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智能锁也能用上GPT德施曼落地生成式AI应用场景

来源:中国网 责编:子墨 时间:2024-04-03 01:30 阅读量:16639   
导读在AI技术影响各行各业的当下,ChatGPT现象级地推动了生成式AI的应用场景落地。4月2日,2024德施曼创新技术预沟通会在北京举办,德施曼正式对外展示GPTfinger,首次将GPT技术应用于智能锁指纹识别功能。GPTfinger针对指...

在AI技术影响各行各业的当下,ChatGPT现象级地推动了生成式AI的应用场景落地。4月2日,2024德施曼创新技术预沟通会在北京举办,德施曼正式对外展示GPTfinger,首次将GPT技术应用于智能锁指纹识别功能。GPTfinger针对指纹质量不佳人群,解决了当前智能锁指纹识别不灵敏的痛点,让指纹不好的人,80%以上都好用。

德施曼技术研发中心总监桑胜伟表示,德施曼智能锁的GPTfinger让GPT-4技术应用于指纹识别,打造指纹锁用得起的GPT。

桑胜伟详细阐述了GPTfinger的四大技术特点:

首先,GPT-4模型庞大,空间和算力资源要求高。对此,德施曼通过模型蒸馏,压缩空间,提升算力:保留指纹识别相关120万个参数,模型空间从TB级别精简到MB级别,并保留指纹识别100万级图到图的模型训练;提升10倍主频、10倍算力,启用硬件加速的MPU实现资源扩充。

其次,德施曼以“螺旋圆域技术”模仿雷达波搜索螺旋方式,将任意圆形区域内指纹特征组成螺旋状序列,运用GPT的技术进行学习,从而构建一个个精准的指纹特征上下文模型,将指纹特征转化为了有联系的上下文进行生成式训练学习。

再次,德施曼利用GPT的掩码遮挡生成式训练,能通过算法随机“遮挡”部分指纹特征进行训练,使德施曼GPTfinger实现即使在指纹特征部分缺失的情况下也能准确匹配,应对指纹磨损、不完整的情况,无惧部分特征缺失。

最后,为应对季节敏感带来的指纹变化,德施曼通过使用与GPT-4同源的深度卷积神经网络大数据,来学习季节变化时指纹特征的衍变规律,让德施曼GPTfinger能够预测正常指纹变成脱皮指纹前后的变化形态,实现季节性指纹变化与正常时期指纹的可靠匹配。

总结来说,德施曼GPTfinger无惧指纹特征缺失、无惧指纹季节性变化、无惧个体差异、更安全。不仅提升了智能锁的识别速度和准确性,还解决了少数指纹质量不佳人群使用智能锁指纹识别不灵敏的问题,在用户体验上实现了质的飞跃。

德施曼提供的数据显示,经国家锁具产品质量检测中心牵头人群测试,德施曼GPTfinger让指纹不好的人80%以上都好用。

据悉,4月11日德施曼将举行主题为“Explore 未见”的2024全球新品发布会,德施曼将集中展示更多领先技术,并发布搭载新技术的全新产品。

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