人脸识别智能监控系统解决方案教学文稿
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案引言人脸识别系统是一种基于人脸图像的生物识别技术,用于识别和验证个体的身份。
随着技术的不断发展,人脸识别系统在安全领域、消费电子产品和人机交互等方面得到了广泛应用。
本文将介绍人脸识别系统的工作原理、应用场景以及解决方案。
工作原理人脸识别系统的工作原理可以分为以下几个步骤:1.人脸检测:通过图像处理算法在图像中检测出人脸区域。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
2.人脸对齐:将检测到的人脸图像进行标定、对齐,使得人脸图像具有相同的尺寸和位置。
常用的人脸对齐算法包括特征点对齐和基于模板的对齐。
3.特征提取:从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识度的特征向量,常用的特征提取方法包括局部二值模式、主成分分析等。
4.特征匹配:将待匹配人脸的特征向量与已有的人脸特征进行比对,计算相似度得分。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
5.身份验证/识别:根据特征匹配的结果判断待匹配人脸的身份,进行身份验证或识别。
应用场景人脸识别系统在以下场景中得到了广泛应用:安全领域人脸识别系统可以通过比对人脸与数据库中存储的人脸特征来实现门禁系统的身份验证。
它可以用于办公楼、住宅小区等安全区域的身份识别,提高安全性并减少人力成本。
消费电子产品手机、平板电脑和笔记本电脑等消费电子产品越来越普及,人脸识别系统可以作为一种便捷的解锁方式。
用户只需通过摄像头进行简单的人脸扫描,就可以完成设备的解锁,提高用户体验。
人机交互人脸识别系统可以应用于人机交互,通过人脸识别来识别用户的情绪、性别、年龄等信息,从而提供更加个性化的服务。
例如,人脸识别系统可以根据用户的情绪调整音乐播放的节奏和风格,提供更好的音乐体验。
解决方案搭建一个高效可靠的人脸识别系统需要考虑以下几个方面:1. 算法选择根据不同的场景和应用需求,选择合适的人脸识别算法。
常用算法包括OpenCV、Dlib、Face++等,它们提供了丰富的人脸识别功能和API接口。
人脸识别智能监控系统解决方案
人脸识别智能监控系统解决方案首先,人脸识别智能监控系统需要搭建一套完整的硬件设施。
包括高清摄像头、服务器、存储设备等。
摄像头需要具备较高的像素和帧率,以保证对人脸图像进行清晰的采集。
服务器需要具备强大的计算能力,能够实现对大量人脸图像的实时处理和识别。
存储设备需要具备较大的容量,以保存监控到的人脸图像和相关数据。
其次,人脸识别智能监控系统需要进行人脸检测和识别算法的研发。
人脸检测算法用于对监控画面中的人脸进行定位和检测,确保能够准确捕捉到人脸图像。
人脸识别算法则用于对捕捉到的人脸图像进行特征提取和比对,从而实现对人脸的准确定位和识别。
这些算法需要进行大量的训练和测试,以提高准确率和鲁棒性。
另外,人脸识别智能监控系统还需要具备实时预警和记录的功能。
当系统监测到异常行为或陌生人脸时,能够及时给出预警,并将预警信息发送给相关人员。
同时,系统还需要能够实时记录监控到的人脸图像和相关信息,以方便后续的溯源和分析。
最后,人脸识别智能监控系统需要进行系统的集成和部署。
将上述硬件设施、算法和数据库管理系统进行整合,确保系统能够正常运行。
同时,要进行系统的优化和调试,以提高系统的性能和稳定性。
系统部署后,还需要进行实时监控和维护,及时处理系统出现的问题和异常。
综上所述,人脸识别智能监控系统的解决方案涉及硬件设施的搭建、人脸检测和识别算法的研发、数据库管理系统的建立、实时预警和记录的功能设计,以及系统的集成和部署。
这些方案的实施,能够有效提升安防能力,保证人员安全。
高校人脸识别解决方案
高校人脸识别解决方案第1篇高校人脸识别解决方案一、背景随着科技的发展和社会的进步,人脸识别技术在各领域的应用日益广泛。
在教育行业,尤其是高校中,人脸识别技术的应用可以有效提高校园安全、便捷师生生活及优化教学管理。
本方案针对我国高校人脸识别需求,提出一套合法合规的解决方案。
二、目标1. 提高校园安全水平,防止非法人员闯入校园。
2. 便捷师生日常生活,如食堂、图书馆等场所的快速通行。
3. 优化教学管理,实现课堂考勤、学生行为分析等。
4. 保护学生隐私,确保人脸识别数据安全。
三、方案内容1. 系统架构(1)前端设备:部署高清摄像头,用于采集人脸图像。
(2)传输网络:采用加密传输,确保数据安全。
(3)数据处理中心:对采集到的人脸数据进行处理、分析和存储。
(4)应用平台:为各类应用场景提供接口。
2. 技术选型(1)人脸识别算法:选择成熟、识别准确率高、具备活体检测功能的人脸识别(2)硬件设备:选用性能稳定、兼容性好的高清摄像头。
(3)数据加密:采用国家认可的加密算法,保障数据传输和存储安全。
3. 应用场景(1)校园出入口:实现对进出校园人员的身份识别,防止非法人员闯入。
(2)食堂:便捷师生就餐,提高食堂运营效率。
(3)图书馆:实现图书借阅、归还等功能的快速通行。
(4)教室:课堂考勤、学生行为分析等。
4. 数据安全与隐私保护(1)数据加密:采用国家认可的加密算法,对数据进行传输和存储加密。
(2)权限管理:严格限制数据访问权限,确保数据安全。
(3)隐私保护:仅采集必要的人脸信息,不涉及个人隐私。
(4)合规性:遵守国家相关法律法规,确保项目合法合规。
5. 人员培训与系统维护(1)人员培训:对项目相关人员开展技术培训,确保系统正常运行。
(2)系统维护:定期对系统进行维护,确保系统稳定可靠。
四、项目实施1. 前期准备:进行项目调研,明确需求,制定详细实施计划。
2. 设备采购与部署:选购合适的人脸识别设备,进行现场部署。
人脸识别智能监控系统解决方案
智能监控系统的应用场景
安全保卫
用于重要设施、关键区域的安 全保卫,防止非法入侵和破坏
活动。
商业场所
在商场、超市等商业场所,用 于防盗、客流统计等,提高安 全管理水平。
公共交通
