人脸识别视频应用系统建设方案

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智慧校园人脸识别系统建设方案

智慧校园人脸识别系统建设方案
异常检测
利用人脸识别技术,实现异常事件的自动检测和报警,及时发现和 处理安全问题。
视频回溯
通过人脸识别技术,实现校园内视频回溯和查询,为安全事件处理 提供有力支持。
04
智慧校园人脸识别系统设计
系统架构设计
前端采集
通过高清摄像头采集人 脸图像,并实时传输到
后端服务器。
特征提取
利用人脸识别算法对采 集的人脸图像进行特征 提取,生成特征向量。
监控安防
在校园重要区域设置监控摄像头,实时监测并预警异常情况。
人脸识别技术的发展趋势
深度学习
利用深度学习算法提高人脸识别的准确率和鲁棒性,特别是在复 杂环境和动态场景下。
多模态识别
结合其他生物特征,如指纹、虹膜等,提高身份验证的可靠性。
数据隐私保护
在人脸识别过程中加强数据加密和匿名化处理,保护个人隐私和数 据安全。
持续优化与改进方案
数据安全与隐私保护
加强数据加密和隐私保护措施,确保个人信息 的安全和隐私。
用户体验优化
通过用户反馈和调研,持续优化系统的界面和 操作流程,提高用户满意度。
跨部门合作与资源共享
加强与其他部门的合作与资源共享,共同推进智慧校园的建设与发展。
THANKS
谢谢您的观看
智慧校园人脸识别系统建设 方案
汇报人: 2023-12-28
目录
• 引言 • 人脸识别系统技术介绍 • 智慧校园人脸识别系统需求分
析 • 智慧校园人脸识别系统设计 • 智慧校园人脸识别系统实施方

目录
• 智慧校园人脸识别系统效益分 析
• 智慧校园人脸识别系统未来展 望
01
引言
目的和背景
提升校园安全

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案一、项目概述人脸识别是一种基于人脸特征信息进行身份验证的技术,可以应用于安全监控、人员管理、智能门禁等领域。

