安防动态人脸识别V20产品计划方案.doc

-_ 云从人脸识别应用公安行业 解决方案建议书 文档编号: BJ-xxx-xxx 文档日期: 2016-10-17 2020年04月 文档说明 本文档为云从人脸识别公安行业解决方案V2.0动态人脸识别模版，文档主要提供公司内部相关人员作为参考依据。各项目需根据实际需求情况，有针对性的对文档进行修订后，用于各项目呈报提交各项目需求对象。 专有信息声明 本建议书属于商业机密文件，书中的所有信息均为云从科技机密信息，仅供XX客户使用。务必妥善保管并且仅在与项目有关人员范围内使用，未经云从科技公司明确做出的书面许可，不得为任何目的、以任何形式或手段（包括电子或机械复印、录音或其他形式）对本文档的任何部分进行复制、存储、引入检索系统或者传播。 本建议书内容，包括价格和配置，只适用于XX客户。 尽管云从科技已经尽力使本文档内容完整和有效，但仍可能有技术方面不够准确的地方或印刷错误。如果需求有所变化，云从科技将对有关内容进行相对应的调整，并在本投标未来版本中体现。 云从科技是重庆中科云丛信息科技有限公司的注册商标。本文档提及的其他公司、产品和服务的名称，可能是其他公司的商标或服务的标志。 本建议书的有效期为自建议书递交之日起XX个月。 文档控制说明 文档信息 当前修订日期 2016.10.17 版本号 修订日期 修订人 变更内容 备注 V2.0 2016.10.17 张昌文 新建 文档批准 本文档被批准后将作为正式存档文件： 姓名 单位 签署日期 签字 曹锋 产品二部 文档核发 本文档被核发给以下人员和机构： 姓名 单位 目 录 第一章 云从简介 1 1.1发展历程 1 1.2国家认定 1 1.3研发实力 2 1.4专利著作 2 1.5算法创新 3 1.6标准制定 4 第二章 项目概述 5 2.1项目背景 5 2.2总体需求 7 2.3建设目标 10 2.4设计原则 11 2.5设计依据 12 第三章 需求分析 13 3.1项目需求描述 13 3.2系统布点需求 14 3.3系统组网需求 15 3.4系统功能需求 16 3.5系统对接需求 17 3.6动态功能需求 19 第四章 系统设计 20 4.1系统结构 20 4.2系统拓扑 22 4.2.1布控流程设计 23 4.2.2抓拍报警设计 24 4.2.3检索流程设计 25 4.3前端设计 26 4.3.1设计概述 26 4.3.2布点场景 26 4.3.3安装要求 27 4.3.4部署架构 28 4.3.5配套设计 29 4.3.6像机选型 31 4.3.7网络设计 37 4.3.8存储设计 38 4.4系统功能 38 4.4.1系统管理 41 4.4.1.1单位管理 41 4.4.1.2部门管理 42 4.4.1.3资源管理 42 4.4.1.4权限管理 43 4.4.1.5用户组管理 43 4.4.1.6角色管理 44 4.4.1.7用户管理 44 4.4.2配置管理 45 4.4.2.相机区域管理 45 4.4.2.2相机设备管理 46 4.4.2.3抓拍服务器管理 46 4.4.2.4特征服务器管理 47 4.4.2.5识别服务器管理 47 4.4.2.6邮件服务器管理 48 4.4.2.7分析服务器管理 48 4.4.2.8流媒体服务器管理 49 4.4.3底库管理 49 4.4.3.1人脸库管理 49 4.4.3.2底库照片管理 50 4.4.4布控管理 50 4.4.4.1布控设置 51 4.4.4.2处警联系人 51 4.4.4.3布控记录查询 52 4.4.5人脸监控 52 4.4.6业务分析 53 4.4.6.1抓拍人脸查询 53 4.4.6.2多时段分析 53 4.4.6.3多地点分析 54 4.4.6.4碰撞分析 55 4.4.6.5同行分析 55 4.4.6.6频次分析 56 4.4.7报表统计 57 4.4.7.1抓拍统计 57 4.4.7.2报警统计 57 4.4.8日志管理 58 第五章 业务战法 59 5.1人脸卡口 59 5.2人脸轨迹 60 5.3人脸布控 61 5.4踩点分析 62 5.5视频人脸分析 63 5.6人流量分析 