在机场、火车站等公共交通场 所,用于监控人流、保障公共 安全。
家庭应用
在家庭环境中,用于家庭安全 监控、看护老人和儿童等。
系统功能模块
实时监控
人脸比对系统能够实Fra bibliotek捕捉监控画面中的人脸信息 。
系统能够将捕捉到的人脸与数据库中的人 脸进行比对。
报警功能
系统能够在发现异常情况时发出警报。
数据分析
系统能够对捕捉到的人脸数据进行深入分 析,提供有价值的信息。
系统实施步骤
需求分析
明确系统的功能需求和性能要求。
系统设计
根据需求分析结果,设计系统的架构和功能模 块。
03
人脸识别智能监控系统解决方案
系统架构设计
人脸识别模块
负责捕捉、分析和比对人脸信息,是整个系 统的核心部分。
网络通信模块
负责数据的传输,需具备高效、稳定和安全 的特点。
数据存储模块
用于存储捕捉到的人脸数据以及比对结果, 需具备大容量和高可靠性。
用户界面模块
提供友好的用户界面,方便用户进行操作和 查看。
系统稳定性和可靠性问题
总结词
系统稳定性和可靠性问题也是人脸识别智能监控系统需要克服的难题。
详细描述
由于人脸识别技术涉及到大量的数据处理和传输,因此需要保证系统的稳定性和可靠性,避免出现数 据丢失或识别错误的情况。解决方案包括采用高可用性的硬件设备和软件架构,以及进行充分的测试 和验证,确保系统的稳定性和可靠性。
校园智能人脸识别系统解决方案
校园智能人脸识别系统解决方案简介在当前的校园安全管理中,智能人脸识别系统是一种高效准确的解决方案。
该系统利用先进的计算机视觉技术,能够快速、精确地识别人脸,并与事先录入的学生信息进行匹配。
本文将介绍校园智能人脸识别系统的优势和解决方案。
优势- 高效准确:智能人脸识别系统使用先进的算法和硬件设备,能够在短时间内完成大规模人脸比对,提高安全管理的效率。
- 实时监控:系统可以实时监控校园环境,识别不明身份的人员并及时报警,帮助保护学生的安全。
- 自动化管理:系统能够自动完成学生考勤、进出校园的记录等管理任务,减轻教师和管理人员的工作负担。
- 数据分析:系统收集的人脸识别数据可以进行深入分析,帮助学校了解学生的行为特点和趋势,为教育管理提供参考依据。
解决方案1. 硬件设备采购:校园智能人脸识别系统需要包括摄像头、服务器和存储设备等硬件设备。
学校应根据实际需求,选择性能稳定可靠的设备供应商进行采购。
2. 人脸数据采集:学校需要在系统中录入学生的人脸数据,包括照片和个人信息。
可以采用学生自行拍摄并上传的方式,也可以在学校内设立专门的数据采集点。
3. 系统部署与配置:校园智能人脸识别系统需要在学校内部部署和配置。
系统可以与现有的校园安全管理系统或考勤系统进行集成,提高整体效能。
4. 系统测试与调优:在系统上线前,学校应进行全面的功能测试和性能评估。
对系统进行必要的调优,以确保其准确性和稳定性。
5. 人员培训与维护:学校需要对相关人员进行系统使用培训,包括管理员、教师和安全人员等。
同时,学校应定期进行系统的维护和更新,确保系统的正常运行和安全性。
结论校园智能人脸识别系统是一种高效准确的解决方案,可以提高校园安全管理的效率和水平。
学校应根据实际情况选择合适的硬件设备和系统配置,并进行必要的培训和维护工作,以确保系统的正常运行和持续发展。
人工智能人脸识别系统解决方案
人工智能人脸识别系统解决方案
1、人脸识别系统的构成
人脸识别系统是一种基于人工智能的计算机系统,它可以利用人脸图
像和特征值将人们辨认出来。
它通过读取多种类型的图像,如照片、视频等,以自动识别出人类指定的特征图像。
该系统通常包括图像捕捉系统、
人脸特征分析系统和算法核心系统三部分。
(1)图像捕捉系统:该系统用于采集人脸图像。
它可以收集来自摄
像机、照片或其他输入设备的数据,并将其转换为计算机可以识别的图像
文件。
(2)人脸特征分析系统:该系统负责提取和定位人脸图像中的特征点,如鼻子、眼睛、嘴巴等。
该系统利用特定的算法从捕获的图像中获取
特征数据,如宽高比、厚度等,以便计算机对它们进行识别。
(3)算法核心系统:该系统是人脸识别系统的核心,它负责分析收
集到的特征数据,以及将图像的特征数据与数据库中的特征数据进行比较,以识别出对应的人脸图像。
2、人脸识别系统的应用
人脸识别技术已经被广泛应用于生物识别,它在不同的领域都有广泛
的应用。
(1)安全领域:人脸识别技术已经广泛应用于安全领域,如银行、
机场、公共设施等。
智慧校园人脸识别管理系统解决方案
03
系统解决方案的详细介绍
人脸检测与识别系统
人脸检测
通过高清摄像头对校园内各个 区域进行实时监控,当检测到 人脸时,系统自动对图像进行
采集、分析和比对。
人脸识别
基于深度学习算法,系统对采集 到的人脸图像进行特征提取和比 对,实现精准的人脸识别。
身份验证
与人脸库中的数据对比,确认身份 信息,实现校园内人员的精准管理 。
培训与操作
为客户提供系统操作和管理培 训,确保使用人员掌握系统的 正确操作方法。
技术支持与培训服务
技术支持
为客户提供电话、邮件、在线客服和远程桌面等多种技术支持方式,解决客户在 使用过程中遇到的问题。
培训服务
为客户提供系统操作和管理培训,确保使用人员掌握系统的正确操作方法。
市场推广策略与方法
宣传资料制作
智能分析与决策系统
01
02
03
数据分析
对人脸识别数据进行深入 分析,生成各种报表和图 表,为学校管理层提供决 策依据。
预警提示
通过智能分析,系统可对 异常情况进行自动预警, 如学生未到校、陌生人进 入校园等。
访客管理
通过对校园访客的人脸识 别,实现访客的精准管理 ,提高校园安全水平。
04
系统解决方案的优点与效益
提高校园安全管理水平
实时监控与预警
通过对校园重要区域进行人脸 识别监控,能够实时感知异常 现象并提前预警,提高校园整
体安全水平。
快速响应与处置
在遇到突发事件时,系统能够迅 速锁定嫌疑人并协助警方进行处 置,缩短响应时间并提高破案效 率。
访客管理
通过对校园访客进行人脸识别,能 够实现更加精细化的访客管理,提 高校园接待水平。
人脸识别技术在智能监控系统中的使用教程
人脸识别技术在智能监控系统中的使用教程随着科技的不断进步和发展,人脸识别技术已经成为各行各业中智能化和安全性方面的重要应用之一。
