人脸识别智能监控系统解决方案

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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随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用,人脸识别技术已经成为一种重要的生物识别技术。

人脸识别系统解决方案,不仅可以应用于安防领域,还可以用于身份识别、金融支付、智能门禁等多个领域。

本文将从技术原理、应用场景、优点及挑战等方面来讨论人脸识别系统的解决方案。

一、技术原理人脸识别系统是通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配来进行身份识别的。

技术原理主要包括以下几个方面:1. 图像采集:通过摄像头对人脸进行图像采集,获取到待识别的人脸图像。

2. 人脸检测与对齐:对采集到的图像进行人脸检测,找到图像中的人脸区域,并进行对齐,确保人脸在图像中的位置和角度适合后续的特征提取和匹配。

3. 特征提取:通过特定的算法从人脸图像中提取出表示人脸特征的向量。

这些特征向量通常包括人脸的形状、纹理和位置等信息。

4. 特征匹配:将提取到的特征向量与事先存储在数据库中的人脸特征进行匹配,找到与之最相似的人脸特征。

5. 结果输出:根据匹配结果输出最终的识别结果,判断该人脸是否属于已知的身份。

二、应用场景人脸识别系统的解决方案可广泛应用于以下场景:1. 安防领域:用于视频监控中,实时对比和识别监控区域内的人脸,将异常人员和黑名单人员及时报警。

2. 身份识别:用于售票、通关、考勤等场景,实现快速准确的人员身份识别,提高办事效率。

3. 金融支付:通过人脸识别技术,实现无感支付,用户可以通过刷脸完成消费,提高用户支付的便捷性和安全性。

4. 智能门禁:替代传统的门禁卡和密码,通过人脸识别技术,实现更为安全和方便的门禁管理。

5. 公安犯罪侦查:通过人脸识别系统,辅助公安机关进行犯罪嫌疑人的追踪和查找,提高破案率。

三、优点人脸识别系统解决方案有以下几个优点:1. 高准确性:人脸识别技术在准确率方面已经达到了较高水平,可以快速准确地进行身份鉴别。

2. 非接触性:与传统的身份识别方式相比,人脸识别系统无需接触传感器,可以在更远的距离上进行识别,提高了用户的使用体验。

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案一、概述人脸识别解决方案是一种基于人脸图象特征的自动识别技术,通过对人脸进行图象采集、特征提取、特征匹配等处理,实现对人脸的快速、准确识别。

该解决方案广泛应用于安防监控、人脸支付、人脸门禁等领域,为企业和个人提供了便捷、高效的身份认证方式。

二、解决方案的核心技术1. 人脸图象采集技术:通过摄像头、红外相机等设备对人脸进行图象采集。

采集设备需要具备良好的光线适应性和抗干扰能力,确保在不同环境条件下都能获取清晰、准确的人脸图象。

2. 人脸特征提取技术:通过对采集到的人脸图象进行特征提取,将人脸图象转化为一组数值特征。

常用的特征提取方法包括主成份分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等,这些方法能够提取出人脸图象中最具代表性的特征信息。

3. 人脸特征匹配技术:将提取得到的人脸特征与数据库中的特征进行匹配,判断是否为同一个人。

常用的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等,这些算法能够根据特征之间的相似度进行准确的匹配。

4. 人脸识别算法优化:针对不同应用场景的需求,对人脸识别算法进行优化,提高识别准确率和速度。

优化方法包括算法模型的改进、硬件设备的优化等。

三、解决方案的应用场景1. 安防监控:人脸识别解决方案可以应用于视频监控系统,实现对目标人物的实时识别。

通过与数据库中的人脸特征进行匹配,可以及时发现目生人员或者黑名单人员,提高监控系统的安全性。

2. 人脸支付:人脸识别解决方案可以应用于挪移支付、自助购物等场景,实现通过人脸识别进行支付验证。

用户只需通过摄像头进行人脸扫描,系统即可自动识别用户身份,提高支付的便捷性和安全性。

3. 人脸门禁:人脸识别解决方案可以应用于企事业单位的门禁系统,实现对员工或者访客的身份认证。

通过人脸识别技术,可以方便地控制门禁权限,提高门禁系统的安全性和管理效率。

四、解决方案的优势1. 高准确性:人脸识别解决方案采用先进的算法和技术,能够对人脸进行准确、快速的识别,识别准确率高达99%以上。

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。

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案一、引言人脸识别技术是一种基于生物特征的身份认证技术,通过对人脸图像进行采集、处理和比对,实现对个体身份的识别。