63 5.7视频身份认证 64 5.8陌生人报警 64 5.9人脸库管理 65 5.10报表统计 66 第六章 产品选型 67 6.1产品性能 67 6.2产品配置 68 6.2.1抓拍服务器 68 6.2.2特征&识别服务器 69 6.2.3分析服务器 70 6.2.4消息队列服务器 71 6.2.5分布式存储服务器 72 6.2.6数据库服务器 73 6.2.7流媒体服务器 74 6.2.8硬盘容量计算 74 6.2.9设备清单汇总 75 第七章 产品优势 76 第八章 技术实力 77 8.1世界折桂 77 8.2排名第一 78 8.3人脸DNA 79 8.4 算法卓越 80 第九章 项目实施 81 9.1施工进程 81 9.2实施步骤 81 9.3项目验收 81 第十章 售后服务 82 10.1售后服务 82 10.2质保收费 83 10.3技术指导 84 10.4人员培训 84 第十一章 实施风险 85 11.1抓拍照片质量过差 85 11.2导入照片质量过差 86 11.3照片年限跨度太长 87 11.4布控库针对性不强 88 第十二章 投资概算 89 第十三章 案例集锦 90 -_ 第一章 云从简介 1.1发展历程 1.2国家认定 1.3研发实力 1.4专利著作 1.5算法创新 为了解决深度神经网络需要大量数据的问题，我们提出了分层矢量化多媒体信息表达体系。分层矢量化实际上是一个多层的特征编码的过程。一个单层的特征编码由以下几个步骤组成：首先，对图片库里所有的人脸图像进行分块；其次对每块区域提取局部特征(如 LBP、 SIFT) 形成局部特征描述子；然后，对所有局部特征进行量化形成字典；最后，根据字典信息和人脸图像的映射，编码形成人脸图像的特征向量，我们定义该特征向量为人脸 DNA。 人脸 DNA 特征能够很好的描述特定人脸的不变量， 该特征对人脸光线、角度、表情以及各种图片噪声具有一定的抗干扰性，再由双层异构深度神经网络进行优化与学习，人脸的区分性更强，识别效果更佳。 双层异构深度神经网络示意图 为了将两张照片映射到同一特征空间中进行比较，在异构深度神经网络基础上，我们提出了双层异构深度神经网络模型。此模型中每层都是一个深度网络（分别以两张照片为输入），在训练时采用二分类损失函数并对两个网络中对应权值的差异性进行正则化，可实现不同图像 空间到相同特征空间的映射。在特征空间中，相同身份人脸图像的类内差异变小，而不同身份人脸图像的类间差异变大，从而增强了特征的判别性。 1.6标准制定 公安部远程人脸识别系统标准制定单位，远程人脸识别国家标准标准制定单位。 第二章 项目概述 2.1项目背景框架性的项目背景，可根据实际项目修改。 随着经济的发展，城镇建设速度加快，以及互联网技术的突飞猛进，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进，给广大公安人员侦破案件增加了难度。同时，恶性事件时有发生，使人们对公共生活场所的安全感普遍降低。同时公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针，成功率极低，效果也不明显。 2016年1月22日，中央政法工作会议上，中央政法委书记孟建柱在部署政法工作任务时，首先谈到的就是反恐。将强化对公交、地铁、高铁等公共交通工具和人员密集场所的防控，推广使用危爆物品非接触式侦测、高清人脸动态识别、语音声纹识别等技术装备，以提高对涉恐要素识别和预警能力。 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。 人脸识别系统作为先进的套分布式计算系统，采用基于中科院战略性先导科技专项人脸识别核心的人像识别算法，实现了海量人口信息的人像高精度比对。在网络物理布局支持的情况下，计算节点可以方便扩展，实现无瓶颈扩容。为应对日益增长的人脸数据，提供一套完整的分布式、灵活扩展、安全可靠的大数据人像检索方案。 人脸识别流程图如下： 人脸信息作为重要的身份识别标识，在公安机关各警种业务中起着举足轻重的作用。在刑事案件调查录像时，由于大量的视频录像造成大量时间和警力的浪费。