而在智能监控系统中,人脸识别技术的使用更是具有重要意义。
下文将为大家详细介绍如何在智能监控系统中使用人脸识别技术,帮助读者提高对智能监控系统的了解和应用。
首先,了解人脸识别技术在智能监控系统中的基本原理。
人脸识别技术利用特定的算法和模型,通过摄像头捕捉到的人脸图像,并与数据库中存储的人脸信息进行对比和匹配,从而实现对人脸身份的快速准确识别。
在智能监控系统中,人脸识别技术不仅可以用于身份认证,还可以帮助实现人员管理、安全预警等功能。
接下来,介绍如何应用人脸识别技术于智能监控系统中。
在实际操作中,首先需要选择一款可靠且功能丰富的智能监控系统软件,确保软件能够支持人脸识别功能。
然后,将该软件安装至监控设备上,并完成相应设置。
在设置过程中,用户需要创建人脸库,即将需要识别的人员信息录入系统中。
为了提高人脸识别的准确率,建议在创建人脸库时保持良好的数据质量。
对于人脸图像的采集,应保证光线充足、角度适宜,并尽量避免阴影和遮挡。
同时,要确保人脸图像清晰度高、分辨率适宜。
除了采集合适的人脸图像之外,还可以根据需要设置不同的识别模式和参数,以适应不同场景的需求。
完成设置后,智能监控系统便可以开始运行,并利用人脸识别技术进行监控和识别。
当监控设备捕捉到人脸图像时,系统会自动对图像进行识别和匹配,并显示出识别结果。
通过对比与人脸库中的人脸信息,系统可以判断这个人是否属于已知人员,并及时向监控人员发出警报或触发相应的安全措施。
在使用人脸识别技术的过程中,还需要注意一些问题和可能的挑战。
首先,人脸识别技术对硬件设备的要求较高,需要具备高清摄像头等设备才能保证识别的准确性。
其次,由于人脸图像可能会受到环境光线、角度、表情等因素的影响,因此需要进行一定的图像处理和算法优化,以提高识别的准确率和速度。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案目录第一章人脸识别管理系统概述、设计原则和规范依据 (3)1.1 系统概述 (3)1.2 设计原则 (4)1.3 主要设计依据规范 (5)1.4系统总体建设目标 (5)第二章人脸识别一卡通管理系统介绍 (5)2.1联网门禁系统功能 (6)2.2 系统的功能和作用 (7)2.3产品特点 (7)第三章人脸识别一卡通管理系统的基本组成部分 (8)3.1人脸识别门禁系统基本组成 (8)3.2 联网门禁控制器 (8)3.3人脸识别一体机 (9)3.4单联磁力锁 (9)3.5出门按钮 (10)第一章人脸识别管理系统概述、设计原则和规范依据1.1 系统概述随着高科技的蓬勃发展,智能化管理已经走进了人们的社会生活,一座座智能化大厦拔地而起,适应信息的时代需要,作为跨世纪使用的建筑和办公环境,必须在功能上满足当前和未来发展的需求,成为文化和经济发展的基地。
人脸识别出入管理控制系统(简称门禁系统),具有对门户出入控制、实时监控、防盗报警、摄像监控、照片抓拍等多种功能,它主要方便内部员工出入,杜绝外来人员随意进出,方便了内部管理,又增强安全稳定,从而为用户提供一个高效和具经济效益的工作环境。
门禁系统,又称为出入口控制系统.一套现代化功能齐全的门禁系统,不止是作为进出口管理使用,而且还有助于内部的有序化管理.它将时刻自动记录人员的出入情况,限制内部人员的出入区域,出入时间,礼貌地拒绝不速之客.同时也将有效的保护您的财产不受非法侵犯.随着科学技术的不断进步,人们对工作,生活的自动化水平也提出了越来越高的要求,"智能门禁管理系统"就是为了满足人们对办公和生活场所的安全性管理的方便性以及现代化管理的需要应运而生的.目前在许多工厂、学校、写字楼宇、物业小区、商店、金融系统、电信系统、军事系统、宾馆等多种场合,为了学习、工作、生活的安全与有效,需要进行封闭式管理.而传统的方法是工作人员对出入人员进行登记放行,这种方法费事,费力又容易出错,而且管理不严格.因而智能、安全、高效的现代化门禁管理已经成为社会发展的必然趋势,同时它也是现代化智能建筑的一个重要组成部分。
智慧校园人脸识别管理系统解决方案
用户界面设计
可以借鉴人脸识别系统的用户界面设计,提高其他系统的易用性和 用户体验。
感谢您的观看
THANKS
提高技术水平
随着技术的不断进步,人脸识别系统 的准确性和稳定性将不断提高,为智 慧校园的建设提供更加可靠的技术支 持。
06
总结与展望
研究成果总结
高效性
通过优化算法和并行计算,人脸识别 过程更加高效,可以快速处理大量的 识别请求。
准确性
采用深度学习技术进行人脸特征提取 和比对,提高了人脸识别的准确性。
可靠性
系统具有较高的可靠性,经过长时间 的运行测试,未出现故障或异常情况 。
易用性
人脸识别系统界面友好,操作简便, 易于学习和使用。
未来研究方向展望
优化算法
进一步研究和优化人脸识别 算法,提高系统的识别准确
性和效率。
1
多模态识别
结合其他生物特征(如指纹 、虹膜等),实现多模态识
别,提高系统的安全性。
进行系统测试,包括功能测试、性能测试、 安全测试等,确保系统稳定、可靠、安全。
系统优化与升级
根据实际需求进行系统优化
根据学校实际需求和管理特点,对系统进行优化和调整,如调整人 脸识别算法、优化系统界面等。
定期进行系统升级
根据人脸识别管理系统的更新和升级情况,定期对系统进行升级和 更新,确保系统的最新功能和安全性。
智慧校园人脸识别管理系统采用云计算架构,实现数据集中管理、高效运算和存储,同时保证系统的可扩展性和稳定 性。
分布式系统设计
系统采用分布式架构,由前端人脸识别设备和后端服务器组成,前端设备负责采集人脸数据并上传至服务器,服务器 进行数据存储和人脸识别比对,并返回比对结果给前端设备。
便携式人脸识别监控系统解决方案
控制终端
超薄轻便,操作简便 人性化管理界面
便携拉杆箱
镁铝合金,轻便、防震、防腐 码锁设计,保证系统安全 一箱在手 说走就走
深度学习
拒绝伪装:对于侧脸以及戴帽子、口罩、墨镜、 假发、假胡须等伪装行为均能有效辨识。
SEC 系统功能
02 全面
SEC 03
系统功能 实时监控
头肩检测 跟踪抓拍 质量评估 实时报警
便携易用
第一步:用网线和USB线连接主机和路由器,主机上电 第二步:部署人脸采编仪,开机上电 第三步:打开控制终端正式使用