随着科技的不断发展,人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、门禁系统、人脸支付等领域。

本文将介绍一种高效、准确的人脸识别解决方案。

二、解决方案概述本人脸识别解决方案采用深度学习算法,结合高性能的硬件设备,能够实现快速、准确的人脸识别。

解决方案包括以下几个主要模块:人脸采集、人脸检测、特征提取、特征匹配和身份认证。

三、人脸采集人脸采集模块使用高清摄像设备,通过高速图像采集技术,能够在不同光照条件下获取清晰的人脸图像。

采集到的人脸图像将作为后续处理的输入。

四、人脸检测人脸检测模块使用卷积神经网络(CNN)算法,对采集到的图像进行处理,准确地定位出人脸区域。

该算法具有较高的检测准确率和实时性能,能够适应不同角度、表情和遮挡的人脸检测。

五、特征提取特征提取模块使用深度学习算法,对检测到的人脸图像进行特征提取。

通过卷积神经网络的多层网络结构,将人脸图像转换为高维特征向量。

该特征向量具有较好的表达能力,能够区分不同的个体。

六、特征匹配特征匹配模块使用欧氏距离或余弦相似度等算法,对提取到的特征向量进行比对。

通过计算特征向量之间的相似度,确定输入人脸与已知人脸的匹配程度。

该算法具有较高的匹配准确率和较低的误识率。

七、身份认证身份认证模块通过与预先存储的人脸特征进行匹配,判断输入人脸的身份。

当输入人脸与已知人脸匹配度超过设定阈值时,认定为同一人,完成身份认证。

该模块具有较高的识别准确率和较低的误识率,能够满足实际应用需求。

八、性能优势1. 高准确性:采用深度学习算法,能够提取出人脸图像中的丰富特征,实现准确的人脸识别。

2. 高实时性:采用高性能硬件设备和优化算法,能够在较短的时间内完成人脸识别,满足实时应用需求。

3. 高稳定性:经过大量实验和优化,解决方案具有较好的稳定性,能够适应不同环境和场景的人脸识别。

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
定。
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。

重点场所人脸识别监控报警解决方案

重点场所人脸识别监控报警解决方案

专业生物识别技术和产品提供商48重点场所人脸识别监控报警解决方案当前地铁、网吧、车站这些重点场所的安全防范越来越受到人们的关注,而传统的摄像机+矩阵+DVR+人工监视的方式难以满足越来越严格的监控要求。

海鑫智圣人脸识别监控报警系统采用先进的人脸识别技术,根据人的面部信息来进行身份识别。

它无需布控对象主动配合,当其通过监控的地点时系统将自动进行识别并报警,有效的解决了传统视频监控系统耗费大量人力和时间资源问题,为安防系统事前预警、事后调查分析提供了有效的手段。

人脸识别监控报警系统由人脸采集设备、客户端、管理中心、数据库和比对系统五部分组成。

其中人脸采集的实现方式可以分为:■模拟摄像机+人脸抓拍视频服务器模式; ■ 模拟摄像机+人脸抓拍视频采集卡模式; ■网络摄像机+纯软件识别模式。

模拟摄像机+人脸抓拍视频服务器模式 ■按每秒传输3人脸照片,一张照片20KB 计算,每一路监控点需要带宽为20×8×3/75%=640kbps,百兆网能够处理100×1024/640=160个监控点。

模拟摄像机+人脸抓拍视频采集卡模式 ■前端摄像机通过视频线将图像传输到客户端,一个视频采集卡对应一台摄像机,人脸抓拍视频采集卡完成抓拍后,网络主要流量为抓拍的包含检测到人脸的场景照片,计算方法和模拟摄像机+人脸抓拍视频服务器模式一样。