同时在日常巡逻、户籍调查、出入境管理等业务中，干警都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。 本系统适用于公安在逃人员库等重要嫌疑人库查询；民政等部门常住人口库、暂住人口库等大型人员库检索；户籍查重、失踪人口查询等诸多实战场景，同时支持重点区域，重点人物高效灵活布控，是公安人员进行案件侦查的有利工具。 成熟的动态人脸识别系统能为公安办案有效解决实战工作中人员身份核实存在的效果、效率问题，是公安行业信息化、智能化的必然趋势。 动态人脸识别系统公安场景应用如下： 将动态人脸识别分析技术与公安实战技战法相结合，提供人脸布控及动态比对预警、人员身份鉴别查询、人脸轨迹智能检索等实战应用功能，为公安治安防控、刑侦破案、反恐防暴等工作提供有力支持。 2.2总体需求概括性的用户需求，可按照实际项目需求修改。 人脸信息作为重要的身份识别标识，在公安机关各警种业务中起着举足轻重的作用。在刑事案件调查录像时，由于大量的视频录像造成大量时间和警力的浪费。同时在日常巡逻、户籍调查、出入境管理等业务中，干警都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。 成熟的人脸识别产品能为公安办案有效解决实战工作中人员身份核实存在的效果、效率问题，是公安行业信息化、智能化的必然趋势。 针对目前现存的社会维稳、反恐工作压力巨大，警力资源有限，传统工作模式和技术手段难以支撑等各种问题，需要建立一套专业的警用人脸识别系统，助力公安办案业务，其中需解决的问题包括如下： 亟需高效智能的侦察 传统技侦、现场勘察等侦察手段不足以满足公安业务需要，现有视频监控平台积累大量资源，单纯依靠人工己经无法完成需要快速、准确、智能的技术实现快速检索。 便捷实时布控 现有公安系统更多的偏向于“事后调查取证”，缺乏主动有效的“事前预防、事中预警、事后检索”的安全防范能力。针对重点人员、重点区域持续或临时布控，让“事后调查取证”转变“事前预防、事中预警”，提高公安反恐应急处置能力。 快速准确认证 在视频巡逻中发现嫌疑人，案件现场嫌疑人照片，现场无名尸体等事件中，迫切希望能够快速确认嫌疑人身份。 适应低质量人脸图片 公安办案人脸图片来源多样，时常发生遇到低质量关键图片的情况，需要人脸识别系统具备较强的低质量图片适应能力，增加识别可能性。 快速对接第三方平台 人脸识别不是独立的办案手段，单纯的依靠人脸无法完成整个案件的侦破工作，需要与其它公安业务系统相结合，如视频监控联网系统、车辆电子卡口系统、电子警察系统等，实现数据的汇聚和平台的整合。 简单易用的产品用户体验 现在通用人脸识别系统，都需要设置过多的系统参数，过于繁琐，对大多数用户来说不知如何调节众多的算法设置参数，用户亟需一套产品能花最少的学习成本实现最好的展示效果。 2.3建设目标 根据公安行业各警种单位的建设需求，拟建设一套专业的警用人脸识别系统，实现案件视频、图片人脸识别，执勤过程身份识别，重点区域布控，重点人物布控等功能。并能够支持，堆叠式扩展运算量、快速对接三方平台的需求。 动态人脸识别是发挥公安监控资源作用的有效途径 通过建设动态人脸监控识别综合应用平台，最大限度拓展应用范围，为各级公安机关和各警种提供人像比对服务，实现以“像”找人的目的，深挖各类影像数据的实战价值，可以为公安实战提供简单、高效、实用的技术手段，最大限度发挥各类人像数据资源的作用。 动态人脸识别是强化治安管理水平的必然要求 通过建设动态人脸识别综合应用平台，并将人像比对应用“嵌入”到平安城视频监控系统中，在治安和刑侦业务开展环节，实现可疑身份、在逃份子等有效监管，能够有效利用现有视频监控资源。同时，通过后期查询抓拍库的人员，确认出现在某个摄像机下的人员身份，能够有效震慑犯罪，消除社会治安隐患。 项目基于现有的视频监控资源，并结合动态人脸监控识别系统建设任务，建设“动态人脸识别系统”（以下简称“系统”），进一步推动市局图像资源在指挥调度、应急处突、治安防控中的应用，为全市各警种提供专业化、智能化的图像应用服务。 （1）系统提供一种在各类事件现场快速部署的视频布控手段，能够通过系统的前端设备实时、自动提取现场人像要素。 （2）系统能够接入视频监控数据以及相关的公安业务库数据，并可以将前端采集到的图像要素与上述数据进行关联、比对，从而快速获取人员身份、车辆状况等关联信息。 2.4设计原则 算法先进性 云从人脸识别系统中采用中科院战略性先导科技专项人脸识别核心技术，融合包括“双层异构深度神经网络”、“动态场景实时解析”、“自适应实时多目标跟踪”、“分层矢量化信息表达”等诸多国际领先技术，在现有的警用图像处理系统中处于领先地位。 应用实战性 云从人脸识别系统贴合公安实战应用需求，在环境要求严苛，强度要求繁重的公安实战业务中能够发挥稳定性，持续性作用。且需要获得公安部相关质量认证机构权威认可。 产品经济性 综合考虑系统功能、质量和价格等因素，将本系统构建成一个经济实用、功能强大、质量优异、操作方便、人脸识别处理系统。 产品扩展性 平台设计时，对需要实现的软硬件功能进行合理的配置，并且这种配置应该具有良好的兼容性和扩展性；通过提供二次开发接口，支持用户利用本平台自主开发新功能，满足业务需求。 产品易用性 具有良好的交互设计，尽可能避免出现繁琐操作才能实现某项具体业务应用的情形；平台在体系设计及工程实施中应根据用户使用需求充分考虑性能优化，在合理时间范围内，尽可能缩短系统的操作响应时间；系统维护也在应在合理范围内尽可能简化，使操作干警能快速地学习和掌握操作系统。 产品安全性 系统在处理过程中可以根据参数设置进行封装，防止算法数据被截获、窃取、破坏等，确保数算法技术安全性。通过软件授权机制，实现专人、专机管理。 2.5设计依据 本次项目设计和建设均遵守国家现行和公安部、工信部、质检总局等相关单位关于人脸识别系统的规范与标准。 《人脸识别设备通用规范》（SJ/T 11608-2016） 《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》（GB/T 31488-2015） 《安防人脸识别应用系统 第2部分:人脸图像数据》（GA/T 922.2-2011） 《近红外人脸识别设备技术要求》（GA/T 1126-2013） 《出入口控制人脸识别系统技术要求》（GA/T 1093-2013） 《安防人脸识别应用防假体攻击测试方法》（GA/T 1212-2014） 《公安部关于进一步加强社会治安防控体系建设的指导意见》公通字[2011]37号 《关于深入开展城市报警与监控系统应用工作的意见》（公科信[2010]30号） 《城市监控报警联网系统技术标准》（GA/T669-2008） 《公安信息通信网边界接入平台安全规范（试行）—视频接入部分》（公科信[2011]5号） 《安全防范监控数字视音频编解码技术要求》（GB/T 25724） 《公安指挥通信系统建设总体方案》（公安部） 《安全技术防范工程标准》（公安部） 《安全防范工程程序与要求》（GAT75-1994） 《安全防范系统验收规则》（GS308-2001） 《安全防范系统通用图形符号》（GA/T74-2000） 《安全防范工程技术规范》（GB50348-2004） 《计算机信息系统安全保护等级划分规则》（GB17859-1999） 《计算机信息系统安全等级保护管理要求》（GAT388-2002B） 《城市警用地理信息分类与代码》（GA/T491-2004） 《城市警用地理信息系统建设规范》（GA/T493-2004） 国家颁布的相关法律、法规、规定等。 第三章 需求分析 3.1项目需求描述 此处根据项目实际情况描述项目建设背景及客户需求。此处根据实际情况自行添加。 3.2系统布点需求需要现场实际勘察沟通后完善下述表格。 根据用户需求，本次对辖区重点区段部署摄像机， 点位统计如下表： 位置名称 位置编号 覆盖方向 覆盖宽度 辖区 监控对象 A区 A1 东向西 X米 A派出所 xxx B区 B1 南向北 X米 B派出所 Xxx …… 根据上表目前统计，需要前端摄像机型号和数量如下： 序号 型号 分辨率 数量 备注 1 A 200万 100 2 B 200万 20 3 4 现场勘察情况如下表： 编号：xxxx 序号：01 工程名称 xxxxx系统 摄像机位置 日期 xxxx-x-xx 情况说明 现场图片 其他描述 3.3系统组网需求 动态人脸识别系统应该具备任意点布控、全网响应的功能。