本项目旨在构建一个人脸识别系统,实现对注册用户的快速准确的识别。

二、项目需求分析1.人脸采集:通过摄像头采集用户的人脸图像,并提取关键特征信息。

2.用户注册:将用户的人脸特征信息存储到数据库中,建立用户与人脸特征的映射关系。

3.人脸比对:识别用户的人脸特征,并与数据库中存储的特征进行比对,判断是否为注册用户。

4.系统性能优化:提高人脸识别的准确性和速度,保证系统的稳定性和可靠性。

5.报警机制:当识别结果为非注册用户时,及时发出报警信息,确保系统的安全性。

三、技术方案1.人脸采集:选取适当的摄像头,通过调用摄像头接口进行人脸采集,同时利用人脸检测算法提取人脸区域。

2.特征提取与存储:采用深度学习算法提取人脸特征,并将特征信息存储到数据库中,建立用户与人脸特征的映射关系。

3.人脸比对:使用特征匹配算法对用户人脸的特征进行比对,通过计算特征之间的距离来判断是否为注册用户。

4.系统性能优化:对人脸识别算法进行优化,减少计算量和内存占用,提高算法的执行效率和准确性。

5.报警机制:当识别结果为非注册用户时,通过消息推送、声光报警等方式及时通知相关人员,并保存识别记录。

四、项目实施计划1.系统设计与搭建:完成系统架构设计,确定技术方案和硬件设备选型。

2.人脸采集模块开发:编写人脸检测算法,调用摄像头接口进行人脸采集,并进行人脸区域提取。

3.特征提取与存储模块开发:使用深度学习框架训练人脸特征提取模型,并将提取的特征信息存储到数据库中。

4.人脸比对模块开发:编写特征匹配算法,对用户人脸特征进行比对,判断是否为注册用户。

5.系统性能优化:对人脸识别算法进行优化,提高系统的准确性和执行效率。

6.报警机制开发:设计并实现报警机制,实现对非注册用户的及时报警和通知。

7.测试与优化:对系统进行全面测试,并根据测试结果对系统进行调优和优化。

人脸识别系统的建设与运维指南

人脸识别系统的建设与运维指南

人脸识别系统的建设与运维指南近年来,随着科技的飞速发展,人脸识别系统逐渐成为应用广泛的先进技术。

从社交娱乐到安全监控,从金融支付到出入管理,人脸识别系统的应用场景越来越广泛。

对于想要建设和运维人脸识别系统的组织来说,本指南将提供相关的指导和建议,帮助您顺利完成系统的建设与运维。

一、人脸识别系统建设1. 确定需求:首先,您需要明确自身的需求,明确您希望人脸识别系统能够达成的目标。

是安保监控还是身份认证?是智能支付还是人员管理?只有明确了需求,才能选择合适的系统建设方案。

2. 选择合适的技术方案:根据需求确定合适的技术方案。

常见的技术方案包括基于深度学习的卷积神经网络和基于传统机器学习的特征提取算法。

根据实际情况选择技术方案,并进行必要的技术评估。

3. 数据采集与标注:人脸识别系统离不开大量的数据支持。

您需要搜集足够数量和质量的人脸图像,并进行标注工作,即为每张图像添加人脸的标签。

标注工作需要专业的人员进行,确保数据的准确性和完整性。

4. 系统搭建与集成:根据选择的技术方案,搭建相应的系统架构。

选择适当的硬件设备和软件平台,并将数据集成到系统中。

确保整个系统能够正常运行,并满足实际使用需求。

5. 性能评估和优化:建设完人脸识别系统后,需要进行性能评估和优化工作。

根据实际场景,测试系统的准确率、召回率、响应时间等性能指标,并进行相应的优化措施,提高系统的稳定性和效率。

二、人脸识别系统运维1. 数据管理:人脸识别系统需要大量的训练数据和测试数据。

您需要建立数据管理系统,确保数据的安全可靠。

定期备份数据,并建立权限管理机制,控制数据的访问和使用。

2. 系统更新与维护:随着技术的不断发展,人脸识别系统的算法和模型也在不断更新。

您需要及时关注相关的技术动态,并对系统进行更新和维护工作。

确保系统能够适应新的应用场景和技术需求。

3. 故障排除和优化:人脸识别系统可能会遇到各种故障和性能问题。

您需要建立故障排除机制,并及时进行问题定位和修复工作。

智慧公园人脸识别系统建设方案

智慧公园人脸识别系统建设方案

技术选型:选择 适合的人脸识别 算法和相关技术, 确保系统的准确 性和稳定性
实施方案:制定 详细的实施计划, 包括时间安排、 人员分工和预算 等
人脸识别算法:采用先进的人脸识别算法,确保准确性和可靠性 系统架构:采用模块化设计,方便扩展和维护 数据库设计:合理设计数据库结构,实现高效的数据存储和处理 安全性考虑:采用加密技术等手段,确保系统数据的安全性和隐私保护
采用了多重安全防护措施,确保数据传输和存储的安全性 具备高可用性和容错机制,保证系统的稳定运行 严格遵循相关法律法规和标准要求,确保个人信息的安全与隐私 定期进行安全漏洞扫描和风险评估,及时发现并修复潜在的安全隐患
系统实施
需求调研:了解 用户对人脸识别 系统的具体需求 和期望
功能规划:根据 需求调研结果, 规划系统的功能 模块和特点
存储容量:根据系统 需求选择合适的存储 容量,确保能够存储 人脸识别数据和系统 运行所需的其他数据。
存储速度:选择具有 高速读写能力的存储 设备,确保系统能够 快速地读取和写入数 据。
数据安全:选择具有 数据备份和恢复功能 的存储设备,确保数 据的安全性和可靠性。
存储设备扩展性:考 虑未来系统扩容的需 求,选择具有良好扩 展性的存储设备。
实时监控:对公园内各个区域进行24小时实时监控,及时发现异常情况 报警系统:设置报警系统,对入侵、偷窃等行为进行监测和报警 紧急处置:建立紧急处置机制,对突发事件进行快速响应和处理 定期巡检:定期对监控设备和报警系统进行巡检,确保其正常运行
提供24小时在线客 服,解决用户使用 中的问题
定期对系统进行升 级和维护,确保系 统的稳定性和安全 性
社会效益:人脸识别技术可以提高社会安全性和公共安全水平,增强游客的安全感,提升城 市形象和品牌价值。

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案

XXXXXXX项目人脸识别系统施工方案2017-9-20目录第三章人脸识别施工方案43。

1施工技术、施工方法、工艺流程43。

1.1施工程序43。

1。

2主要施工方法43.1.2。

1系统安装43。

1.2。

2系统的调试123。

1。

2。

3系统试运行133.1。

3施工进度计划、工期安排133。

1.3。

1工程材料采购、进场计划表133。

1。

3.2施工进度计划、工期安排143.2人脸识别系统项目组与相关方面的配合143.2。

1与业主方面的配合153。

2.2与土建总包方面的配合153.2.3与行业管理部门方面的配合153.2.4与其他具体专业的施工配合16第四章施工组织配备164。

1投入人员组成164.1.1项目经理部174.1.2劳动力计划表174.1.4投入设备计划204。

1。

5投入材料计划204.2施工组织方案204.2。

1工程准备阶段204.2。

2工程实施224.2.3工程结尾234。

3施工管理23第五章质量保证承诺275。

1施工准备工作及质量管理275。

2施工质量控制的过程275.2。

1施工项目质量控制过程(一)275.2.2施工项目质量控制过程(二)275.3质量保证体系285.3。

1 ISO9001质量体系285.3。

2 ISO9001质量体系运行状况295.3。

3质量方针和质量目标315.3。

4质量责任分配315。

3。

5质量记录335.4质量保证措施335.5工程质量检验和质量控制34第六章安全文明施工及保证措施356.1安全文明施工356.2安全文明施工管理制度416.3应对突发事故的处理办法416。

3.1人身安全事故416。

3。

2原有设备安全事故42第七章人员培训计划427。

1用户培训目标437.2培训计划44工前准备人脸识别施工方案1。

1施工流程、施工规范1.1。

1施工流程线缆敷设→设备安装→设备调试→投入试运行→竣工资料整理→验收交付使用(是否有更好的流程图)?1.1。

2施工规范1.1.2.1系统安装按照工程设计图纸或者技术方案的要求,明确人脸识别系统中各种设备与摄像机的安装位置,明确各位置的设备型号和安装尺寸,根据供应商提供的产品手册确定安装要求。

人脸识别布控系统建设方案

人脸识别布控系统建设方案

人脸识别布控系统建设方案
一、背景介绍
随着科技的不断发展,人脸识别技术受到了越来越多的关注。

人脸识别技术可以帮助机构有效的实现安全布控,根据与预先设定的模板数据库进行比对,更加准确、快速的识别出待检测人员。

本文重点介绍一个基于人脸识别技术的安全布控系统的建设方案。

二、方案设计
1.硬件环境
本方案将提供硬件设备,以实现人脸识别技术的布控需求,包括摄像头、计算机服务器等,摄像头为高清摄像设备,有效捕捉人脸特征;服务器采用高端服务器,能够支持多台摄像头同时传输数据,以及处理大容量数据;同时,还需要购买存储设备,存储识别到的人脸信息,并进行数据分析。

2.软件环境
该方案采用高级人脸识别软件,根据人脸特征点和设定的参数,进行精确的识别,并能够实现实时识别,以及追踪移动人员的功能。

同时,系统需要关联数据库,以实现更多功能,比如支持更多识别算法,实现更加精确的识别,还可以与其他信息系统进行数据交互,获取更多信息。

3.部署方式
本系统部署人脸识别设备分为内网和外网两种,采用内网的方式可以更加安全的保证数据。

人脸识别系统技术设计方案

人脸识别系统技术设计方案

人脸识别系统技术设计方案1.1 智能人像比对平台该智能人脸识别系统建立了标准统一的共享人像库,并在此基础上部署了完整的人像比对判定平台。

该系统由人像标准化采集系统、人像数据库子系统、基础比对服务平台和人脸识别应用平台四大部分组成。

它支持前端人像采集、静态人脸查询和移动警务通人脸识别一体化服务。

该平台支持统一人像数据交换接口,兼容大多数人像数据交换标准。

它还有统一的安全标准接口,兼容PKI密钥和网络加密狗等常见的安全标准接口。

该系统采用B/S架构,以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理和系统运行状态查询等管理操作。

这样可以减少系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度,方便未来多警种共享应用。

此外,系统可提供标准的WebService接口,将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。

1.2 设计原则该系统本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则,以人像比对算法为核心,整合多区域现有资源,实现准确识别、快速反映,覆盖全面的智能人像识别应用平台。