网络摄像机+纯软件识别模式 ■网络要求根据实际需求来设计。

根据前端监控点的实际需求,各级管理中心可选用合适的网络来满足数据流量的需要。

本方案按三级部署架构设计:■前端监控点负责采集来往人员的人脸照片或视频,同时将这些数据上传给二级管理中心;■各个二级管理中心负责管理其辖区内所有监控点上传的数据和一级管理中心下发的数据,同时将检测到的人脸信息与本辖区布控人员信息进行比对;■一级管理中心存储所有二级管理中心上传的数据,并对整套系统的使用进行部署。

专业生物识别技术和产品提供商50人脸抓拍 ■自动检测、抓拍监控场景中的人脸,并进行连续标记形成运动轨迹。

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

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。

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。

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案一、引言人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图象进行识别和验证的技术。

随着科技的不断进步,人脸识别技术在各个领域得到广泛应用,如安全监控、人脸支付、人脸门禁等。

本文将介绍一个全面的人脸识别解决方案,包括技术原理、应用场景、系统架构和性能评估等内容。

二、技术原理1. 人脸检测:通过算法识别图象中的人脸位置和大小。

2. 人脸特征提取:提取人脸图象中的关键特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等。

3. 特征比对:将提取的特征与数据库中的特征进行比对,计算相似度。

4. 人脸识别:根据相似度判断是否为同一个人。

三、应用场景1. 安全监控:通过人脸识别技术对监控画面中的人脸进行实时识别,实现自动报警和追踪功能,提高安全性。

2. 人脸支付:利用人脸识别技术实现无感支付,用户只需通过摄像头进行人脸扫描即可完成支付过程,提升支付的便利性和安全性。

3. 人脸门禁:通过人脸识别技术实现对门禁系统的控制,惟独通过认证的人脸才干进入特定区域,提高门禁系统的安全性。

4. 人脸考勤:通过人脸识别技术对员工的出勤情况进行自动识别和记录,提高考勤的准确性和效率。

四、系统架构人脸识别解决方案的系统架构主要包括以下几个模块:1. 数据采集模块:负责采集人脸图象数据,并进行预处理,如灰度化、归一化等。

2. 特征提取模块:对预处理后的图象进行特征提取,提取出人脸的关键特征。

3. 特征比对模块:将提取的特征与数据库中的特征进行比对,计算相似度。

4. 识别模块:根据相似度判断是否为同一个人,并输出识别结果。

5. 数据库模块:存储人脸图象的特征信息,用于特征比对。

五、性能评估对于人脸识别解决方案的性能评估主要包括以下几个指标:1. 准确率:即正确识别的人脸数量与总人脸数量的比值。

2. 召回率:即正确识别的人脸数量与实际存在的人脸数量的比值。

3. 响应时间:即从采集到人脸图象到输出识别结果所需的时间。

4. 误识率:即将不同的人识别为同一个人的比例。

2024年人脸识别闸机系统解决方案

2024年人脸识别闸机系统解决方案

2024年人脸识别闸机系统解决方案一、引言随着科技的不断进步,人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用,尤其是在安全领域中起到了重要的作用。