多级用户应支持统一的用户管理、权限管理和统一的业务管理流程。在横向上，系统还应该设计满足公安内网、视频专网以及互联网的边界接入、安全接入的需求。 小型应用组网模式如下： 该网络结构比较简单，后期将优化处理。 大型应用组网模式如下： 3.4系统功能需求 人脸识别技术研究方法的不断创新和完善，使其在实际工作中的应用前景越来越广阔。随着公安情报资料搜集工作的逐步完善、公安基层管理信息化、自动化水平的提高以及现有情报信息资料和技术设备的不断整合，人脸识别技术在公安工作中的应用领域将更广。 布控排查需求 发达的海陆空交通网络使人员的流动性大大增加，在方便了人们工作和生活的同时，也为犯罪分子提供了便利。在机场、港口、火车站、汽车站等公共场所设置人脸识别系统，当犯罪嫌疑人、通缉的在逃人员以及重要的贩毒人员等出现时可以及时识别并报 警。 系统的布撤控管理应支持多级用户，应满足公安日常业务流程，形成网上申请、网上审批。布控管理应支持时间段、区域、布控等级的设置，实现精细化布控，支持对重点监控人员进行实时人脸识别分析和报警的智能视频监控功能，满足社会公共安全对大规模网格化动态人脸识别监控分析的布控需求。 边境检查需求 对外开放的不断深入，国际交往的不断增加，使出入境人员数量不断猛增。把好边境检查关，就是守护好国门，保护国家的安全。在边检通道设置人脸识别系统，当国际恐怖分子等重大嫌疑人入境、重大案件犯罪嫌疑人外逃时可以及时识别并报警。 犯罪嫌疑人识别需求 公安机关可以利用各种人像资料库，将犯罪嫌疑人的图像与人脸识别系统资料库中重点人口的图像进行筛选、比对 并识别，可以提高办案效率。 司法人像鉴定需求 在刑事司法鉴定中，可以使用在犯罪现场监控录相获得的视频图像与嫌疑对象进行人像同一鉴定；在民事诉讼中，可 以对检材中的人像与样本照片或某人进行同一鉴定，从而判断检材中的人像与样本照片是否同一或检材中的人像是否就是某人。 重点场所的门禁 一些重点场所对出入人员有严格的资格限制，对出入人员身份进行准确识别是确保重点场所安全的关键。比如在银行金库、博物馆、机要室、武器库、重要会议等重点场所设置人脸识别系统，可以对出入人员进行身份识别，保障重点场所的安全。 底库管理需求 系统的底库管理应支持多级用户使用，可灵活定义业务需要的底库。底库管理应支持批量导入。 报警管理需求 当系统检测到被布控嫌疑人时，系统应能向用户提出报警，并能以相似度排序为用户进一步确认提供选择。当用户确认了识别结果后，系统应能自动记录本次报警处理结果，供日后系统系统查询。 系统管理需求 各级用户应依照各自辖区范围对设备进行管理。同时，系统应支持多级用户组和设备组。用户组包括管理员组、普通用户组，用户可以灵活定义各用户组权限。页面展现应根据用户的权限进行动态展示，自动屏蔽没有操作权限的功能。 3.5系统对接需求 公安人脸识别系统作为视频图像深度应用系统之一，与公安其它业务系统间存在数据交互关系，系统应该能够和公安业务相关的平台进行对接，实现系统集成，数据共享，业务关联，需要对接的系统主要包括： 整合与共享 利用公安业务的整合与共享平台，完成平台中新建人脸识别点位图片抓拍、比对和检索。以全区视频图像实时调用、用户和设备的管理、公安图像资源备份存储和平台的其他各项综合图像功能应用。还在视频资源整合后的基础上，扩展视频布控、视频指挥、视频图像信息库、视频侦查、人脸分析等实战应用功能。 公安业务信息资源库 人脸识别系统应能够从公安业务信息资源数据库中获取相关人员照片，进行相关建模、分析、比对、碰撞研判等工作。例如，通过获取户籍或常住地在当地的在逃人员和吸毒人员、前科人员、涉恐、涉稳等本地管控人员的人像照片及信息，可导入系统布控库，实现上述人员的提前布控及实时比对预警；通过导入身份证人脸库、常住人口库、暂住人口库，可实现不明人员身份的快速确认，为案件侦破提供线索。 视频监控系统 如项目已建设视频监控系统基础平台，本次建设的人脸识别前端摄像机需要接入到现有视频监控系统基础平台中。