人脸抓拍解决方案

中软安全智能工程（宿迁）有限公司

人脸抓拍解决方案

第一章方案概述

1.1 背景与趋势

1.1.1 智能视频新时代

随着阿尔法狗、智能算法引起越来越多的人关注，人工智能掀起一股股风潮。智能视频分析产品成为热点产品，诸如人脸抓拍、行为分析、车牌识别、客流统计、智能预警等智能化技术。

在“深度智能”时代，相比传统的智能算法来说，绝不只是算法的优化。从硬件方案到软件算法都有了质的飞跃，让智能业务应用真正开始落地，即所谓的“视频监控智能化的时代，即将全面展开”。其技术的革新，犹如当年随着集成电路的发展，让计算机走进千家万户，让笔记本电脑、PAD、智能手机等引领着新的时代。

1.1.2 智能技术更成熟

深度学习是机器学习研究的一个重要领域，动机在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。相比较传统智能算法需要根据算法人员的经验对图像进行总结和设计规则，深度学习是自己通过大量样本学习来总结规则，远远强于人的主管经验。同时，各类智能算法竞赛也让智能算法不断进行优化和迭代。

而让深度学习的算法充分发挥优势的是随着GPU硬件的更新。GPU是专门从事图像运算工作的微处理器，是CPU性能的十倍来至上百倍，更适合大规模的并发计算，其并行计算能力让深度学习算法充分发挥其优势。

1.1.3 智能需求普遍化

随着智能技术的真正落地，中小型项目的智能需求不断增加，现市场需要一种性价比更高的产品形态，需要部署更加灵活的智能系统，需要应用场景更加广泛、易落地的小型智能方案，让智能走向所有人。

1.2 需求分析

随着对安全防范的需求与日俱增，要求越来越高，智能视频监控在生产生活各方面有非常广泛的应用，如实际的监控任务中的人工辅助需要，如视频监控的实时性、主动性、智能性在异常事件发生时分析、监测、提示、上报，为政府部门、安防领域及时决策、正确行动提供支持，达到视频监控的“减员、增效”，视频监控的“智能化”需求就显得尤为迫切。

1.2.1 视频智能需求

视频智能应用在安防领域各方面都有非常广泛的应用。具体包括：

1）人脸的智能识别

在小区、园区或重要场所（政府机关、财务室、金库等）的出入口，公共区域等场景，通过智能摄像机识别人脸，实现人员身份核验、刷脸开门、名单布控报警、人脸以图搜图等功能。

图1. 人脸的智能分析

2）人体行为分析

在重要安防区域，如政府大门口，医院，贵重物品商场等，通过对人体异常行为（如徘徊、滞留、倒地，人数异常、间距异常等行）的监控和分析，起到人员安全事件和违法行为的预警作用；

3）客流统计分析

在景区、校园、医院、超市等场景，需要控制和统计人员进出数量，并进行丰富客流统计报表分析。

4）车辆的智能管理

在交通卡口通过视频智能应用实现车辆特征信息的识别；在园区、道路、地下停车场入口等区域，通过智能分析技术检测车辆的违停、占道等行为，实现车辆管理的自动化和智能化；

图2. 车辆的智能分析

5）物品的智能分析

如物品识别、物品遗留、物品移动、物品拿取等智能分析可广泛应用各类安防场景中。

图3. 物品的智能分析

6）视频的智能检索

通过视频智能算法实现视频信息叠加，快速搜索等应用，提高视频查阅和分析效率，大大降低人工成本。

1.2.2 视频智能痛点

1）中小型项目和预算较低项目的智能需求未被满足。智能分析的模式比较单一，智能产品的形态基本为后置式，产品形态差异性小、市场竞争趋于变大；同时，后置式智能分析产品虽然解决并发处理多路识别分析，但是对中心存在一定的压力。而中小型项目的智能需求增加，现有模式未能有效满足，市场需要一种性价比更高的产品形态，需要系统部署更加灵活，应用场景更加广泛、易落地的小型智能场景，让智能走向“大众项目”。

2）更高的精确度和更强的适应性一直是行业追求不变的方向。各行业的视频监控业务复杂度越来越高，更多的图像细节信息的识别和业务功能的扩展成为客户的迫切需求。部署海量的监控能够满足复杂业务的需求，采集更多的视频图像、获取更多的目标信息、进行更加精确的智能分析，都是行业提升视频监控能力和效率的关键点。而传统的智能算法难以适应复杂监控场景，急需要场景适应能力更强、误报率更低、能提取更多目标特征的视频智能化方案和产品。

系统架构可设计如下：

图4. 智能视频监控架构示意图

1）前端部分

支持多种类型的摄像机接入，前端网络摄像机进行图像、视频等网络数字信号的采集，通过网络进行视频图像的传输。部分前端摄像机还具备智能比对和分析功能。主要的前端摄像机包括拥有占道检测功能的占道球，可进行客流实时监控和统计的“深眸”垂直双目摄像机，可进行异常行为分析的“深眸”行为分析摄像机，以及具备人脸抓拍功能的“深眸”人脸抓拍机和人脸比对功能的“深眸”人脸比对机等前端摄像机。

2）后端部分

支持多种类型的后端存储设备接入，主要用于对前端采集的视频、图片进行存储和分析比对功能。主要包括具备人脸比对功能的“超脑”NVR和脸谱，具备后端周界防范去误报的“超脑”NVR。

2.2 人员智能分析

2.2.1 人脸应用

人脸应用场景广泛、价值巨大。如人脸身份核验应用，可应用于园区、工地大门识别企业员工、厂区人员、工地工人，楼宇小区的大门、建筑出入口识别业主人员，以及对进出小区或别墅的水电工、保洁员、绿化工、维修工，别墅亲友等人员检测和识别，通过对抓拍的人脸进行实时比对，比对成功后联动闸机进行开门，实现内部人员或相关人员进出大门出入口的管控。

除此之外，人脸身份核验还可以应用于其他重要区域，如公安（嫌疑犯确认、零口供、枪械库管理）、金融（金库、押钞车、ATM机、加钞室）、医院重地（特殊药房、麻醉室、手术室）、楼宇（企业财务、档案、库房）等人员比对、航客运（安检）、交通运输（特殊车辆司机）、幼教（接送家长）、大学（实验室、教师考勤）等；酒店/商超/连锁惯偷识别、建筑工地（特殊工种人员比对）等场景。

人脸（黑名单）布控报警应用，可应用于大楼园区的出入口、大厅等场景，满足用户对于