人脸识别闸机系统作为一种智能化的出入管理方式,已广泛应用于机场、地铁、学校、公司等场所。

本文将就2024年人脸识别闸机系统的解决方案进行探讨。

二、系统概述2024年人脸识别闸机系统是一种基于人脸识别技术的智能安全管理系统。

其主要功能是通过摄像头对进出人员的面部进行拍摄并进行识别,从而实现出入管理的自动化和智能化。

该系统可以应用于各个场所,如机场、地铁、学校、公司等。

三、系统组成2024年人脸识别闸机系统主要由以下部分组成:1. 摄像头:系统使用高清晰度的摄像头对进出人员进行面部拍摄,确保图像质量和识别准确率。

2. 人脸识别算法:系统使用先进的人脸识别算法对面部图像进行特征提取和比对,以实现准确的人脸识别功能。

3. 数据库:系统建立一个人脸数据库,存储注册用户的面部特征信息,用于与摄像头拍摄到的面部图像进行比对。

4. 闸机:系统配备智能闸机设备,通过与人脸识别系统的联动,实现进出人员的自动识别和控制。

5. 软件平台:系统提供一套完整的软件平台,包括人脸注册管理、数据查询分析、系统监控等功能,方便系统的配置和管理。

四、系统工作流程2024年人脸识别闸机系统的工作流程如下:1. 面部拍摄:进出人员通过摄像头进行面部拍摄,系统自动抓取面部图像。

2. 特征提取:系统对面部图像进行特征提取,提取出与个人特征相关的信息,如眼睛位置、嘴巴形状等。

3. 特征比对:系统将提取到的面部特征与人脸数据库中的特征进行比对,以确定是否为注册用户。

4. 识别结果:系统根据比对结果给出识别结果,判断是否允许通过。

5. 闸机控制:系统根据识别结果控制闸机的开闭,允许通过的人员可以自由通过,不允许通过的人员则被阻止。

6. 数据管理:系统将每一次的识别记录和相关数据保存在数据库中,方便后期查询和分析。

人脸识别监控实施方案

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。

人脸识别技术的挑战与解决方案

人脸识别技术的挑战与解决方案

人脸识别技术的挑战与解决方案人脸识别技术作为一种生物识别技术,被广泛应用于安防监控、金融支付、身份认证等领域。

然而,随着人脸识别技术的普及和应用,也面临着一系列的挑战。

本文将探讨人脸识别技术所面临的挑战,并提出一些解决方案。

一、挑战一:光线条件限制人脸识别技术在不同的光线条件下,容易受到环境光线的干扰,导致识别准确率下降。

尤其是在强光、阴暗或背光等特殊环境下,识别效果明显受到限制。

解决方案:1. 优化摄像设备:使用具有较高曝光范围和特殊光学镜头的摄像设备,增强对不同光线环境下的适应性。

2. 引入红外技术:利用红外光源辅助识别,可以在低光环境中采集更清晰的人脸图像。

3. 多角度采集:通过多角度、多方向的人脸图像采集,提高对不同光照条件下的识别准确率。

二、挑战二:复杂背景干扰人脸识别技术在复杂背景下的识别效果容易受到噪声、阴影和其他物体的干扰。

尤其是在拥挤的公共场所或人群密集的区域,人脸定位和识别更加困难。

解决方案:1. 背景差分技术:通过检测并剔除图像中的背景信息,突出人脸部分,从而提高人脸检测和识别的准确性。

2. 精细人脸定位算法:针对复杂背景下的人脸定位问题,开发基于深度学习的人脸关键点检测算法,提高人脸检测的鲁棒性和精度。

3. 多摄像头联合识别:在人群密集区域,通过将多个摄像头进行联合,实现对多个角度的人脸图像采集和识别,提高整体识别准确率。

三、挑战三:年龄、表情变化人脸识别技术对于人脸年龄和表情的变化较为敏感,尤其是在长时间跨度的数据比对时,容易受到年龄和表情变化的影响,导致识别准确率下降。

解决方案:1. 数据库更新:定期更新人脸数据库,加入不同年龄段和表情状态的人脸图像,提高识别模型的适应性和鲁棒性。

2. 面部特征提取:在识别模型中引入面部特征提取技术,例如基于深度学习的面部表情分析方法,对人脸图像进行情感分析和表情分类,从而减少年龄和表情变化带来的干扰。

四、挑战四:隐私和安全问题人脸识别技术可能涉及到个人隐私和数据安全问题。

人脸识别技术的远程监控方案与实施指南

人脸识别技术的远程监控方案与实施指南

人脸识别技术的远程监控方案与实施指南人脸识别技术在现代社会中的应用越来越广泛,其中之一就是远程监控。

通过人脸识别技术的远程监控方案,可以有效提升安全防范能力,提供准确的身份验证和实时监控,使得监控更加智能化和高效化。

本文将介绍人脸识别技术的远程监控方案以及实施指南。

一、远程监控方案远程监控方案基于人脸识别技术,通过摄像头采集图像,利用图像处理和人工智能算法对人脸进行检测、识别和分析,从而实现对被监控区域的实时监控和异常事件的自动报警。

