人脸识别对比解决方案Word格式文档下载.docx

人脸识别对比解决方案Word格式文档下载.docx

《人脸识别对比解决方案Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人脸识别对比解决方案Word格式文档下载.docx（49页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

一.1.1

一.1.2动态人像天网建设

一.1.2.1非标人脸库建设

协助公安针对当地扒窃人员、偷抢盗人员、上访人员、未成年犯罪人员建设人像采集环境，对现场人员进行人像采集和身份采集入库，为敏感人群、重点人群布控提供人像库支持。

一.1.2.2重点人员布控

公安重点人员根据地区和目的不同划分不同类型，包括惯偷惯犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等当地涉稳人员，同时也包括高危人员、敏感人员等。

利用人像大数据系统，将重点人员进行城域级布控，同时后续刻画典型关注人员轨迹，进行高危行为预警研判。

一.1.2.3高危人员布控

高危人员包括全国在逃人员、全国违法犯罪人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人等。

人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息等手段，可在火车站、汽车站、港口口岸出入口建设人脸卡口，对出入境人士进行审查识别。

一.1.2.4敏感人群布控

敏感人群包括来自特殊地区、特殊身份、特殊职业等人员如来自新疆地区人群、个别少数民族人群、长期无工作人群、非法上访人群等。

通过在出入境、关键人脸采集卡口对这些人群进行身份信息和人脸信息采集，通过人脸识别系统对敏感人群的身份信息、行为轨迹、出没时间等进行管控，从而做到敏感人群防控的目的。

一.1.2.5人证合一

在汽车站、火车站、机场等身份证检查、其他民事应用中，可通过单兵、手机、相机对人员进行脸部拍照，并通过身份证读卡器读取身份证信息，通过拍照图片和身份证人脸确认是否人证合一，并上传照片至后端进行人脸识别确认是否属于重点布控人员。

一.1.3静态人像天网建设

一.1.3.1身份信息确认

针对孤寡老人、三无身份人员、聋哑人员等无法确认身份的人员，可通过手机、相机等对人员进行脸部拍照，并上传后端比对常住人口或流动人口库，确认身份信息。

一.1.3.2身份信息查重

对当地常住人口库、流动人口库或全国人员信息库中人员身份证进行人脸库自查重，排查一人多证的问题。

一.1.3.3洗白人员身份确认

通过比对当地常住人口库&

全国在逃人员库或当地流动人口库&

全国在逃人员库进行人脸图片碰撞比对，排查两个库中相似人员人脸及身份信息，从而清洗出漂白身份的人员。

一.2性能指标

一.2.1人像识别系统

1）中心库容量：

XXX万人。

储存全国关注人员数据XXX；

储存全省二代证人像数据；

储存各监控节点实时采集人像的累积数据。

２）处理能力：

　　为整个人像天网提供针对XXX万关注人员的实时查询服务，检索比对时间不超过5秒并报警提醒（不包括网络延时）。

　　中心系统处理能力要能够同时满足中心库所关联的XXX个实时人脸监控节点的实时查询比对需要。

一.2.2用户网络环境

远程用户人像查询工作站通过公安网与人像识别系统联接，网络带宽为百兆以上。

一.2.3其他性能指标要求

系统稳定性：

系统要求实现7×

24小时*365天连续稳定运行。

符合公安部颁发的有关人像识别系统的相关标准；

在保持系统总体比对精度和处理能力的前提下，系统能够进行平滑升级。

一.3建设内容

*根据具体情况编写

一.4建设原则

1）实用性

整个系统从实用性的角度出发，最大限度的满足人员管控系统建设的需求，能适应新技术的发展，选择性价比高的产品，既控制了建设费用，又保障了系统的完整功能。

2）先进性

采用领先的科学技术水平，集成了先进的人员及人脸识别算法，在保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度地采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进技术。

要努力保证整个系统功能的科学合理性，防止片面追求某一局部的高指标与先进性。

3）可靠性

人员管控系统是处于24小时工作，系统采用业内主流产品，保证了系统的高稳定性、高可靠性。

前端高清智能网络摄像机在硬件设计上考虑室外工作的特殊性，具有耐高温、散热性能好，防雷、防浪涌保护等多方面安全考虑，为系统的稳定运行提供保障。

4）可扩展性

无论在系统软件、硬件的设计和选型上，都充分考虑其后期的可扩展性，结构上应易于扩充，以便于后期新功能的扩充。

在硬件的接口上也比较丰富，能适应后期更多设备的接入控制。

5）易操作性

系统具有简单易学的操作界面，无需专业的计算机知识，普通用户即可轻松完成日常人员管控系统的操作。

一.5设计依据

●《安全防范工程程序与要求》GA/T75-94

●《安全防范系统验收规则》GA308-2001

●《安全防范工程技术规范》GB50348-2004

●《安全防范系统通用图形符号》GA/T74-2000

●《视频安防系统技术要求》GB/T367-2001

●《系统接地的形式及安全技术要求》GB14050-93

●《安全防范视频监控摄像机通用技术要求》GA/T1127-2013

●《安全防范高清视频监控系统技术要求》GA/T1211-2014

●《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》GB/T28181-2011

●《出入口控制人脸识别系统技术要求》GA/T1093-2013

●《安防人脸识别应用系统第2部分：

人脸图像数据》GA/T922.2-2011

第二章.系统总体设计

大华人脸识别系统，采用具有完全自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸抓拍算法、人脸质量评分算法及人脸识别算法、并结合配套的前端摄像机设备和后端平台业务系统，实现了动态黑名单比对报警、静态人脸图片检索等功能。

