コロナウィルス対策で入退室管理を強化したい。
通常の認証に加えて体温の管理も行いたいが、どれも高価なものばかり。
しかも当社は事業所が複数あるので、導入コストが気になる。
何か良い方法はないか?

というお問い合わせをいただきました。

 

当社では、当社提携先より顔認証クラウドシステムの開発をご依頼いただきました。

 

システムの構成は以下の通りです。

①顔認証端末 インターネットに接続され、顔認証用のカメラとディスプレイを接続します。
②顔認証ゲートウェイ クラウド上に存在し、顔情報とユーザーIDを事前に登録しておきます。

①顔認証端末から送られてきた顔情報とユーザーIDを生体認証サーバーに送信します。

生体認証サーバーからの認証結果を受信し、顔認証要求のあった①顔認証端末に送信します。

③生体認証サーバー 顔情報とユーザーIDを事前に登録しておきます。

②顔認証ゲートウェイから送られてきた顔情報とユーザーIDを生体認証サーバーに送信します。

認証結果を②顔認証ゲートウェイに送信します。

 

クラウドを用いたシステムなので、

複数個所の事業所が点在しても
容易に入退室の管理を行うことができます。

当社では開発依頼をいただいた顔認証クラウドシステムを

小さく安価なマイクロコンピュータ
「Raspberry Pi」(通称ラズパイ)に
カメラ

(写真はlogitech社製 C920)

タッチパネルディスプレイ

(写真はIODATA社製 LCD-MF224FDB-T)

を接続し、

顔認証
社員証に記載しているQRコード

による二段階認証を備えた顔認証システムを

社内で運用しています

しかし昨今のコロナウィルス対策においては、

体温管理も重要
出勤時、外出からの戻り時

など入室時には体温を測定し、かつこれらの情報を

入退室情報

と合わせて管理する必要があります。この場合、高価な入退室システムでは

温度センサーと一体となっている

ケースがほとんどですが、

温度センサーには誤差が±3℃もあるようなものもあり
また医療用のセンサーは高価で入手が困難

です。

当社ではすでにお持ちの

体温計

を有効活用し、

人工知能(AI)を用いたOCR技術

を用い安価に

入退室管理と
体温管理

が行えます。

詳細については、こちら より お問い合わせください。

※Raspberry PiはRaspberry Pi財団の登録商標です