该平台算法由XXX研究员、国际知名人脸识别专家、XXX院士XXX教授领衔研发,是基于中国自主知识产权,针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

人像采集与比对平台具有统一的服务接口,兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。

统一的安全验证,兼容PKI密钥,身份认证等常见的安全验证机制。

整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。

系统可“随需而变,以不变应万变”提供多种可靠服务功能。

系统级接口是指连接不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口。

有两种访问方式:第一种是通过页面查询,使用Guest权限进行页面访问,适用于快速调阅查询不同平台之间的信息;第二种是通过请求服务和直接调阅的形式进行数据库查询,系统预留标准数据库查询接口,以市县二层结构进行数据库间的查询调用。

服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口。

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案一、项目背景人脸识别技术是一种基于生物特征识别的现代化技术,可以通过对人脸图像的采集和处理,实现对个体身份的识别。

近年来,人脸识别技术得到了广泛应用,包括安防监控、出入口管理、金融科技等领域。

为此,本项目旨在搭建一个完善的人脸识别系统,以提升智能化管理和安全性。

二、项目目标•构建一个高效准确的人脸识别系统•提升现有系统的稳定性和安全性•降低识别误差率,提升用户体验三、项目实施方案1. 系统架构设计•前端界面:采用响应式设计,支持多种设备,提供友好的用户体验•后端系统:采用分布式架构,保证系统稳定性和扩展性•数据存储:采用高可用性数据库,确保数据安全性和一致性2. 技术选型•人脸检测:使用OpenCV进行人脸检测和特征提取•人脸识别:采用深度学习算法,如FaceNet、VGG等,提高识别准确率•数据传输:采用HTTPS协议进行数据传输,确保数据安全3. 系统部署•前端部署:部署在云服务器上,通过CDN加速,提高响应速度•后端部署:使用Docker容器进行部署,实现快速部署和横向扩展•数据存储:采用分布式文件系统,实现数据备份和恢复四、项目风险与对策1. 数据安全风险•加强数据加密,确保数据传输和存储的安全性•定期对系统进行漏洞扫描和安全评估,及时修复问题2. 技术实施风险•提前进行系统测试和评估,发现问题及时调整方案•保持团队学习和技术更新,跟进最新技术发展五、项目成果评估1. 评估指标•识别准确率:达到90%以上•响应速度:小于1秒•系统稳定性:连续运行30天无故障2. 评估方法•用户调查:收集用户反馈,了解用户满意度•系统监控:通过监控系统,收集系统运行数据,评估系统性能六、总结本项目旨在构建一个高效、准确的人脸识别系统,提升智能化管理和安全性。

通过系统设计、技术选型、部署实施等方面的综合考虑,可以实现项目目标,满足用户需求和提高系统性能。

人脸识别系统[人脸识别项目规划方案范文]

人脸识别系统[人脸识别项目规划方案范文]

人脸识别系统[人脸识别项目规划方案范文]一、人脸识别理论基础:随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。

在人脸识别的应用场景中,面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试,成为人脸识别最重要的应用场景。

理论基础一人工神经网络>早期的人工神经网络是对人脑的一种简单模拟.>网络结构的局限性限制算法效果解决方案:采用人脸识别智能通关系统,由系统自动对"票证人“合T4进行比对确认.该解决方案:1、单人通关时间3-6秒;2、人脸比对准确率90%以上;使用流程:|娜身的证、火车票.|娜身的证、火车票.|并果集人脸图饮信息抵统自动对票证人命性.进行比对确认二、人脸识别项目的分析据统计数据显示,仅在中国大陆,在未来三年内有望形成年销售额过百亿,并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。

从2022年起,其118个成员国家和地区,必须使用机读护照,人脸识别项目技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。

中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。

在技术越来越先进的未来,技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级,因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。

龄推动智蕙城市bwM平安城市在线支彳寸基础建设智蕙城市bwM平安城市在线支彳寸基础建设公拄交通人脸识别设备识别准确率已达到远高于人眼识别准确率的水平!且识别效率更高!>新疆喀什通关现场采集的测试数据f1000A,2000对人脸图像(相同人/不同人各1000对);>人眼识别准确率:80.5%(20人识别取平均);>机器识别准确率:923%。

三、人脸识别项目的应用目前英飞拓人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法,提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/黑名单管理等核心业务功能,克服了传统技术的缺点,可实现重点监控区域人员的快速查找。

人脸识别项目施工方案

人脸识别项目施工方案

XXXXXXX项目人脸识别系统施工方案2017-9-20目录人脸识别施工方案 (5)1.1施工流程、施工规范 (5)1.1.1施工流程 (5)1.1.2施工规范 (5)1.1.2.1系统安装 (5)3.1.2.2系统的调试 (14)3.1.2.3系统试运行 (15)3.1.3施工进度计划、工期安排 (15)3.1.3.1工程材料采购、进场计划表 (16)3.1.3.2施工进度计划、工期安排 (16)3.2人脸识别系统项目组与相关方面的配合 (16)3.2.1与业主方面的配合 (17)3.2.2与土建总包方面的配合 (17)3.2.3与行业管理部门方面的配合 (18)3.2.4与其他具体专业的施工配合 (18)第四章施工组织配备 (19)4.1投入人员组成 (19)4.1.1项目经理部 (19)4.1.2劳动力计划表 (20)4.1.3基本质量职责 (21)4.1.4投入设备计划 (23)4.1.5投入材料计划 (23)4.2施工组织方案 (23)4.2.1工程准备阶段 (23)4.2.2工程实施 (25)4.2.3工程结尾 (26)4.3施工管理 (26)第五章质量保证承诺 (30)5.1施工准备工作及质量管理 (30)5.2施工质量控制的过程 (31)5.2.1施工项目质量控制过程(一) (31)5.2.2施工项目质量控制过程(二) (31)5.3质量保证体系 (31)5.3.1 ISO9001质量体系 (32)5.3.2 ISO9001质量体系运行状况 (32)5.3.3质量方针和质量目标 (35)5.3.4质量责任分配 (35)5.3.5质量记录 (37)5.4质量保证措施 (37)5.5工程质量检验和质量控制 (38)第六章安全文明施工及保证措施 (39)6.1安全文明施工 (39)6.2安全文明施工管理制度 (45)6.3应对突发事故的处理办法 (46)6.3.1人身安全事故 (46)6.3.2原有设备安全事故 (46)第七章人员培训计划 (47)7.1用户培训目标 (47)7.2培训计划 (48)工前准备人脸识别施工方案1.1施工流程、施工规范1.1.1施工流程线缆敷设→设备安装→设备调试→投入试运行→竣工资料整理→验收交付使用(是否有更好的流程图)?1.1.2施工规范1.1.2.1系统安装按照工程设计图纸或者技术方案的要求,明确人脸识别系统中各种设备与摄像机的安装位置,明确各位置的设备型号和安装尺寸,根据供应商提供的产品手册确定安装要求。