SEC 部署应用
04 因地制宜
SEC 05
部署要求
(1)安检机上
(2)三脚架上
SEC 06
典型应用
海关、铁路、机场等
用户:公安科通、情报、网侦、视侦、反恐、反扒等部门 价值:对重点布控人员实时预警,及时采取有效跟踪抓捕措施 部署位置:交通枢纽(火车站、汽车站、机场Leabharlann 地铁、公交),商场、超市、医院、室外
主要行人通道、娱乐场所、宾馆、酒店、海关边检、小区、银行等人员通行场所 布控人员:在逃库、本地重点管控人
海关边检
铁路
机场
地铁
SEC 06
典型应用
大型活动
用户:活动组织方、保安维稳部门 价值:对重点布控人员实时预警,及时采取有效防护措施 部署位置:活动出入口、周边卡口 布控人员:在逃库、危险人员
人脸检索
报警记录 抓拍记录 以脸搜脸 人脸比对
频次报警
频繁出现 长时间停留
SEC 03
系统功能
目标库管理
多目标库管理 批量照片导入 图片质量自动审核 基础信息解析
SEC 系统优势 03
高深莫侧
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案《人脸识别系统解决方案》人脸识别技术在最近几年得到了广泛的应用。
随着科技的不断发展,越来越多的企业和机构开始使用人脸识别系统来提高安全性和便利性。
但是,由于人脸识别技术的复杂性和不断变化的环境条件,要实现一个高效的人脸识别系统并不容易。
为了解决这些问题,科学家们一直在努力寻找更好的解决方案。
首先,为了提高人脸识别系统的准确性,研究人员们采用了深度学习算法。
这种算法可以识别人脸的不同特征,比如眼睛、鼻子、嘴巴等,从而提高识别的准确性。
同时,为了解决光照条件和面部表情对识别准确性的影响,一些研究人员还利用多角度的面部图像来训练系统,使其更加鲁棒。
其次,为了提高人脸识别系统的速度,研究人员们采用了更高效的硬件设备和优化算法。
通过使用大规模的并行计算,可以加快系统的识别速度。
同时,一些智能硬件设备也可以在本地对人脸图像进行处理,减少网络传输的时间。
另外,在人脸识别系统中还可以引入快速搜索技术,通过建立高效的索引结构,可以大幅减少搜索时间。
最后,为了保障人脸识别系统的安全性,研究人员们还引入了生物特征融合技术。
通过结合多个生物特征,比如指纹、虹膜、声纹等,可以提高系统的鉴别能力,避免被仿冒。
同时,研究人员们还在人脸识别系统中引入了安全防护技术,比如活体检测、反欺骗检测等,来防止系统被攻击。
总的来说,要实现一个高效的人脸识别系统,需要科学家们不断探索和创新。
通过采用深度学习算法、优化硬件设备和引入生物特征融合技术,人脸识别系统的准确性、速度和安全性都可以得到有效提升。
希望在不久的将来,人脸识别系统可以更加普及,为我们的生活带来更大的便利和安全。
智慧校园人脸识别管理系统解决方案
精度问题是人脸识别技术的关键挑战,需要采取有效措施提高识别准确性。
总结词
人脸识别技术的精度问题主要源于光照、角度、遮挡等因素的干扰,以及人脸特征的相似性。为了提高识别准确性,可以采用多角度、多光照条件下的数据采集,建立多维度的特征数据库,并采用深度学习等先进算法进行训练和优化。同时,对于相似人脸的识别问题,可以通过多模态生物特征识别技术进行融合,提高识别准确性。
集成其他生物识别技术
未来,智慧校园人脸识别管理系统可能会集成其他生物识别技术,如指纹识别、虹膜识别等,以提供更加安全、可靠的身份验证方式。
谢谢您的观看
THANKS
利用人脸识别技术实现个人身份的快速、准确认证。
03
智慧校园人脸识别管理系统的建设
目的
智慧校园人脸识别管理系统旨在提高校园安全性和管理效率,通过人脸识别技术对校园内的人员进行自动化识别和管理,实现安全、便捷的校园环境。
意义
该系统的建设可以提升校园安全防范水平,减少校园安全事故的发生,同时提高校园管理效率,为师生提供更好的学习和生活环境。
人脸识别模块
该模块主要负责对采集的面部图像进行比对和分析,实现快速、准确的人脸识别。
数据库管理模块
该模块主要负责对人脸图像数据和相关信息进行存储和管理,为系统提供数据支持。
系统管理模块
该模块主要负责对系统进行管理和维护,保证系统的稳定性和安全性。
系统建设的主要模块
03
04
05
04
系统建设的挑战与解决方案
xx年xx月xx日
智慧校园人脸识别管理系统解决方案
CATALOGUE
目录
引言人脸识别技术智慧校园人脸识别管理系统的建设系统建设的挑战与解决方案系统应用的未来展望
人脸识别:人脸识别技术在安全监控中的应用培训ppt
通过人脸识别技术,可以追踪犯 罪嫌疑人的行踪,为警方提供线 索,提高破案效率。
提升公共安全意识
人脸识别技术的应用可以提高公众对安全问题的关注度,使人们更加注重自身安 全和公共安全。
人脸识别技术能够增强社会安全感,减少犯罪行为的发生,为公众创造更加安全 的生活环境。
03
人脸识别技术在安全 监控中的实施步骤
人脸识别技术的应用领域
总结词
人脸识别技术广泛应用于安全监控、金融支付、门禁 系统、智能家居等领域,为人们的生活和工作带来了 便利和安全保障。
详细描述
在安全监控领域,人脸识别技术可以帮助警方快速锁 定犯罪嫌疑人,提高公共安全水平。在金融支付领域 ,人脸识别技术可以实现快速、便捷的身份验证,提 高支付安全性。在门禁系统领域,人脸识别技术可以 替代传统的钥匙或IC卡,提高门禁系统的安全性和便 利性。在智能家居领域,人脸识别技术可以帮助家庭 成员快速登录各类智能设备,享受个性化的家居服务 。
THANKS
感谢观看
深度学习算法优化
01
随着深度学习技术的不断进步,人脸识别算法将更加精准、高
效,提高识别准确率和实时性。
多模态生物特征识别
02
结合其他生物特征识别技术,如指纹、虹膜等,提高身份验证
的可靠性。
动态监控与智能分析
03
实现实时监控、目标跟踪、异常检测等功能,为安全监控提供
更加全面的解决方案。
安全监控系统的智能化升级
人脸识别:人脸识 别技术在安全监控 中的应用培训
汇报人:可编辑 2023-12-22
contents
目录
• 人脸识别技术简介 • 人脸识别在安全监控中的重要性 • 人脸识别技术在安全监控中的实施步骤 • 人脸识别技术在安全监控中的挑战与解