1. 摄像头安装与布置:在制定远程监控方案时,首先要考虑监控的目标区域和特点。

根据目标区域的大小和复杂程度,合理规划摄像头的数量和布置位置,以保证全面覆盖并获取清晰可见的图像。

同时,需要注意避免摄像头受到光线、风雨等外界因素的干扰,提高监控的稳定性和可靠性。

2. 图像采集与处理:远程监控的核心是人脸识别技术的实时图像采集和处理。

选用具备高清晰度和低延迟的摄像头设备,确保能够获取清晰的图像。

同时,采用先进的图像处理算法,对图像进行降噪、增强和优化,提高人脸识别的准确度和稳定性。

3. 人脸特征提取与识别:远程监控的关键环节是人脸的特征提取与识别。

通过人工智能算法提取出人脸的关键特征点,如眼睛、嘴巴等,建立人脸模型。

然后利用比对算法将提取出的人脸特征与已有的人脸数据库进行比对,实现人脸的准确识别和身份验证。

此外,可结合活体检测技术,避免遭受照片冒用等安全隐患。

4. 异常事件报警与处理:远程监控系统中,当出现异常事件或预设规则触发时,应及时进行报警和处理。

比如,在监控区域出现不正常的人员活动或特定事件时,系统应能自动发出报警信号,通知相关人员进行处置。

同时,为了提高安全性和效率,可结合视频分析技术,对异常事件进行自动分析和归类,减少人工干预的需求。

二、实施指南实施人脸识别技术的远程监控方案,需要考虑以下几个关键步骤:1.需求分析与规划:在实施之前,要明确远程监控的具体需求和目标。

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系统是一种通过摄像头捕捉人脸图像,并通过算法和模型对图像进行处理和匹配的技术。

它可以识别人脸的身份、性别、年龄、情绪等信息,具有广泛的应用前景,如人脸解锁、考勤打卡、门禁系统等。

本文将介绍人脸识别系统的解决方案,包括硬件设备、算法模型以及应用场景。

一、硬件设备:1.摄像头:人脸识别系统需要使用高质量的摄像头来捕获人脸图像。

应选择具有较高分辨率和感光度的摄像头,并确保其能够在不同环境下正常工作,如光线较暗或光线较亮的情况。

2.服务器:人脸识别系统需要一台服务器来存储和处理大量的人脸数据和算法模型。

服务器应具备较高的计算能力和存储空间,并能够支持多用户同时访问。

3.数据库:人脸识别系统需要一个可靠的数据库来存储人脸数据和相关信息。

数据库应具备高速读写能力和稳定性,并能够支持大规模的数据存储和查询。

4.网络设备:人脸识别系统需要使用网络设备来实现跨设备的数据传输和通信。

网络设备应具备高速稳定的数据传输能力,并能够保障系统的安全性和可靠性。

二、算法模型:1. 人脸检测与定位:人脸识别系统首先需要对图像进行人脸检测与定位,即确定人脸在图像中的位置和大小。

常用的人脸检测算法有Haar 特征、HOG特征和深度学习算法等。

2. 人脸特征提取:人脸识别系统需要从人脸图像中提取出具有区分性的特征向量。

常用的特征提取算法有PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)和DeepFace等。

3.人脸匹配与识别:人脸识别系统需要将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行匹配和识别。

常用的匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和SVM(支持向量机)等。

4.模型优化与升级:为了提高人脸识别系统的准确性和稳定性,可以对算法模型进行优化和升级。

如使用深度学习算法,通过增加训练样本、调整网络结构和参数等方式来提高系统的性能。

三、应用场景:1.人脸解锁:人脸识别系统可以替代传统的密码或指纹解锁方式,提供更便捷和安全的解锁方式。

小区人脸识别系统解决方案(3)

小区人脸识别系统解决方案(3)