人脸识别系统技术设计方案

人脸识别系统技术设计方案

人脸识别系统技术设计方案人脸识别系统是一种基于人脸生物特征进行身份验证和识别的技术。

它通过采集并分析人脸图像中的特征点、纹理、色彩等信息,来实现对个体身份的确定。

人脸识别系统在社会安防、人力资源管理、身份认证等领域有广泛的应用。

下面将从系统架构、人脸检测与识别、关键技术、应用场景等方面进行设计方案的介绍。

一、系统架构1.图像采集设备:可以是摄像头、监控摄像机等用于采集人脸图像的设备,保证图像质量对于后续的人脸检测和识别非常重要。

2.人脸检测与识别算法:采用经典的人脸检测算法、特征提取算法、人脸匹配算法等实现对人脸图像的处理和分析,提取出人脸的特征信息,进行比对和识别。

3.数据库:保存人脸图像的信息和对应的身份信息,系统将通过数据库进行存储、查询、匹配等操作。

4.用户界面:提供用户注册、登录、查询等功能界面,用户可以通过界面进行人脸信息的录入、查询和身份验证等操作。

二、人脸检测与识别人脸检测与识别是人脸识别系统的核心功能,其中包括以下步骤:1.人脸检测:通过图像采集设备获取的图像数据,使用人脸检测算法对图像进行处理,找到人脸区域,并进行归一化和预处理操作。

2.人脸特征提取:使用特征提取算法对归一化的人脸图像进行处理,提取出关键的特征点、纹理和色彩等信息。

3.特征匹配和识别:将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对,计算相似度或距离指标,确定是否匹配,并返回对应的身份信息。

三、关键技术1.归一化处理:人脸图像在采集过程中可能会受到光照、角度、尺度等因素的影响,需要对图像进行预处理和归一化,保证后续处理的准确性。

2.特征提取算法:特征提取算法是人脸识别中的关键,常见的方法有主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部二值模式(LBP)等。

3.数据库管理:对于大规模的人脸数据库,需要建立高效的索引和查询机制,保证实时的人脸检测和识别。

4.鲁棒性处理:人脸识别系统需要考虑到在不同光照、角度、表情等条件下的识别准确性,通过算法的改进和改善图像质量等方式提高系统的鲁棒性。

人脸识别系统技术方案(一)2024

人脸识别系统技术方案(一)2024

人脸识别系统技术方案(一)引言概述:人脸识别系统技术方案(一)是一种应用于安全领域的先进技术,利用计算机视觉和模式识别技术,对输入的图像或视频中的人脸进行识别和验证。

该技术方案可以广泛应用于人脸解锁、人脸支付、人脸签到等应用场景中。

本文将从数据采集、特征提取、模型训练、系统部署以及性能优化等五个方面详细介绍人脸识别系统技术方案的具体实施步骤和关键要点。

正文:1. 数据采集:- 收集大规模人脸数据集,包括多个人脸姿态、表情、光照条件等;- 使用高清晰度摄像设备进行图像采集,并保证数据集的多样性和完整性;- 对采集的数据进行预处理,包括人脸对齐和人脸质量评估等。

2. 特征提取:- 基于深度学习的方法,通过卷积神经网络提取人脸图像的特征表示;- 利用经典的特征提取算法,如局部二值模式(LBP)和人脸关键点检测等方法提取人脸特征;- 结合不同方法的特征进行融合,提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

3. 模型训练:- 构建深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、人脸识别网络(FaceNet)等;- 使用有标签的人脸图像数据对模型进行监督式训练;- 采用数据增强技术,如旋转、缩放、裁剪等操作扩充训练数据集,提高模型的泛化能力。

4. 系统部署:- 搭建人脸识别系统的服务器环境,包括硬件设施和软件配置;- 利用人脸检测算法定位输入图像中的人脸区域;- 对提取的人脸特征进行比对与匹配,以验证人脸识别结果的准确性;- 集成图像处理、特征匹配、识别结果输出等功能,构建完整的人脸识别系统。

5. 性能优化:- 优化模型的网络结构和参数设置,提高模型的识别准确率和速度;- 引入硬件加速技术,如GPU并行计算,加速模型的推理过程;- 针对不同场景和应用需求,进行系统性能的调优和适配。

总结:本文详细介绍了人脸识别系统技术方案的实施步骤和关键要点。

从数据采集、特征提取、模型训练、系统部署以及性能优化等五个方面进行讲解,旨在为人脸识别系统的开发和应用提供指导和参考。

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案1. 引言为了提高公共场所的安全性和管理效率,人脸识别技术被广泛应用于各类场所,其中包括商场、机场、车站、学校等。

本文档旨在提供一份关于公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案的详细说明,以作为实施该项目时的参考依据。

2. 施工方案2.1 安装位置选择人脸识别系统的安装位置应根据实际场地情况进行合理选择,以保证识别准确度和便捷性。

通常选择入口、出口、大厅等频繁人员流动的区域进行安装。

2.2 硬件设备人脸识别系统所需的硬件设备包括摄像头、计算机服务器、网络设备等。

在选择硬件供应商时应注意其产品质量和服务支持。

2.3 系统安装及调试在施工过程中,安装人脸识别系统的各个组件,并进行相关的系统连接和调试工作。

确保系统能够正常运行并满足项目需求。

3. 维保方案3.1 总体维护原则人脸识别系统的维保工作应遵循及时、全面、预防为主的原则。

定期对系统进行巡检和维护,确保系统的稳定性和安全性。

3.2 硬件设备维护定期检查及清洁摄像头、服务器等硬件设备,确保其正常运行。

及时更换损坏的硬件设备,并做好记录和报修工作。

3.3 软件系统维护定期对人脸识别系统的软件进行升级和优化,以保证系统的功能完备和性能稳定。

3.4 数据备份与恢复定期对系统中的数据进行备份,并建立完善的数据恢复机制,以防止数据丢失和系统故障。

4. 总结通过本文档的详细介绍,我们可以清楚地了解到公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案的重要性和实施要点。