充分利用已有建设资源。 警务综合系统 在警综平台中的案件中，可以直接通过人脸动态识别系统对嫌疑人进行布控申请、布控审批等操作。当人脸动态识别系统发现被布控嫌疑人时可以通知警综平台完成报警信息处理、布控信息签收等任务。实现双向联动。 案件库管理系统接入 通过与大情报、八大库、三台合一、旅店、网吧等系统融合，形成视频、人脸、身份、轨迹、车辆等属性关联的多维案件、案情系统。 公安系统八大库是指全国人口基本信息资源库、全国在逃人员信息资源库、全国违法犯罪人员信息资源库、全国出入境人员信息资源库、全国被盗抢汽车信息资源库、全国警员基本信息资源库、全国安全重点单位信息资源库、全国机动车驾驶员信息资源库。动态人脸识别系统与八大库中的全国在逃、全国违法犯罪等信息库的对接可以实现对嫌疑人的实时布控。 3.6动态功能需求 底库需求 系统的底库管理应支持多级用户使用，可灵活定义业务需要的底库。底库管理应支持批量导入。 布控需求 系统的布撤控管理应支持多级用户，应满足公安日常业务流程，形成网上申请、网上审批。布控管理应支持时间段、区域、布控等级的设置，实现精细化布控。 报警需求 当系统检测到被布控嫌疑人时，系统应能向用户提出报警，并能以相似度排序为用户进一步确认提供选择。当用户确认了识别结果后，系统应能自动记录本次报警处理结果，供日后系统系统查询。 管理需求 该项目包括市区二级用户，各级用户应依照各自辖区范围对设备进行管理。同时，系统应支持多级用户组和设备组。用户组包括管理员组、普通用户组，用户可以灵活定义各用户组权限。页面展现应根据用户的权限进行动态展示，自动屏蔽没有操作权限的功能。 第四章 系统设计 4.1系统结构 动态人脸识别系统功能实现流程图如下： 动态人脸识别系统是一种针对动态运动的人流进行人脸抓拍和识别的监控管理系统，应用视频监控技术、人脸识别技术，能对多路摄像机中的人脸进行实时检测、跟踪、比对。 提供人脸抓拍和识别、黑名单报警、重要人员身份识别、历史视频数据分析等功能。通过网络通讯，将信息实时反馈到监管部门的数据中心，进行数据处理和保存，由监管部门进行动态监管，及时掌握监控人员的运动轨迹，大大提升了视频监控的智能化程度和预警能力，是反恐、追逃、身份识别等领域的又一智慧型武器。 4.2系统拓扑 系统拓扑图如下： 系统拓扑图 系统流程图 4.2.1布控流程设计 操作员可对自己权限范围内的人脸库进行布控，布控时需选择布控的地点、报警阈值、布控时间、报警方式、处警联系人等信息。平台定时任务服务，根据布控时间下发布控的启动、停止、挂起指令，识别服务器根据平台布控指令动态加载布控人像特征到内存，对每张抓拍人像进行比对识别。 如下图所示： 4.2.2抓拍报警设计 像机接入抓拍服务器，抓拍服务器负责生成抓拍记录（抓拍序号、抓拍时间、像机ID、对齐人脸数据、抓拍人脸数据、全景图片数据），将消息发送到消息队列，特征服务器、平台，对该消息进行消费，特征服务器对图片进行特征提取后，把已包含特征的抓拍消息放入消息队列中，识别服务器和存储服务器对该消息进行消费，识别服务器进行比对识别、把报警消息写入消息队列中，供存储服务、平台消费报警消息；存储服务器对抓拍消息和报警消息进行保存、写入数据库。 如下图所示： 4.2.3检索流程设计 操作员可通过平台对人脸底库、抓拍记录、报警记录、业务分析进行操作，该操作全部为异步操作，实时性与数据量关系很大，可通过以脸搜脸对底库、抓拍记录、报警记录进行搜索，新建业务分析任务，待分析服务器将结果返回平台进行展示。 如下图所示： 4.3前端设计 4.3.1设计概述 动态人脸识别前端采集系统主要通过部署在城市各主要场所人员进出通道位置的人脸抓拍摄像机，实现对进出人员的人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍，采集人脸特征数据及性别、年龄、是否戴眼镜等人体属性信息。 4.3.2布点场景必须根据客户实际不点情况阐述。 应充分考虑各部门应用需求，采用科学、合理的布点规划方法，对人脸识别系统的建设进行统一规划，实现对重点区域、重点场所、重要部位人员进出通道的全覆盖，构建严密的防控体系，具体布点场景选取示例如下： 交通枢纽中心 主要指火车站、汽车站、机场、码头等交通枢纽。