人脸识别智能监控系统解决方案
人脸识别智能监控系统解决方案人脸识别智能监控系统解决方案随着科技的发展和人工智能的应用,人脸识别技术逐渐成为越来越多领域的关键技术之一,尤其在安全监控领域得到了广泛的应用。
传统的监控系统往往因为画面模糊、分辨率低等问题,无法对行人、车辆等监控对象进行准确的识别和跟踪。
而人脸识别技术则可以通过摄像头实时采集和处理画面,对进出场所的人员进行准确的识别,从而为安全管理和防范犯罪提供有力的支持。
基于这种背景,人脸识别智能监控系统逐渐得到了广泛的应用。
本文将介绍一种人脸识别智能监控系统的解决方案,从硬件设备、软件系统、数据存储等方面进行阐述,帮助用户进一步了解该系统的功能和应用领域。
一、硬件设备人脸识别智能监控系统的核心硬件设备主要包括摄像头、计算平台和人脸数据库等。
其中,摄像头是该系统的核心部件之一,其主要任务是通过视频流采集进出场所的人员画面,为计算平台提供数据源。
计算平台则负责对摄像头采集的数据流实时进行处理和计算,通过人脸检测、人脸识别和行为分析等算法,对进出场所的人员进行自动识别和跟踪。
人脸数据库则存储了系统中使用的人脸特征数据,便于系统进行人脸匹配和认证操作。
在摄像头的选型上,一般要考虑其分辨率、网络带宽和辐射照度等因素。
高分辨率的摄像头可以提高人脸识别系统的精度和可靠性,但也会带来更高的网络负载和系统复杂度。
此外,为了适应不同的应用场景,摄像头还需要具备抗干扰、防水防尘等特点,以确保系统的稳定性和长期运行。
二、软件系统人脸识别智能监控系统的软件系统是实现系统功能的关键组成部分。
该系统的软件可以分为三个主要部分:机器学习算法、人脸检测和人脸识别。
机器学习算法主要用于系统中的特征提取和分类工作。
在特征提取的过程中,该系统通常采用深度学习算法,从而提取出人脸的特征向量。
在分类的过程中,则可以采用支持向量机、朴素贝叶斯等算法,对人脸进行分类和识别。
人脸检测是人脸识别系统的重要功能之一。
它可以通过摄像头不断拍摄的视频流,实时检测进出场所的人员画面,并对其中的人脸进行定位和提取。
安防行业人脸识别与智能监控系统解决方案
安防行业人脸识别与智能监控系统解决方案第1章引言 (4)1.1 人脸识别技术概述 (4)1.2 智能监控系统的应用场景 (4)第2章人脸识别技术基础 (4)2.1 人脸检测与跟踪 (4)2.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (5)2.1.2 基于特征的人脸检测 (5)2.1.3 基于深度学习的人脸检测 (5)2.1.4 人脸跟踪技术 (5)2.2 特征提取与表征 (5)2.2.1 基于局部特征的方法 (5)2.2.2 基于全局特征的方法 (5)2.2.3 基于深度学习的方法 (5)2.3 人脸识别算法 (5)2.3.1 主成分分析(PCA)人脸识别算法 (6)2.3.2 线性判别分析(LDA)人脸识别算法 (6)2.3.3 支持向量机(SVM)人脸识别算法 (6)2.3.4 深度学习人脸识别算法 (6)第3章智能监控系统架构 (6)3.1 系统总体设计 (6)3.1.1 设计原则 (6)3.1.2 系统组成 (6)3.1.3 功能模块 (7)3.2 硬件设备选型与布局 (7)3.2.1 前端视频采集设备 (7)3.2.2 传输网络 (7)3.2.3 数据处理与分析中心 (7)3.2.4 存储设备 (7)3.2.5 用户终端 (7)3.3 软件系统设计 (7)3.3.1 软件架构 (7)3.3.2 软件功能模块 (8)3.3.3 软件开发环境 (8)第4章数据采集与预处理 (8)4.1 图像采集 (8)4.1.1 采集设备选择 (8)4.1.2 采集参数设置 (8)4.2 视频流处理 (8)4.2.1 视频编码 (9)4.2.3 视频解码 (9)4.3 数据预处理 (9)4.3.1 图像去噪 (9)4.3.2 图像增强 (9)4.3.3 人脸检测 (9)4.3.4 人脸对齐 (9)4.3.5 数据归一化 (9)第5章人脸检测与跟踪技术 (9)5.1 基于深度学习的人脸检测 (9)5.1.1 卷积神经网络(CNN)概述 (9)5.1.2 人脸检测算法发展 (10)5.1.3 常用深度学习人脸检测模型 (10)5.2 人脸跟踪算法 (10)5.2.1 人脸跟踪技术概述 (10)5.2.2 常用人脸跟踪算法 (10)5.2.3 基于深度学习的人脸跟踪 (10)5.3 实时性与准确性的平衡 (10)5.3.1 实时性与准确性之间的关系 (10)5.3.2 提高实时性与准确性的策略 (10)5.3.3 针对不同场景的优化方法 (10)第6章特征提取与表征 (11)6.1 传统特征提取方法 (11)6.1.1 表征原理 (11)6.1.2 特征提取流程 (11)6.2 深度学习特征表征 (11)6.2.1 卷积神经网络(CNN) (11)6.2.2 特征表征过程 (11)6.3 特征融合技术 (12)6.3.1 融合原理 (12)6.3.2 融合策略 (12)第7章人脸识别算法应用 (12)7.1 人脸比对与识别 (12)7.1.1 算法选择与实现 (12)7.1.2 实时人脸识别 (12)7.1.3 多场景人脸识别 (12)7.2 人脸库构建与管理 (12)7.2.1 人脸库采集与预处理 (12)7.2.2 人脸库组织与管理 (13)7.2.3 人脸库安全与隐私保护 (13)7.3 算法优化与功能评估 (13)7.3.1 算法优化策略 (13)7.3.2 功能评估指标 (13)7.3.3 实际应用效果分析 (13)第8章智能监控系统功能实现 (13)8.1 实时监控与报警 (13)8.1.1 监控画面实时展示 (13)8.1.2 人脸识别与比对 (13)8.1.3 报警联动 (14)8.2 历史数据查询与分析 (14)8.2.1 数据存储与管理 (14)8.2.2 历史数据查询 (14)8.2.3 数据分析与应用 (14)8.3 人员布控与追踪 (14)8.3.1 人员布控 (14)8.3.2 行为分析 (14)8.3.3 追踪与定位 (14)8.3.4 联动抓拍 (14)第9章系统集成与测试 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 硬件设备集成 (15)9.1.2 软件平台集成 (15)9.1.3 数据接口与网络通信 (15)9.2 系统测试与优化 (15)9.2.1 系统测试 (15)9.2.2 系统优化 (15)9.3 功能评估与指标 (16)9.3.1 识别速度 (16)9.3.2 识别准确率 (16)9.3.3 系统稳定性 (16)9.3.4 系统安全性 (16)9.3.5 用户满意度 (16)第10章应用案例与未来发展 (16)10.1 安防行业应用案例 (16)10.1.1 案例一:某城市平安城市建设 (16)10.1.2 案例二:某大型商场安全管理 (16)10.1.3 案例三:某金融机构安防系统升级 (17)10.2 市场前景与挑战 (17)10.2.1 市场前景 (17)10.2.2 挑战 (17)10.3 未来发展趋势与展望 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 应用场景拓展 (17)10.3.3 跨行业合作 (17)10.3.4 法规政策完善 (18)第1章引言1.1 人脸识别技术概述科技的飞速发展,人工智能技术逐渐渗透到各个领域,人脸识别作为生物识别技术的一种,已成为信息安全、社会治安和智慧城市等领域的关键技术。
人脸识别监控实施方案
人脸识别监控实施方案随着科技的不断发展,人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域,其中包括监控领域。
人脸识别监控系统可以帮助管理者更好地管理和监控人员活动,提高安全性和效率。
在实施人脸识别监控系统时,需要考虑一系列因素,包括技术选择、设备布局、数据安全等方面。
本文将针对人脸识别监控系统的实施方案进行详细介绍。
首先,对于人脸识别监控系统的技术选择,我们需要考虑系统的准确性、稳定性和实时性。
在选择人脸识别技术时,应该优先考虑准确性,确保系统能够对不同角度、光照条件下的人脸进行准确识别。
同时,稳定性也是一个重要的考量因素,系统需要能够在长时间运行中保持良好的表现。
此外,实时性也是必须考虑的因素,特别是在监控场景下,系统需要能够迅速响应并给出准确的识别结果。
其次,设备布局也是人脸识别监控系统实施中需要重点考虑的问题。
在选择设备布局时,需要充分考虑监控区域的大小和形状,以及监控的具体需求。
合理的设备布局可以有效提高监控的效率和准确性,同时降低系统实施的成本。
在设备布局中,还需要考虑设备的安装高度、角度和遮挡物等因素,以确保系统能够有效地监控目标区域。
另外,数据安全也是人脸识别监控系统实施中需要重点考虑的问题之一。
在监控过程中,系统会产生大量的人脸识别数据,这些数据需要得到有效的保护,以防止被恶意攻击或泄露。
因此,在实施人脸识别监控系统时,需要充分考虑数据的存储、传输和访问权限等安全问题,确保系统能够在安全的环境中运行。
最后,人脸识别监控系统的实施还需要考虑用户体验和管理需求。
在实施过程中,需要充分考虑用户的操作习惯和需求,确保系统能够简单易用,并提供良好的用户体验。
同时,系统还需要考虑管理者的需求,提供有效的监控管理功能,帮助管理者更好地监控和管理监控场景。
综上所述,人脸识别监控系统的实施方案涉及到技术选择、设备布局、数据安全和用户体验等多个方面。
在实施过程中,需要充分考虑这些因素,确保系统能够在安全、稳定、高效的环境中运行,为监控工作提供有效的支持。
安防行业人脸识别与智能监控系统方案
安防行业人脸识别与智能监控系统方案第一章:引言 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 目的与意义 (2)1.3 技术发展趋势 (2)第二章:人脸识别技术概述 (3)2.1 技术原理 (3)2.2 技术分类 (3)2.3 技术应用领域 (4)第三章:智能监控系统概述 (4)3.1 系统架构 (4)3.2 关键技术 (4)3.3 系统功能 (5)第四章:人脸识别与智能监控系统设计 (5)4.1 系统设计原则 (5)4.2 系统模块划分 (6)4.3 系统功能优化 (6)第五章:人脸识别算法与优化 (7)5.1 算法选择 (7)5.2 算法优化策略 (7)5.3 功能评估 (8)第六章:智能监控系统部署与实施 (8)6.1 系统部署流程 (8)6.2 设备选型与安装 (9)6.3 系统调试与优化 (9)第七章:人脸识别与智能监控系统应用案例 (10)7.1 公共安全领域 (10)7.2 交通领域 (10)7.3 金融领域 (10)第八章:系统安全与隐私保护 (11)8.1 安全措施 (11)8.1.1 数据加密 (11)8.1.2 访问控制 (11)8.1.3 安全审计 (11)8.1.4 系统备份与恢复 (11)8.2 隐私保护策略 (11)8.2.1 数据最小化 (11)8.2.2 数据存储与销毁 (11)8.2.3 用户隐私设置 (12)8.2.4 隐私政策与告知 (12)8.3 法律法规遵从 (12)8.3.1 符合国家法律法规 (12)8.3.2 遵循国际标准 (12)8.3.3 配合监管部门 (12)第九章:人脸识别与智能监控系统市场前景 (12)9.1 市场规模与增长趋势 (12)9.2 行业竞争格局 (12)9.3 发展机遇与挑战 (13)第十章:结论与展望 (13)10.1 总结 (13)10.2 展望未来 (14)10.3 研究局限与改进方向 (14)第一章:引言1.1 背景介绍我国经济的快速发展和社会信息化程度的不断提高,公共安全成为社会管理的重中之重。
人脸识别技术的安全监控解决方案
人脸识别技术的安全监控解决方案随着科技的不断发展,人脸识别技术在各个领域中得到了广泛的应用,其中一项重要应用是安全监控。
人脸识别技术能够通过分析和识别人脸图像,实现对人员身份的快速确认和追踪,为安全监控提供了更加高效和精准的解决方案。
本文将介绍人脸识别技术在安全监控中的应用,同时探讨相关的安全性和隐私问题,并提出解决方案。