在实施该项目时,需要严格按照施工方案进行操作,并定期进行维保工作,以确保人脸识别系统的正常运行和稳定性。

同时,需要与相关供应商和技术支持团队保持良好的合作,以解决可能出现的问题和难题。

人脸识别建设方案

人脸识别建设方案
2.软件平台开发
-采用成熟的人脸识别算法,确保识别的准确性和实时性。
-开发用户友好的操作界面,提高系统的易用性。
-设计开放式的接口,便于与其他系统对接。
3.数据中心建设
-构建可扩展的数据存储架构,应对不断增长的数据量。
-实施严格的数据分类和标签化管理,方便数据检索和合规使用。
-建立数据共享机制,促进跨部门协作。
3.系统开发与实施:按照设计方案,进行系统开发、部署和调试。
4.运营与维护:确保系统稳定运行,开展数据共享、安全与隐私保护等工作。
5.持续优化与升级:根据实际运行情况,不断优化系统性能,提升用户体验。
六、预期效果
1.提高公共安全水平,预防和打击犯罪行为。
2.优化市民生活体验,提供便捷的无感通行、快捷支付等服务。
人脸识别建设方案
第1篇
人脸识别建设方案
一、项目背景
随着科技的发展和智能化需求的不断提升,人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术,已广泛应用于安全防范、身份认证、便捷支付等领域。为进一步提高我国城市安全水平、优化公共资源配置、提升民众生活品质,本项目拟在全市范围内开展人脸识别系统建设。
二、建设目标
1.提高公共安全:通过人脸识别技术,实现对重点区域、场所的安全监控,预防和打击犯罪行为。
2.便捷民众生活:利用人脸识别技术,为市民提供无感通行、快捷支付等便捷服务。
3.数据共享与协同:建立全市人脸识别数据共享平台,实现各部门间的数据共享与业务协同。
4.合法合规:确保项目在法律、法规和伦理道德框架内进行,保护市民隐私权益。
三、建设内容
1.人脸识别基础设施建设:包括人脸识别摄像头、服务器、存储设备等硬件设施。
3.数据管理:建立统一的人脸识别数据管理体系,确保数据的高效利用与安全。

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案

公共场所人脸识别系统工程施工方案及维保方案1. 引言本文档旨在提供一个公共场所人脸识别系统的工程施工方案及维保方案。

本方案将包括系统的设计、安装、调试和维护等环节,以确保系统的正常运行和持续性工作。

2. 工程施工方案2.1. 设计阶段在设计阶段,我们将根据公共场所的特定需求和要求,制定一个符合实际应用场景的人脸识别系统方案。

该方案将考虑以下因素:- 目标范围和区域:确定系统需要监测和识别的范围和区域,以便调整相应的识别算法和参数。

- 摄像头布局:根据场所的特点和安全要求,合理布置摄像头位置,以确保有效的人脸采集和识别。

- 系统接口和集成:考虑与其他安防设备和系统的接口和集成,如门禁系统、报警系统等。

- 数据存储和传输:确定数据存储和传输的方案,以保证数据的安全性和可靠性。

2.2. 安装和调试阶段在安装和调试阶段,我们将按照设计方案进行系统组装、设备安装和软件配置,并进行相应的调试和测试工作。

具体包括:- 系统组装:按照设计要求组装人脸识别系统的硬件设备,包括摄像头、服务器和相关传输设备等。

- 设备安装:根据设计方案安装摄像头和其他设备,并进行相关布线和接口连接。

- 软件配置:进行系统软件的安装、设置和参数调整,以确保系统正常运行和准确识别人脸。

- 调试和测试:对系统进行全面的调试和测试,包括人脸识别准确性、识别速度、识别范围等方面的测试。

3. 维保方案为确保人脸识别系统的长期稳定运行,我们将提供以下维保方案:- 定期巡检:定期对系统进行巡检,检查硬件设备和软件的状态,确保其正常运行。

- 故障排除:对于系统出现的故障和问题,我们将提供及时的故障排除服务,保证系统的正常运行。

- 更新升级:随着技术的发展和用户需求的变化,我们将及时提供系统的更新升级服务,以保持系统的性能和功能的最新状态。

- 数据备份:定期对系统中的数据进行备份,以防止数据丢失和损坏。

4. 总结本文档提供了一个公共场所人脸识别系统的工程施工方案及维保方案。

公安局人脸识别系统建设方案

公安局人脸识别系统建设方案

公安局人脸识别系统建设方案
在公安部门的刑侦工作中,人脸识别技术存在多种多样的应用形式,包括网上追逃、卡口追逃、监狱管理、重点对象监控等。

从广义上说,公安系统中所有包含人脸信息的数据库,如常驻人口库、嫌疑犯库等均可被用于基于人脸特征的智能检索。

公安局人脸识别系统,充分利用计算机视觉技术、人脸检测技术、人脸识别技术,对违法犯罪人员的照片进行人脸建模和人脸比对,协助刑侦部办案人员确定犯罪嫌疑人的身份,防止违法犯罪人员,特别是外来违法犯罪人员通过谎报姓名、身份等方式逃避法律的制裁,提高公安部门的工作效率和打击违法犯罪人员的力度。

与此同时,为在全国公安系统内推广人脸识别系统打下坚实基础。

基本功能
·照片数据采集;
·照片导入共有三种方式:照片文件、扫描仪、视频实时采集;
·保存人像图片及基本资料到比对中心服务器;
·根据条件进行特定范围人像检索。

系统架构图
系统特点
·支持SQL Server、ORACLE等大型数据库系统,可提供理想的比对和查询速度;·数据库规模动态可伸缩,可满足不同级别公安机关的需求;
·使用方便、操作灵活,用户界面友好;
·可从本地和远程方便地接入系统,比对、查询有关信息;
·离线与联网方式的各种比对手段,方便灵活;
·基于Browser/Server的三层结构。

