人脸识别巡更系统设计方案.docx

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人脸识别巡更系统设计方案

动态人脸识别巡更系统

设

计

方

案

北京博睿视科技有限责任公司

2017年8月18日

第一章人脸识别巡更系统设计要求

一、人脸识别巡更系统社会意义

略

第二章系统概述

人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。

根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。

此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。

管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。

1、人脸识别巡更系统构成

该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。

整个软件的逻辑体系结构如下图所示。

软件结构体系（C/S结构）

图3-3软件逻辑体系示意图

3.3.1、人脸静态建库

实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。

图3.3.1人脸静态建库

3.3.2、人脸动态入库

将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。

图3.3.2人脸动态入库

3.3.3、人脸信息修改

人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。

图3.3.3人脸信息修改

3.3.4、实时人脸抓拍

该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4个部分：

视频设备列表，监控画面，现场抓拍图像和匹配报警图像。

图3.3.4实时人脸监控子系统效果图

功能模块分别为

Ø视频设备列表：

列举所有可以使用的监控摄像头

图3.3.4视频设备列表

Ø监控画面：

播放窗口显示该摄像机的实时监控

图3.3.4监控画面

Ø现场抓拍图像：

显示摄像头所抓取的人脸图片

图3.3.4现场抓拍图像

Ø报警图像：

根据抓拍到的人脸图像，与数据库中的人员进行比对查询。

图3.3.4匹配报警图像

3.3.5、人脸图像检索

人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。

该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分

Ø比对结果查询：

选择要查询的设备和黑白名单类型以及匹配的开始和结束时间，然后点击查询按钮。

显示的匹配结果以倒序方式进行排列，离结束时间最近的排在最前面。

图3.3.5比对结果查询

Ø抓拍人像查询：

选择抓拍起始时间和抓拍结束时间，然后点击查询按钮。

显示的内容以“抓拍时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。

图3.3.5抓拍人像查询

Ø比对库人脸查询：

选择入库的开始时间和入库结束时间，然后点击查询按钮。

显示的结果以“入库时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。

图3.3.5比对库人脸查询

3.3.6、人脸图像聚类

根据历史抓拍的人脸图像和检索条件在抓拍人脸库中查询符合条件的人脸，输入需要的检索条件，如类别总数、单个类别总数、检索阈值，抓拍时间范围。

可进行条件范围内的查询，将符合条件的抓拍人脸聚类显示。

图3.3.6人脸图像聚类

3.3.7、人脸以图搜图

人脸以图搜图模块主要是针对抓拍库和比对库的静态人脸识别，上传一张本地人脸图片，选择抓拍库或者比对库，然后输入比对阈值，点击搜索按钮。

显示的结果以匹配值高低倒序排列，即匹配值最高的显示在前面。

图3.3.7人脸以图搜图

3.3.8、人脸联动报警

人脸识别匹配后，可以联动串口继电器报警输出。

3.4系统总体设计

3.4.1、系统架构

人脸系统总体架构包括前端设备、传输网络和监控中心三个部分，如下图：

图3.4.1人脸系统架构图

前端设备：

主要是采集视频传回到中心。

传输网络：

传输监控场景的视频。

监控中心：

主要是部署各个服务，将传回来的视频数据进行分析，抓拍人脸显示结果，并进行实时分析比对。