此类场景的布点以大门、安检门出入口为主，机场一般也可以选择设置在行人通道。 地铁闸机口 地铁一般建议选择党政机关（包括信访办）周边地铁站，以及当地重点布控人员密集居住区域周边地铁站，具体布点可选择地铁站内的闸机出口，行人通道，扶梯等位置。 商超出入口 商场、超市一般建议安装在进门的门口，或扶梯位置的正对面。考虑到监控宽度问题（最宽2.5米），建议一个扶梯一个摄像机，一个大门一个摄像机进行覆盖。医院 医院、宾馆出入口 医院一般都实行人车分流，因此建议将人脸抓拍机架设在人员进入的大门或通道即可。宾馆主要部署在进门或者进电梯间通道的位置。考虑到逆光，建议优先选择电梯间通道。 娱乐场所（网吧、KTV等） KTV、网吧等，由于场所内部光线昏暗，基本不具备人脸抓拍条件。因此建议在前台或者进门位置进行抓拍。 居民小区出入口 小区选点建议主要以小区出入口为主，目标是抓拍到所有进出小区人员的正面人脸。 室外道路（人行道） 一般架设在已有道路监控摄像机的立杆上，通过调整拉近镜头，缩小监控宽度，抓拍到人行道上正常清晰的人脸。 4.3.3安装要求 为了尽量提升前端摄像机人脸抓拍的准确率，系统对于摄像机的安装部署有如下要求。 摄像机安装要求： 摄像机应架设在通道正前方，正面抓拍人脸，左右偏转<10，上下偏转<10 建议架设高度h大约2.0-3.5米左右。 推荐摄像机的俯视角度α=10度。 摄像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时，人脸重叠产生遮挡，同时需要确保不同高矮人员经过时都能正常抓拍。 d和选用的不同镜头的焦距有关系，焦点在通道出入口，且2个瞳孔之间的间距不能低于40个像素，60~80之间效果最佳。 摄像机架设高度推荐： 不同的镜头焦距、监控的宽度也决定了其不同的监控距离和摄像机架设要求。其之间的换算关系如下： U ≈f*W/a h=U*tan(13*3.1415926/180)+1.7 senser粑面尺寸a（mm） 监控宽度W（米） 监控距离U(米) 摄像机安装高度及镜头查询表如下： 4.3.4部署架构 针对具体人员卡口监控点位的实际情况，摄像机设备部署于监控立杆，网络传输设备、光纤盒、防雷器、电源等部署于室外智能机箱。前端部署架构图如下图所示： 4.3.5配套设计 监控杆件 监控点根据现场实际情况，可采用立杆安装、抱箍安装、壁挂安装以及吊杆安装等方式。其中抱箍、壁挂支架以及吊杆支架有成套产品，根据现场选择符合要求的产品即可。监控立杆设计需要考虑整体杆件的设计、立杆材质、杆型、焊接工艺、表面处理以及杆体颜色等。 主杆分为四方型杆和八棱锥型杆，人行道采用3.5m或4m高的杆。 采用立杆固定时，杆底端焊接固定法兰盘，预留拉线孔，地基应是硬质，同时根据小区现场安装点的地质的实际情况，调整相应的尺寸。立杆的安装应牢固，不得歪斜，需用水平仪来测定；制作要美观，其顶部应做防水帽。立杆应有较高强度，抗台风、防摄像机抖动、防攀爬、防腐。立杆基础规格按不同的杆体进行分别设计。 室外机箱 通过对运行维护需求、实际地理环境和气候、安全性、稳定性分析新建室外机箱应采用智能机箱。箱体内部应提供电源配电模块、防雷模块、绕纤盘、接地铜排、散热风扇，预留网络传输设备放置空间。箱体内各模块逻辑连接图如下图所示，根据各监控点位摄像机数量和其他接入设备要求，配置二合一防雷模块、防雷插座以及其他配套模块。 通过分析其他配套设备的数量和尺寸后，保证箱体内部充足空间方便设备安装和维护，同时应与杆体大小协调。 用于箱体的金属材料应具备抵抗腐蚀、电化学反应、防酸雨能力，监控箱结构为露天环境使用设计，应具有良好的防水、防尘、散热、防盗、防寒、防曝晒结构。 标识牌 监控区域标志的制作材料应选用环保、安全、耐用、阻燃、防腐蚀、易于维护的材料，使用期间标志材料应不变形、不褪色。对需要夜间识别的视频监控场所，应确保标志有足够的照明。可通过照明、反光或自发光等方式确保标志清晰可辨。 监控标识牌图案可根据城市元素进行设计： 防雷接地 为保护摄像机不受到直接雷击而在立杆上设计安装避雷针，避雷针采用不小于φ25㎜的圆钢，并和立杆一次成型。