一、人脸识别技术在安全监控中的应用1. 门禁系统:人脸识别技术可以应用于企事业单位、学校和小区的门禁系统。
通过安装人脸识别设备,可以实现对员工、学生和住户的身份验证,有效控制进出门禁区域的人员,增强安全管控能力。
2. 公共安全:人脸识别技术能够在公共场所进行实时监测,识别出潜在的危险人员。
例如,当安装在火车站、机场等公共交通场所的摄像头捕捉到某个人的脸部图像时,系统能够迅速和数据库中的犯罪嫌疑人信息进行比对,实时报警并采取相应措施。
3. 网络安全:人脸识别技术还可以应用于网络安全领域,用于用户身份认证和密码保护。
通过采集用户的面部特征,可以实现更安全的网络登录和支付方式,防止身份被盗用或密码泄露的风险。
二、人脸识别技术面临的安全性和隐私问题1. 安全性问题:人脸识别技术的安全性存在风险。
一些黑客可能会利用高科技手段欺骗人脸识别系统,例如通过使用3D打印技术制作出与目标人脸高度相似的面具,或者利用人脸图像库中的图片进行攻击。
此外,人脸识别系统的算法和数据存储系统也容易受到外部黑客的攻击,导致数据泄露或系统被入侵。
2. 隐私问题:人脸识别技术对个人隐私产生了潜在的威胁。
在安装了人脸识别系统的公共场所,个人的面部特征和活动轨迹会被捕捉并存储在数据库中。
如果这些数据被滥用或泄露,可能引发个人隐私泄露和滥用的问题。
三、为了解决人脸识别技术在安全监控中的安全性和隐私问题,我们可以考虑以下解决方案:1. 多因素认证:在人脸识别系统中引入多因素认证,如结合密码、指纹或虹膜识别等方式进行身份验证,增加系统的安全性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
人脸检测智能监控系统技术方案设计单位:深圳市云驰数字技术有限公司目录第 1 章前言 01.1 项目背景 01.2 设计依据 (1)1.3 设计原则 (1)1.3.1 先进性 (1)1.3.2 实用性 (1)1.3.3 易用性 (2)1.3.4 扩展性 (2)1.4 用户需求 (2)第 2 章系统方案 (4)2.1 系统结构 (4)2.2 系统功能 (6)2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (6)2.2.1.1 ATM 机监控 (6)2.2.1.2 营业厅大门监控 (6)2.2.1.3 营业厅监控 (7)2.2.1.4 监控室 (7)2.2.2 智能化 (7)2.2.3 集中管理(联网模式) (8)2.2.4 网络连接 (8)2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (9)2.2.5.1 安装方位 (9)2.2.5.2 镜头焦距 (9)2.2.5.3 光照 (9)2.2.5.4 场景复杂程度 (10)2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (11)2.2.6 扩展与升级 (11)2.3 系统构成 (12)2.3.1 云驰数字监控主机 (12)2.3.1.1 功能特点 (12)2.3.2 云驰数字视频叠加器 (14)2.3.2.1 功能及特点 (14)2.3.2.2 系统参数 (14)2.3.3 远程管理软件(联网模块) (15)2.3.3.1 远程运行状态监控 (16)2.3.3.2 远程录像检索回放 (16)2.3.3.3 远程人脸检索查看 (16)2.3.3.4 远程实况监看 (16)2.3.3.5 系统维护 (17)2.3.3.6 典型应用 (17)2.4 配置选型 (17)2.4.1 主要硬件 (17)2.4.1.1 营业网点前端智能监控 (17)2.4.1.2 远程集中管理(联网模块) (17)2.4.2 主要软件 (18)2.4.2.1 前端智能监控 (18)2.4.2.2 远程集中管理(联网模块) (18)2.5 方案特色 (18)第 1章前言云驰数字科技使用的监控技术汲取了生物识别技术、计算机技术、计算机网络技术、系统集成技术、安全防范技术、有线电视技术诸方面的精华,不仅符合信息产业行业的发展趋势,而且代表了金融行业数字监控的未来发展方向,成为目前监控行业中颇受关注的智能化、数字化产品。
本方案是云驰数字识别科技有限公司为金融行业编写的《人脸检测智能监控系统技术方案》。
1.1 项目背景目前银行营业网点、ATM自动柜员机是金融系统经济管理和安全技术防范的前沿阵地,其安全保障对社会与经济的影响都十分重大。
特别是近几年针对银行的恶性犯罪屡屡见诸报端,作案手段也越来越多,更加隐蔽、技术性更高,对安防体系与刑侦技术的要求也越来越高。
因此,为了加强银行系统营业网点的安全管理,提高银行保障客户安全的水平,增强为客户服务竞争的优势,各地银行都在逐步建设和完善安防体系,提高整体的安防水平。
视频监控系统在银行安防领域中的应用是非常广泛的,总的来说视频监控系统的发展可以分为三代:第一代是以CCT(V 闭路电视)系统为代表的模拟式监控系统,功能非常简单;第二代是将模拟视频信号进行数字化处理,数据的质量、存储、检索等性能指标都大幅提高,并有非常丰富的系统功能;而正在新兴的第三代,则以智能化为关键,将关注的焦点集中到监控对象——人本身,从传统的庞大视频流中将人的特征直接提取出来,并针对性地对这些特征进行分析、识别等处理,从而能够直接清晰地抓到图像中人的脸部信息,新一代的监控对营业网点安全防范及事后追踪破案具有巨大的作用。
云驰数字科技有限公司一直致力于人脸识别技术的研究、开发和应用,拥有自主知识产权的面像识别技术,已经开发出代表当今国际一流技术水平的软件、硬件产品,在公安、金融、政府等行业得到了广泛应用,为用户创造了经济和社会价值,得到了用户厶厶用%的赞誉1.2 设计依据1. 工业电视系统工程设计规范GBJ115-872. 民用闭路监控电视系统工程技术规范GB50198-943. 安全防范工程程序与要求GA/T 75-944. 智能建筑设计标准DBJ08-47-955. 安全防范工程费用概算编制办法GA/T90-946. 国际电磁标准:CLSPR 22 CLASS BEN 55022CLASS BEN 55088-1IEC801-2 IEC801-3LEC801-4 ENG1000-3-27. 国际安全标准:C SA认证:EN 60950标准TUY认证:UL LISTED标准1.3 设计原则1.3.1 先进性在当前的银行安防形势下,既然要采用新一代智能化的安防监控系统,必然要直接应用一些更先进的技术和理念,保证系统能超越普通的监控方式,提升安防层次和水准1.3.2 实用性银行监控领域的具体应用,往往是要有针对性地解决已有的一些实际问题。