公安办案人员无须经过特殊培训便可熟悉应用。

安防行业人脸识别系统应用方案

安防行业人脸识别系统应用方案

安防行业人脸识别系统应用方案第一章:概述 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 项目简介 (2)1.3 技术简介 (3)第二章:人脸识别系统组成 (3)2.1 硬件设备 (3)2.2 软件系统 (4)2.3 数据处理与分析 (4)第三章:人脸识别算法研究 (5)3.1 算法原理 (5)3.1.1 欧式距离算法 (5)3.1.2 主成分分析(PCA) (5)3.1.3 深度学习算法 (5)3.2 算法优化 (5)3.2.1 数据增强 (5)3.2.2 损失函数优化 (5)3.2.3 模型融合 (6)3.3 算法评估 (6)3.3.1 准确率 (6)3.3.2 召回率 (6)3.3.3 F1值 (6)3.3.4 等错误率(EER) (6)第四章:人脸识别系统设计 (6)4.1 系统架构 (6)4.2 功能模块 (6)4.3 系统集成 (7)第五章:人脸识别系统应用场景 (7)5.1 安防监控 (7)5.2 智能家居 (8)5.3 金融支付 (8)第六章:人脸识别系统实施步骤 (8)6.1 需求分析 (8)6.2 系统设计 (9)6.3 系统实施 (9)6.4 系统验收 (9)第七章:人脸识别系统功能优化 (10)7.1 硬件升级 (10)7.2 软件优化 (10)7.3 网络优化 (11)第八章:人脸识别系统安全性与隐私保护 (11)8.1 数据加密 (11)8.1.1 加密算法 (11)8.1.2 加密流程 (11)8.2 数据保护 (12)8.2.1 访问控制 (12)8.2.2 数据备份 (12)8.2.3 数据审计 (12)8.3 法律法规 (12)8.3.1 《中华人民共和国网络安全法》 (12)8.3.2 《中华人民共和国个人信息保护法》 (12)8.3.3 《信息安全技术个人信息安全规范》 (12)8.3.4 行业规范 (12)第九章:人脸识别系统市场前景 (12)9.1 市场需求 (12)9.2 技术发展趋势 (13)9.3 行业竞争格局 (13)第十章:人脸识别系统案例分析 (14)10.1 项目案例 (14)10.1.1 项目背景 (14)10.1.2 项目目标 (14)10.1.3 项目实施 (14)10.2 效果评估 (14)10.2.1 安全管理效果 (14)10.2.2 人力资源效果 (14)10.2.3 消费者体验效果 (15)10.3 经验总结 (15)第一章:概述1.1 行业背景我国经济的快速发展和社会科技的进步,安防行业在国民经济中的地位日益重要。

安防行业人脸识别与视频监控系统方案

安防行业人脸识别与视频监控系统方案

安防行业人脸识别与视频监控系统方案第一章:项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章:人脸识别技术介绍 (3)2.1 技术原理 (3)2.2 技术优势 (3)2.3 技术应用 (4)第三章:视频监控系统介绍 (4)3.1 系统组成 (4)3.2 系统功能 (5)3.3 系统特点 (5)第四章:人脸识别与视频监控系统设计 (6)4.1 系统架构设计 (6)4.2 关键技术设计 (6)4.3 系统集成 (6)第五章:系统实施与部署 (7)5.1 实施步骤 (7)5.1.1 需求分析与评估 (7)5.1.2 系统设计 (7)5.1.3 环境搭建 (7)5.1.4 系统集成 (7)5.1.5 功能测试 (7)5.2 部署策略 (8)5.2.1 分阶段部署 (8)5.2.2 人员培训 (8)5.2.3 安全保障 (8)5.3 测试与验收 (8)5.3.1 功能测试 (8)5.3.2 安全测试 (8)5.3.3 验收流程 (8)5.3.4 验收标准 (8)第六章:系统运维与管理 (8)6.1 运维策略 (8)6.2 安全保障 (9)6.3 系统升级与优化 (9)第七章:人脸识别与视频监控在安防行业的应用案例 (10)7.1 案例一:公共场所安防 (10)7.2 案例二:金融机构安防 (10)7.3 案例三:住宅小区安防 (10)第八章:人脸识别与视频监控系统发展趋势 (11)8.1 技术发展趋势 (11)8.2 行业应用趋势 (11)8.3 政策法规趋势 (12)第九章:项目风险与应对措施 (12)9.1 技术风险 (12)9.1.1 风险概述 (12)9.1.2 风险分析 (12)9.1.3 应对措施 (13)9.2 运营风险 (13)9.2.1 风险概述 (13)9.2.2 风险分析 (13)9.2.3 应对措施 (13)9.3 法律风险 (13)9.3.1 风险概述 (13)9.3.2 风险分析 (13)9.3.3 应对措施 (14)第十章:总结与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 项目展望 (14)10.3 未来研究方向 (15)第一章:项目概述1.1 项目背景社会经济的快速发展,公共安全成为越来越重要的议题。

安防行业人脸识别技术和视频监控系统方案

安防行业人脸识别技术和视频监控系统方案

安防行业人脸识别技术和视频监控系统方案第一章人脸识别技术概述 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 技术原理 (2)1.3 发展趋势 (3)第二章人脸识别技术核心算法 (3)2.1 特征提取 (3)2.1.1 人脸检测 (3)2.1.2 特征提取方法 (4)2.2 特征匹配 (4)2.2.1 特征距离计算 (4)2.2.2 特征匹配算法 (4)2.3 模型训练与优化 (4)2.3.1 模型训练 (4)2.3.2 模型优化 (4)2.3.3 模型评估 (5)第三章人脸识别技术在安防行业的应用 (5)3.1 应用场景分析 (5)3.1.1 公共安全领域 (5)3.1.2 金融机构 (5)3.1.3 智能家居 (5)3.1.4 企事业单位 (5)3.2 实际案例介绍 (5)3.2.1 北京地铁人脸识别系统 (5)3.2.2 某银行人脸识别ATM机 (5)3.2.3 某小区人脸识别门禁系统 (6)3.3 效果评估与优化 (6)3.3.1 效果评估 (6)3.3.2 优化措施 (6)第四章视频监控系统概述 (6)4.1 系统组成 (6)4.2 技术特点 (7)4.3 发展趋势 (7)第五章视频监控系统的硬件设备 (8)5.1 摄像机 (8)5.1.1 模拟摄像机 (8)5.1.2 数字摄像机 (8)5.2 传输设备 (8)5.2.1 同轴电缆 (8)5.2.2 双绞线 (8)5.2.3 光纤 (8)5.3 存储设备 (8)5.3.1 硬盘录像机(DVR) (9)5.3.2 网络视频录像机(NVR) (9)第六章视频监控系统的软件平台 (9)6.1 系统架构 (9)6.2 功能模块 (9)6.3 系统集成 (10)第七章人脸识别与视频监控系统的融合 (10)7.1 技术融合原理 (10)7.2 系统架构设计 (11)7.3 应用案例介绍 (11)第八章安防行业人脸识别技术的挑战与对策 (11)8.1 技术难题 (12)8.2 安全隐私问题 (12)8.3 对策与建议 (12)第九章安防行业人脸识别技术与视频监控系统的未来发展趋势 (13)9.1 技术创新方向 (13)9.2 市场前景预测 (13)9.3 行业规范与标准 (13)第十章项目实施与运维管理 (14)10.1 项目实施流程 (14)10.2 系统测试与验收 (14)10.3 运维管理策略 (15)第一章人脸识别技术概述1.1 技术背景信息技术的飞速发展,安防行业对智能化、高效化的需求日益增长。

