2018年新年伊始，经过公司研发部门艰苦攻关，大兀技术成功将基于机器视觉的大数据训练优化下的，深度学习卷积网络动态人脸识别算法嵌入到大兀门禁系统中，优化了人脸识别特征值提取步骤：

1.预处理图片提取特征，临时保存特征到内存（数组）或持久化到数据库/文件

2. 利用特征来比较

3. 如果图片与库比较，图片是动态的，提取动态图片的特征与库中已经保存的特征比较

创建引擎-》人脸检测-》特征比较 这三个步骤，在Linux服务器环境下，比对图库及动态图片在CPU 3G，内存4G的运行环境中，实现人脸识别1：N在1秒内。

基于大兀现有的开源门禁系统，现可提供大流量下动态人脸识别门禁解决方案，欢迎各界定制人脸识别应用，或定制软硬件一体化在相应的行业软件中。