不管采用什么样的技术和方案,都要能实实在在地解决好问题,满足实际要求;并顾及现有的条件制约,不是一味地抛弃现有的,而要尽可能地兼容再利用。
1.3.3 易用性银行营业网点的众多与分散,使得其监控系统在设计时需要考虑到其操作的简单方便,系统要稳定可靠,并在管理上保证方便快捷和低成本,具有这些特点的监控系统才算是易用和好用。
1.3.4 扩展性银行对安防系统的要求是在不断发展着,以及伴随着现代高科技技术的发展,未来可能会有系统功能扩展或者系统规模扩大的可能;在设计时也尽可能考虑,以便在结构和规模上留有扩展的余地。
1.4 用户需求为了使客户随时随地、方便快捷地存取款和进行其它交费业务并与国际金融接轨,各大银行普遍采用自动柜员机(ATM,它为客户提供了二十四小时的服务,给银行客户带来极大的方便,同时也面临着若干实际问题:1. 不断有利用ATM机盗取客户钱款的犯罪活动发生,而且越来越呈现出使用科技工具和手段猖獗的特点,给银行带来信誉和物质上的很大损失;2. 使用ATM不当或者出钞有故障以及遭恶意设陷(粘卡、粘钞)时,造成银行与客户之间的纠纷;3. 大部分ATM为室外穿墙式安装,防护力较差,不时有ATM机被破坏。
针对上述问题,使用监控手段以获得准确的证据资料,对各大银行来说是必不可少的。
但同时现有ATM监控大多数是单机独立运行,资料调阅不方便,也无法集中管理和维护。
更为重要的是,目前ATM机成为犯罪分子盗取银行客户钱款的一个重要渠道,他们使用多种工具非法获得银行客户持卡的数据,然后在ATM±疯狂提款,给银行客户带来很大的不安全感和重大损失。
这类事例已经屡见不鲜,并且有手法不断翻新、愈演愈烈的趋势为此我们针对各大银行业务特点以及对安全防范的需求,提出以下有效的技术解决方案。
该方案的特点是:技术手段先进,应用要求的针对性强,可靠性高,性价比高,管理维护方便。
云驰数字监控系统的建设目标是构建一套能在营业厅入口、ATM自动柜员机的监控,并能在营业厅入口检测提取清晰的人脸照片,在联网情况下,可通过监控中心集中管理整个系统的运行状态,远程检索回放人脸和录像资料的集成化智能监控系统。
系统主要由包括各营业网点的智能监控主机、ATM机监控及卡号叠加系统、窗口柜台的视频叠加等。
各网点的智能监控主机主要作用是对营业厅入口和ATM机及营业柜台进行监控录像,对进入营业厅的人员进行检测并拍摄其脸部照片,存储于主机硬盘中。
本系统具有网络管理功能,但安装时可根据需要选择网点单独管理模式或远程集中管理模式(联网管理)。
在选择网点单独管理模式后,系统将预留了网络接口,今后如需进行联网管理,只需加装远程集中管理模块(联网模块),就可通过各网点PSTNt号/ 64K或128K专线/ 2M宽带先接入到各地市分行,然后是地市分行再向上连接到省行2.1系统结构从体系结构上看,本系统基本上是两层结构:分散的前端监控主机负责人脸和录像 数据的采集与存储,集中式的远程管理端可以检索回放这些资料。
前端营业室监控图营业厅入口摄像头i营业厅入口摄像头2室内主要通道摄像头室内主要通道摄像头后端(联网情况下才需要)第2章系统方案ATM 出钞摄像头 ATM E 面摄像头 营业柜摄像头 营业柜摄像头 营业柜摄像头从网络拓扑结构上看,则是将各地市网点的智能监控主机通过多种网络连接方式与 省行监控中心连接起来。
营业厅入口智能监控系统络结构如图,网络连接有两级,网点接入到地市级分行网络的方式可以是两种:拨号方式:拨号上网,接入到地市分行网络;需要在地市分行网络有连接电信 公众网的入口。
局域网方式:先接入到网点局域网,然后从局域网出口走DDN/ISDN 宽带专线进入地市级分行网络。
Q营业网点智能监控主机 营业网点营业网点口I ■■网点局域网1业务终端 智能监控主机营业网点 远程管理远程管理远程管理2.2 系统功能2.2.1 营业网点监控功能设计说明前端监控主要在网点完成视频的采集:录像、卡号叠加、人脸检测与存储、数据检索的工作。
2.2.1.1 ATM 机监控一个摄像机(针孔式)位于ATM勺正面面板内部,从正面方向记录客户的面部;一个摄像机(针孔式)位于ATM勺出钞口上方,用于记录ATM!否出钞和客户提款的情况;一个摄像机(针孔式)对着ATM机钞箱进行触发录像,记录装钞过程画面;摄像机录像由接收到的人体靠近/ 离开信号来触发;采用三种探测头:A、人体接近传感器,探测人员接近AT并进行活动的信号;B、出钞触发开关,由ATMB钞而触发;C、装钞触发开关,由装钞时开闭钞箱来触发。
卡号采集器,它可以从ATM机的流水打印机上取得卡号,并可以叠加到录像中,大大方便了录像资料的检索。
当用户接近ATMf始交易操作时,监控系统自动触发采集视频并完成卡号叠加处理,将清晰的视频信息保存在本地硬盘中(图像大小为352 X 288)。
2.2.1.2 营业厅大门监控在营业厅内安装向外对准大门入口的摄像头(每个入口安装一台),摄像机采用韩国三星彩色低照度CCD g像机。
221.3营业厅监控在营业室内安装对营业柜台、营业室重要通道的摄像头。
摄像机采用韩国三星彩色低照度CCD g 像机。
如已安装过摄像头,可以延用现有设备。
同时可考虑加装视频叠加器对各营业柜台实施操作人员和客户的实时监控和录象。
2.2.1.4监控室在营业网点机房(或监控室)安装录像主机设备,设备采用云驰数字网络视频服务器进行监控点视频采集传输,采用人脸DVR H.264压缩格式,最大支持4路录像(通过加装视频叠加器可达到32路)4路实时运动检测加4路人脸检测,支持视频同步录音。
系统工作时,自动录像到硬盘,并从营业厅入口处的图像中检测人脸存储到硬盘。
系统支持定时录像功能,这样可以将上班时间设置为录像时间表参数即可,以便下班关门后不会再录像。
检测到的人脸会在软件界面的弹出窗口上按各路视频显示,对应的录像也可以回放。