小区人脸识别系统解决方案2019-01-22目录1背景概述 (3)2人脸识别应用优势 (3)3设计原则 (4)4设计依据 (5)5系统组成.............................................................5-6 6主要功能 (7)7控制板功能介绍 (8)8 接口特性 (8)9 产品特点 (9)10 产品参数...........................................................10-1111 尺寸图 (12)12 工程案例............................................................12-131背景概述随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快, 城市人口日趋密集, 居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选, 而门禁系统在安居环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。

目前国内的门禁系统主要以卡类设备、视频门禁、指纹设备或密码设置为主, 这些识别方式都要求人员近距离操作, 当使用者双手被占用时则显得极不方便, 同时也带来卡片或密码丢失、遗忘, 复制以及被盗用的隐患和成本高的问题, 而指纹识别, 被网上的指纹套破解了“密码”, 更让人觉得惶恐不安。

为切实解决小区门禁系统存在的问题, 夯实社会稳定和长治久安的基层基础, 及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟, 我司立足实际需求, 针对小区门禁操作不便、卡片易丢失容易被复制、密码容易忘记等问题, 推出人脸识别系统解决方案。

系统采用先进的人脸识别算法, 高速芯片作为识别算法的运行硬件平台, 通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对, 从而实现人证合一验证。

并针对小区实现固定人员刷脸通行, 访客人员登记后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行, 解决固定人员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题, 人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案