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  3. 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)。

1.1.1新增视频应用功能1.1.1.1视频结构化应用本期项目建设1套视频结构化应用。

实现对实况视频流、录像流中的所有行人、机动车、非标车等多种目标同时进行检测、跟踪,实现对图片中的所有行人、机动车、非标车等多种目标同时进行检测、分类及属性识别。

实现机动车辆号牌及特征识别、非标车类型识别、行人的性别、年龄段、发型、上衣款式、上衣颜色、下衣款式、下衣颜色、背包特征、拉杆箱特征等识别和记录等功能。

可支持50路1080p高清视频处理。

大大提高案件相关视频的研判效率。

1.1.1.2人脸识别应用本项目人脸识别应用系统架构采用软硬件解耦的方式,计算和储存等基础硬件资源统一由云平台提供,软件部分由专业的软件开发商提供。

1.1.1.2.1功能设计1.1.1.2.1.1人脸检索功能在人脸检索系统中进行相似度、时间段等参数设置后,上传待查询的人脸照片,系统自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸,开始检索,最后检索出的相似人脸的结果会在界面上显示出来。

1、单张人脸检索选择上传目标人图片,系统会自动判断上传图片是否符合要求,如符合要求,则上传到平台侧进行自动比对,自动返回符合相似度的人脸图片数据,且同步显示图片在具体点位的数据量。

可以分点位或摄像头进行筛选浏览。

2、多张人脸检索支持同一目标人多张图片同步上传检索,系统自动返回符合多张图片的检索结果。

可以分两种形式进行查看:并集:显示的结果表示符合多张图片中任何一张的图片全部显示交集:表示只显示全部符合所有照片的交叉结果集3、联合检索系统支持通过人脸图像的属性,时间、地点等多种结构化信息进行联合检索。

同时支持多个检索条件,同步返回符合检索要求的结果数据。

4、检索结果排序支持按照相似度、时间二种方式的结果排序:相似度排序:根据检索结果的人脸相似度从高到低进行排序显示,优先显示相似度最高的人脸图片。

时间排序:将检索结果根据时间顺序从前往后进行排序显示,优先显示最近抓拍到的相似的人脸图片。

5、行人特征检索功能支持用户按照时间范围、地点范围、行人特征(性别、发型、头发颜色、头部特征、年龄、上下衣着特征、行人背包特征)等过滤条件组合查找行人数据的检索。

行人特征包括:行人基本属性:性别(男、女)、发型(长、短、光头)、头发颜色(黑、白、其他)。

行人头部特征:帽子(有、无)。

行人年龄估计:老人、青壮年、儿童。

上衣着装特征:款式(西装、衬衣、夹克、连衣裙、T恤衫等)、颜色(红橙黄绿青蓝紫黑白灰)。

下衣着装特征:款式(长裤、七分裤、短裤)、颜色(红橙黄绿青蓝紫黑白灰)。

行人背包特征:拉杆箱、斜挎包、手提包6、行人统计分析功能支持按照时间范围、地点范围统计人流量及属性分布。

包括:(1) 流量统计:以监控点位单位统计指定时间范围内的人流量。

以组织架构区域为单位,统计指定时间范围内该区域内的人流浪。

支持基于GIS地图的人流量热力图展示。

(2) 性别分布:以饼图方式展示某通道或指定区域内通行的行人性别比例。

(3)年龄段分布以饼图方式展示某通道或指定区域内通行的行人年龄段分布占比。

1.1.1.2.1.2人脸布控功能系统允许设定黑名单管理机制,系统管理人员可以维护黑名单的人员信息,一旦黑名单中的人员进入监控范围时,系统自动进行识别并发出预警信息,提醒安保人员。

重点人员布控系统提供重点人员、重点人员库和布控规则库的添加、删除、修改、接收布控请求等管理业务,在保证人脸识别准确率的条件下控制布控人脸库规模。

1、人脸建库人脸建库支持图片建库、现场照建库、已有人脸库建库等方式。

人脸库数据库支持MySQL数据库等主流大型数据库,提供数据安全性和可扩容性。

1)图片建库支持使用静态人脸图片进行人脸注册建库,将图片中人脸注册到人脸库中。

支持jpeg、bmp等大多数图片格式。

支持图片的批量快速注册。

2)现场照建库支持使用现场照进行人脸注册建模,可以通过抓拍等进行现场人脸图像采集,然后注册到人脸库中。

3)已有人脸库的建库支持将已有的人脸信息库导入到人脸布控库中,如从已有的公安人员信息库导入到系统人脸库中注册。

支持从MySQL数据库中导入。

4)黑白名单库平台支持针对不同应用场景下的人脸进行设置黑白名单库,支持对黑白名单库进行增加、删除、修改操作和管理等功能。

系统支持黑白名单通过本地导入Excel名单库。

支持对黑白名单库中人员信息进行新增,删除,布控等操作。

支持对布控对象进行布控状态管理,状态栏绿色为开启布控,灰色为关闭布控。

支持对黑白名单库中的人员进行全名及模糊搜索,搜索结果以列表的方式进行展示。

5)人员电子档案在重点人员管控应用上设计实现以“一人一档”方式全面汇集人、案、物品、机构、地址、情报等六大要素数据,集中展现重点人员管理全过程档案信息的基础信息、动态信息、管控信息、关系人信息、关联信息等,直观、准确的展现出研判过程中重点人员不同时间节点、不同地域范围的行为轨迹、活动规律和可能异常动向,清楚的反映重点人员分析研判和管控过程,并为其它平台提供重点人员信息查询。