本系统采用分布式架构，服务器节点可根据实际需求线性扩展，轻松满足爆炸式增长的业务需求，同时系统支持上亿级别人脸注册库/人脸抓拍库、30万黑名单库，极大的满足公安对重点人员的事前预警和事后追查需求。

二.1系统架构

系统基于人脸识别核心技术，遵循公安行业信息化标准规范，依托综合可靠的通信网络、分布式数据库和集群计算等多项技术，充分考虑系统安全性、可靠性、可扩展性，可广泛应用于公共安全各业务领域的人脸比对综合应用平台，能有效地协助对不法人员的鉴别、抓捕和布控，保护国家安全和社会稳定。

系统由人像卡口、人脸识别服务器、人脸识别平台、存储设备、人像大数据系统五款产品组成。

人像卡口：

前端摄像机包括普通高清网络摄像机和人脸抓拍单元。

普通高清网络摄像机主要实现图像采集、编码、视频传输等功能。

人脸抓拍单元不仅实现普通高清网络摄像机的所有功能，其内置大华自主研发的智能分析算法，还能实现对视频中人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍等功能。

同时人脸抓拍单元拥有人脸区域自动曝光优化、人脸小图优化处理等功能，更适合于人脸卡口场景下获取最优人脸图片；

人脸识别服务器：

集人脸检测、人脸抓拍、人脸识别、人脸特征分类等多样化算法和分布式计算软件于一体，主要包括：

1.人脸识别算法—采用基于神经网络的深度学习算法，构建动态人像识别服务、1:

1/1：

n/n:

N等多样化人脸识别服务，从而实现高效率、高准确率的人脸识别比对。

2.分布式计算集群—通过分布式计算软件统一对多台人脸识别服务器进行集群管理，从而进一步提高系统效率，适合大规模系统部署。

3.系统运维管理服务—负责对计算集群存储、性能、服务进行统一的运维管理，降低系统风险，提高用户体验。

4.人像数据库—负责人脸图像和算法特征化数据存储，数据库内置提高系统耦合度，降低服务器于服务器之间的对接导致的系统风险。

人脸识别平台：

集人像卡口管理、视频存储、流媒体转发、业务应用于一体，提供人脸识别系统的各项业务功能。

人脸视频存储：

前端摄像机对实时视频的存储，可存储在平台下挂载的EVS存储设备、云存储等专业监控行业存储设备中。

二.2联网设计

方案一：

在公安视频专网中部署人脸识别系统，对出入口、重点道路等位置安装前端摄像机，并通过人脸识别系统平台进行统一管理。

通过人脸识别平台对视频流转发到人脸识别服务器集群中，进行特征提取和识别比对，并反馈结果到人脸识别平台中。

人脸识别平台将相关人脸报警和历史记录通过网闸共享到公安专网下，公安能够对重大嫌疑目标进行事后目标检索，目标轨迹跟踪，并根据目标出没时间和地点安排警力部署。

布控部署在视频专网

方案二：

在公安网中部署人脸识别系统，前端人脸卡口通过共享平台传输视频至公安网。

公安网下人脸识别平台对接共享平台获取前端数据，导入识别服务器进行特征提取和识别比对，并通过人像大数据平台进行业务分析，数据挖掘等工作。

布控部署在公安网

二.3逻辑架构

人脸识别系统利用分布式集群技术、基于神经网络的深度学习技术和海量数据存储大数据计算技术，实现实时视频监控图像、录像。

前端采取视频流或图片流方式进行视频图像传输，提供现场环境人脸图像，并形成人脸抓拍库。

人脸识别服务采用可动态扩展的分布式结构，底层负责人像库的库管理，处理人像库创建、抽取特征值、人像索引等底层应用。

对外提供人像1：

1比对和1：

N比对、n:

N比对、动态比对等服务，服务分别对应有应用网站的功能业务，以及外部调用的API接口。

人脸业务系统，通过相应服务的API接口实现人证合一、静态检索、一人多证排查、洗白人员身份确认及其他大数据应用处理。

系统间通过API方便的实现松耦合，快速的实现人像平台的集成。

二.4人脸识别流程

系统数据流包含人脸实时比对和人脸历史查询。

其中实时比对发生在事前或事中，当系统发现有布控人员出现时，执勤人员可以迅速作出反应；

历史查询则是针对事后重点人员排查，可通过可疑人员图片查询系统记录的人员信息。

实时视频人脸比对：

普通高清网络摄像机的实时视频流或人脸抓拍单元的人脸图片流，会由人脸识别服务器下的动态人像算法进行人脸特征数据提取，并实时与黑名单库中的人脸特征数据库进行遍历比对，并反馈平台每次比对结果。

图像检索人脸比对：

通过平台客户端提交需检索的人脸图片/录像，人脸识别服务器自动提取人脸图片特征数据，与人脸抓拍库或人脸注册库中的人脸特征数据进行遍历比对，最后由平台展现比对结果。

二.5人脸三大业务库

系统数据库应包含三种业务库：

人脸抓拍库、人脸注册库和黑名单库。

人脸抓拍库-包含历史抓拍现场图片、人脸小图和结构化的人脸特征数据、抓拍地点、抓拍