在设备箱内我们对电源、信号线安装相应的防感应雷措施，采用二合一防雷模块。 本方案严格执行国家的有关标准和规范，立杆防雷接地电阻≦10Ω。 接地网布置依据地形进行设计。立杆的基础由钢筋网加混凝土构成，首先用四根Ф50毫米的钢管或50505mm的角钢作为接地极，同时用镀锌扁钢把四根接地极焊接形成接地网的一部分，再此接地网与法兰盘进行焊接，钢管或角钢需经过热镀锌工艺处理，以增加抗腐性能和提高其导电性能。当土壤电阻率太高而不能满足要求时，采用垂直接地极＋减阻剂的方法使地网接地电阻符合要求。 前端供电 系统前端设备视工程实际情况，可采用集中供电或分散式供电，重要点位应配备相应的备用电源装置及电源防雷装置。 4.3.6像机选型 摄像机在人脸识别中意义 人脸识别流程：人脸检测 关键点提取 人脸对齐 人脸规整 特征提取 网络摄像机主要作为前端提供视频流供人脸检测，摄像机性能关系到抓拍图片是否清晰，视频是否流畅，系统是否兼容。 摄像机基本参数--应用于人脸识别 a.支持H264压缩标准； b.支持Onvif、GB-T 28181协议； c.支持RTSP网络协议； d.帧率不低于25fps； e.支持双码流； f.参数可调。 摄像机选型通用原则 a.能接入公司产品并稳定运行 b.根据不同光照环境选择不同场景摄像机 c.根据监控宽度，选择不同像素摄像机 d.选择散热性好的摄像机 摄像机选型细则 人脸识别领域和普通安防不一样，人脸识别重点关注视频中人脸照度与角度，传统安防关注监控面广、定位快速。很多售前拥有丰富的安防经验，但在摄像机选型中还是要注意人脸识别与安防的区别。 摄像机选型应该考虑监控人脸的照度，当人脸照度满足不了系统抓拍要求时，应考虑增加辅助光源。以下是各种天气下的环境照度参考值： 根据摄像机适用环境照度，可以选择普通摄像机、星光级摄像机、宽动态摄像机。 光线较暗场景摄像机选择 对于人脸识别而言，人脸照度低于200Lux即可认为光线比较差，可通过测光仪测试得出人脸照度。以下是几种常见弱光场景。 夜间广场 地下停车场 夜间楼宇大门 选择 摄像机型号 镜头型号 厂商 监控距离≤6米 6<监控距离≤15米 第一选择 DH-IPC-HF8291E-I DH-OPT-117F3716D(01)-IR12MP DH-OPT-117F10542D(01)-IR12MP 大华 第二选择 DS-2CD4026FWD-(A)(P) HV3816D-8MPIR HV1140D-8MPIR 海康 弱光场景摄像机推荐表（需增加辅助补光） 逆光场景摄像机选择 银行柜台 日间楼宇大门 地下通道 在室外或室内监控对着窗户时，普通摄像机画面中人脸发黑，动态分析仪将无法抓拍或者抓拍分数很低，容易漏抓。此时应该考虑选择宽动态摄像机，其中宽动态范围这个参数要特别注意，每款摄像机宽动态范围都不一样，数值越大，支持的明暗对比度越高。 选择 摄像机型号 镜头型号 厂商 监控距离≤6米 6<监控距离≤15米 第一选择 DH-IPC-HF8291E-I DH-OPT-117F3716D(01)-IR12MP DH-OPT-117F10542D(01)-IR12MP 大华 第二选择 DS-2CD4025FWD-(A)(P) HV3816D-8MPIR HV1140D-8MPIR 海康 逆光场景摄像机推荐表 黑暗场景摄像机选择 无照明楼梯间 无照明小区围栏 无照明街道 某些室外环境，摄像机监控距离很远，无法增加补光灯，或者增加补光灯后人脸照度依然很低时，星光级摄像机也无法解决不抓拍问题。此时应该考虑选择红外摄像机，成像黑白条件下动态分析仪依旧可以抓拍和识别。 光线均匀且人脸照度大于200Lux 室内办公室 有些场景光线均匀，人脸照度大于200Lux，如室内考勤。此时应该重点选择CMOS尺寸较大的摄像机。 选择 摄像机型号 镜头型号 厂商 监控距离≤6米 6<监控距离≤15米 第一选择 DS-2CD4026FWD-(A)(P) HV3816D-8MPIR HV1140D-8MPIR 海康 第二选择 DH-IPC-HF8291E-I DH-OP