载入家长照片，老师手机末端审查，构建如期段和权限的进出校学生乘坐管理、学生进出校辨识管理等。

同时，紫橙科技获取一揽子可视化后台数据管理系统，以校园大屏或PAD应用于等方式，向校园管理者动态展出全校学生值勤情况统计资料、学生疾病情况统计资料及预警、班级日常考核评选汇总、教师到岗情况、教师当值决定、校内审批信息、校园通报信息、校园活动决定、食堂菜谱、参观者信息等。通过横跨场景应用于的统一人脸识别平台、执着用户体验的简练嵌入式方式以及设备耐看轻巧的高端硬件工业设计，以及虹硬视觉开放平台的技术支持，尽管紫橙科技只是初创公司，依然沦为了千亿级别智慧校园市场的顺利玩家。

以下为紫橙总经理胡永生拒绝接受专访国史：【喜公司为何不会想起将视觉AI重新加入智慧校园的涉及产品？】紫橙从正式成立之初就把人脸识别功能重新加入产品设计，这是技术发展的必然趋势，也是出于用户体验的考虑到。紫橙致力于超过三个目标，第一，让学生参予智慧校园中去，第二，让家长安心孩子的学校生活，第三个，让老师能通过人工智能技术更加精彩高效地管理校园。【智慧校园中，有哪些场景尤其合适视觉AI功能？】视觉AI解决问题了校园生活中身份辨识和证书的问题，早期校园的身份认证都是通过一卡通来构建的，现在过渡到了生物识别，这是技术发展的必然结果。现在紫橙获取智慧校园解决方案，可以把整个学校的日常管理通过信息化的手段展开切断，像教室、宿舍门口、图书馆这些公共区域，我们全部用视觉AI技术展开身份辨识，然后彰显一定的应用于场景。

【既然紫橙的定位是软件开发公司，为什么不会做到硬件？】虽然紫橙的定位是一家应用软件开发公司，但我们也做到硬件，因为市面上买适合的硬件。我们从16年开始认识这个行业，17年开始做到硬件，第一款智慧型交互终端应用于是智慧班牌，也用了虹硬的人脸识别算法。紫橙的优势在于交互体验好，软硬件的工业设计都为用户体验服务。

紫橙科技是一家较为尤其的IT公司，我们一直把自己定位成「设计」型公司，去建构和构建生活和工作中一些美的东西。我们坚信IT行业必须理念和艺术性的提高。整体来说，利用虹硬视觉AI算法和虹硬原为的云平台，紫橙搭起了横跨场景应用于的人脸识别平台，并大大优化工业设计，提高嵌入式方式，以为用户获取拟合体验。

【怎么认识到虹硬算法？】2017年，我们在公开发表媒体上网页了虹硬的宣传文章，获知虹硬视觉开放平台获取免费、离线的人脸识别算法，就主动联系并展开了试用。一开始我们认识的是虹硬算法的1.0版本，那会儿我们还没在产品中重新加入尤其多人脸识别技术。后来虹硬算法升级到了2.0版本，与1.0比起是对原算法的政治宣传式创意，对有所不同光线、有所不同光照环境下的人脸识别率有了极大提高，几乎符合了商用的市场需求。

原本紫橙是自研算法，也尝试了一些开源算法，但效果都不理想。作为一家应用型的软件开发公司，紫橙在算法研发方面缺少资源。

既然虹硬对外开放的算法不足以符合产品市场需求，从经济的角度来说，我们实在没适当之后投放人力物力来研发算法，必要拿虹硬算法来用，只在应用于层面做到一些针对性优化。【在用于虹硬算法的过程中，有什么所学可可供共享？】荐个例子，视觉AI产品很最重要的一个指标是误识率，特别是在紫橙的产品都是2D人脸识别，这个指标就十分最重要，这也是我们产品开发中最重要的问题。紫橙是怎么解决问题这个问题的呢？首先我们依赖虹硬大大升级算法，其次我们用于了一些技巧，譬如“动态底图”和“动态阀值”。

所谓“动态底图”，人脸识别应用于往往是“一图打天下”，一张图有可能用一年，但紫橙用于的图是动态的，不会随着辨识结果不断更新图片。所谓“动态阀值”，在用于人脸识别SDK的时候，官方不会有一个引荐阀值。实质上，在有所不同用于场景和有所不同光照环境下，这个阀值应当有所不同，所以我们用了动态阀值的方式来提高辨识速度。

此外我们也在大大尝试一些新的手段来提高准确率，虹硬视觉开放平台获取了十分杰出的算法，在有所不同行业都能有很好的充分发挥，紫橙主要运用了人脸检测和活体检测功能。通过虹硬的算法反对，我们的目标就是为用户获取拟合体验。

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