2、人脸库管理支持人脸库的快速搜索查询、删除、修改、新建等管理功能。

可随时查询人脸库中的人脸信息,或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。

可创建多个人脸,每条人脸记录可添加多个人脸信息。

在联网布控的基础上,实现目标人员黑名单实时报警功能。

通过设置人脸黑名单,当目标人员出现在现场时,进行人脸识别相似度匹配,实现现场报警或远程报警。

3、人脸抓拍布控统计前端人脸抓拍摄像机将通过相机布控区域的人脸图像抓拍,通过实时的人脸检测、人脸跟踪、人脸分析比对,将捕获到的人脸与设定人脸库中的人脸进行实时的比对,根据设定的相似度阀值触发告警,并将被抓拍和告警的人员现场图片保存,统计相应的人数。

4、布控结果搜索查询布控结果搜索查询功能,可以按照布控类型,查询所有的抓拍和告警结果,支持查询结果导出报表,支持告警数据事后二次搜索。

导出查询结果报表:搜索到结果后,可以将查询结果导出excel报表,并将相对应的人脸图和场景图以图片格式导出保存,供后期处理。

1)人脸比对告警功能支持对特定人员聚集场所的人脸信息进行结构化处理和特征建模。

系统可实时进行人脸检索和比对告警,将对人员轨迹分析、案件线索排查等提供重要帮助。

2)人像轨迹研判分析发现嫌疑目标之后,我们可以在抓拍库中查询其轨迹。

抓拍库数据来源于人员卡口,显示人员出现的时间、地点及人脸相似度。

最终轨迹可以在地图上进行综合呈现。

3)多库碰撞比对通过指定全国在逃人员库VS当地常住人口库或全国在逃人员库VS当地暂住人口库进行碰撞比对,输出两个库中最相似的人像组,再通过民警现场调查方式确认是否为漂白身份人员。

4)多算法仓库系统支持使用不同算法进行人像比对,通过上传人脸比对图片,并设置人像比对参数与选择算法厂商和目标人脸库,可查看不同算分厂商识别到的人员身份信息。

1.1.1.2.1.3数据可视化展示(一)区域综合监控地图支持通过可视化地图实时展现区域内所有抓拍采集到的重点人员的分布情况以及监控数据。

(二)管辖人员监控地图支持通过可视化地图实时展现公安管辖范围内的行业场所里所有抓拍采集到的管辖人员的分布情况以及监控数据。

(三)历史时间轴回溯支持通过历史时间轴,可查看当前地图内某段时间的历史重点人员分布情况以及监控数据。

(四)数据统计分析支持对采集到的人员身份信息、时间趋势、区域数据、异常情况等多维度数据进行统计分析,并生成相应的可视化图表。

1.1.1.2.2系统性能要求为保证系统的实时性,目标人员布控比对报警不超过3秒;在人脸分辨率、清晰度满足要求的条件下达到正面人脸95%的正确识别率(千分之一误报率);最低分辨率仅需保证画面中两眼之间的距离40像素;人脸双眼在视线尽头即可识别;具有对光照、角度、表情、遮挡、年龄变换、高密度人群等情况下的高准确率的人像识别能力;系统稳定性:系统7*24小时无故障运行。

1.1.1.3县公安局视频图像库本期项目计划建设1套县公安局视图库,其采集接口、级联接口等均按照公安部规范标准建设,预留与省厅视图库对接接口;主要是两个作用:存数据:数据的标准格式化存储以及人、车、物等不同对象的分类存储;提供数据:支持视图库数据服务接口,支撑上层视图库业务服务应用;从而实现将人脸、车辆、案事件等价值线索统一管控,为实现未来云计算、大数据技术运用提供原始数据资源。

1.1.1.3.1视图库概述视频图像信息数据库包含视频图像信息基础库、专题库以及功能框架(应用功能、接口功能和管理功能),以满足数据访问、服务请求、上下级联等业务需求。

图5-9:视图库功能框架图接口功能模块集为视频图像信息库提供与在线视频图像信息采集设备/系统、公安视频图像信息综合应用平台、警种实战应用平台或其他公安信息系统、第三方统一认证与鉴权系统(如有)、及上下级视频图像信息库之间的接口服务;应用功能模块集提供视频图像信息对象的布控、告警、订阅、通知、检索、注册、保活,以及视频图像存取、专题库管理、联网服务等功能;管理功能模块集对接口功能和应用功能模块集进行管理,包括用户管理、权限管理、存储管理、设备管理、日志管理,时钟同步等功能。

视图库的数据分为基础库和专题库,视频专网基础库包括原始图片数据、结构化数据,专题库主要包括车辆库、人员库、案事件库,以及根据要求可定制个性化的专题库。

1.1.1.3.2整体设计一、与省厅视图库的对接公安视频图像信息数据库依托视频专网和公安信息网分级建设,按照《公安视频图像信息应用系统第4部分:接口协议要求》(GA/T 1400.4-2017)开展级联,结合海南省省直管县的特点,总体部署架构如图所示:省级视频图像信息数据库为骨干节点,县级视频图像信息数据库为汇聚接入节点,逐级级联。

考虑到县级公安没有安全边界,本项目仅在XX县视频专网部署视图库,主要负责视频图像信息的采集接入和预处理,以及为基于视频图像的实战应用提供基础数据。

公安信息网不部署视图库,未来具备条件后,再按双网双平台原则部署。

二、服务流程各级视频图像信息数据库通过接口方式提供服务,服务请求既可以由上级视频图像信息库发起,也可以由下级视频图像信息库发起,逐级转发。

各级视频图像信息数据库完成本级指令的分发、执行和结果合成反馈,如图所示:图错误!文档中没有指定样式的文字。

-10:视频图像信息数据库服务流程架构图根据海南省直管县的特点,海南省视图库分二级架构,县级视图库主要负责视频图像信息的采集接入和预处理,以及为基于视频图像的实战应用提供基础数据。

预留与省级视图库的接口,未来满足与省级视图库的对接。

目前海南县级没有安全边界且公安信息网内没有县级图综平台,本项目暂不在公安信息网建设视频图像信息库,仅在视频专网建设视频图像库。

三、逻辑架构图视频图像信息库逻辑架构如下:图5-11:视频图像信息库逻辑架构1.1.1.3.3软件功能视频图像信息库主要由接口、管理功能和应用功能等三大功能模块组成。

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