斷電保護，在意外斷電的情況下系統(tǒng)能夠依靠備用電源將設備進行安全鎖定，提高設備安全性。
施工電梯指紋鎖、人臉識別系統(tǒng)同時也適應于塔吊、井架等設備，旨在防范未經授權的人員擅自駕駛操作設備而帶來的安全隱患；
系統(tǒng)構成：
系統(tǒng)分為服務器端和客戶端，服務器端由多臺視頻智能分析服務器和視頻檢索管理服務器組成，視頻智能分析服務器通過網絡從流媒體轉發(fā)服務器獲取視頻或圖片，由視頻智能分析算法進行特征信息的提取，目前主要提供針對人和車輛的相關特征信息的分析與提取，具體包含：
1.人
包括長相、年齡、性別、衣服顏色、褲子顏色、是否戴眼鏡、是否留胡子等
2.車
包括車牌、車身顏色、車標、車型等
視頻檢索管理服務器主要負責與客戶端的交互、特性信息數(shù)據(jù)庫的管理以及特征信息的搜索。

真人鑒別
系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。
九大安全監(jiān)測功能：能夠實時監(jiān)測施工電梯的載重，人數(shù)、速度（防墜）、高度限位、門鎖狀態(tài)、導軌架傾斜、軌道障礙物、籠內視頻監(jiān)控、操作人員身份管理等的安全信息，能對系統(tǒng)的各種危險進行有效防護，并能傳輸?shù)竭h程的管理平臺，實現(xiàn)對建筑機械的遠程管理和控制；
人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

司機打開升降機外籠門鎖，進入轎箱，再依次關好外門和箱門，將鑰匙插入升降機操作臺，并啟動電源，隨即面部朝向一臺液晶顯示器，面部識別系統(tǒng)便開始辨認人臉。系統(tǒng)確認“刷對臉”后，司機才能操作升降機起落。升降機每次落地后，系統(tǒng)將自動關閉升降機，重新啟動需再次進行人臉識別。
人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識別等傳統(tǒng)上被認為更加穩(wěn)健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現(xiàn)代人臉識別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統(tǒng)合作的環(huán)境中，比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。
內置高容量電池
　　系統(tǒng)內置高容量可充電電池，在系統(tǒng)斷電的情況下仍可以正常運行3小時以上，避免了施工升降機每次開門后由于施工升降機斷電而導致人臉識別系統(tǒng)無常工作的情況。

先進的特征提取算法
采用獨特的自適應的分層特征學習算法，再現(xiàn)系統(tǒng)能針對任意的識別任務通過學習自動生成優(yōu)的特征提取，從而不斷增加新的檢索特征，具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學習性和可擴展性。


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