人脸识别解决方案人脸识别技术是一种通过识别人脸上的特征信息来辨别和验证个体身份的技术。

近年来,随着人工智能技术的快速发展,人脸识别技术得到广泛应用。

它可以在安全领域、金融行业、智能手机等多个领域发挥重要作用。

本文将介绍人脸识别技术的原理和应用,并分析目前市场上的几种人脸识别解决方案。

首先,人脸识别技术的原理是基于计算机视觉技术和人工智能算法。

通过摄像头获取到的人脸图像,经过一系列的图像处理和特征提取,提取出人脸的关键特征点。

然后,将这些特征点与已知的人脸模板进行比对和匹配,最终确定个体的身份信息。

整个过程通常包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等关键步骤。

在安全领域,人脸识别技术被广泛应用于门禁系统、监控系统等场景。

传统的门禁系统通常使用卡片或密码验证身份,但容易面临卡片丢失或密码泄露的风险。

而人脸识别技术可以更加精确地识别个体身份,提高门禁系统的安全性。

同时,基于人脸识别的监控系统可以实时监测人群中是否存在目标人物,有效预防犯罪行为。

在金融行业,人脸识别技术也发挥着重要作用。

例如,在银行系统中,传统的身份验证方式通常是通过密码或证件进行识别,但容易遭受冒名顶替的风险。

而人脸识别技术可以提高身份验证的准确性和安全性,确保只有合法持有人才能进行交易。

此外,人脸识别技术还可以应用于自助柜员机,提供更加便捷的用户认证方式。

智能手机也是人脸识别技术的重要应用场景之一。

现代智能手机通常配备了高像素的前置摄像头和专门的人脸识别芯片,使得用户可以通过面部识别解锁手机。

相比传统的图案密码、指纹识别,人脸识别更加方便快捷,提供了更好的用户体验。

目前市场上存在多种人脸识别解决方案。

一种常见的解决方案是基于云端的人脸识别服务。

该方案将人脸图像上传至云端服务器进行处理和匹配,返回识别结果。

这种解决方案具有较强的扩展性和智能化,适用于需要大规模人脸识别的场景。

另一种解决方案是基于本地算法的人脸识别。

该方案将人脸识别的算法模型部署在本地设备上,实现识别过程的实时、离线化。

智能人脸识别系统服务方案

智能人脸识别系统服务方案

智能人脸识别系统服务方案智能人脸识别系统是一种最新的、高效的身份验证技术,通过对人脸图像进行分析和比对,实现对人员身份的快速识别和验证。

它在安全监控、考勤打卡、门禁管理等方面具有广泛的应用价值。

下面是一份智能人脸识别系统服务方案,以辅助实施和管理该系统。

1. 系统设计与部署:a) 需求分析:与客户沟通需求,确定系统功能和要求。

b) 系统设计:包括数据库设计、算法设计和界面设计。

c) 系统开发和测试:根据设计方案进行系统开发和测试。

d) 系统部署与调试:将系统部署到指定的硬件设备上,并确保运行正常。

2. 人脸数据采集与预处理:a) 采集设备选择:根据客户需求选择合适的人脸采集设备。

b) 人脸图像采集:使用人脸采集设备对人员进行人脸图像采集。

c) 图像预处理:对采集到的人脸图像进行预处理,包括去噪、对齐和归一化等操作。

3. 人脸特征提取与比对:a) 特征提取算法选择:根据客户需求选择最适合的人脸特征提取算法。

b) 特征提取:对预处理后的人脸图像进行特征提取,并将特征存储到数据库中。

c) 比对算法选择:根据客户需求选择最适合的人脸比对算法。

d) 比对与验证:对预处理后的人脸图像进行比对和验证,判断是否匹配。

4. 系统集成与接口开发:a) 数据库集成:将人脸特征存储到数据库中,并建立索引以提高查询效率。

b) 硬件设备接口开发:根据客户现有硬件设备的接口要求进行开发,实现系统与硬件设备的协同工作。

5. 系统管理与维护:a) 用户管理:包括用户注册、权限管理和用户信息维护等。

b) 设备管理:对采集设备和识别设备进行管理和维护。

c) 日志管理:记录并管理系统的操作日志和异常日志。

d) 故障排除与维修:及时处理系统故障,并提供远程维修服务。

6. 数据安全与隐私保护:a) 加密与认证:对人脸特征数据进行加密和认证,保护数据的安全性。

b) 隐私保护:遵守相关法律法规,对用户的隐私信息进行保护。

c) 数据备份:定期对数据库中的人脸特征数据进行备份,防止数据丢失。

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。

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

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。

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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 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 设计依据 (2)1.3 设计原则 (2)1.3.1 先进性 (2)1.3.2 实用性 (2)1.3.3 易用性 (3)1.3.4 扩展性 (3)1.4 用户需求 (3)第2章系统方案 (5)2.1 系统结构 (5)2.2 系统功能 (7)2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (7)2.2.1.1 ATM机监控 (7)2.2.1.2 营业厅大门监控 (7)2.2.1.3 营业厅监控 (8)2.2.1.4 监控室 (8)2.2.2 智能化 (8)2.2.3 集中管理(联网模式) (9)2.2.4 网络连接 (9)2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (10)2.2.5.1 安装方位 (10)2.2.5.2 镜头焦距 (10)2.2.5.3 光照 (10)2.2.5.4 场景复杂程度 (11)2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (12)2.2.6 扩展与升级 (12)2.3 系统构成 (13)2.3.1 云驰数字监控主机 (13)2.3.1.1 功能特点 (13)2.3.2 云驰数字视频叠加器 (15)2.3.2.1 功能及特点 (15)2.3.2.2 系统参数 (15)2.3.3 远程管理软件(联网模块) (16)2.3.3.1 远程运行状态监控 (17)2.3.3.2 远程录像检索回放 (17)2.3.3.3 远程人脸检索查看 (17)2.3.3.4 远程实况监看 (17)2.3.3.5 系统维护 (18)2.3.3.6 典型应用 (18)2.4 配置选型 (18)2.4.1 主要硬件 (18)2.4.1.1 营业网点前端智能监控 (18)2.4.1.2 远程集中管理(联网模块) (18)2.4.2 主要软件 (19)2.4.2.1 前端智能监控 (19)2.4.2.2 远程集中管理(联网模块) (19)2.5 方案特色 (19)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CCTV(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:CSA 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上疯狂提款,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PSTN拨号/ 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。

第2章 系统方案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12营业室监控图后端(联网情况下才需要)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网络结构如图,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。

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的正面面板内部,从正面方向记录客户的面部;●一个摄像机(针孔式)位于ATM的出钞口上方,用于记录ATM是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ATM并进行活动的信号; B、出钞触发开关,由ATM出钞而触发; 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ATM开始交易操作时,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352×288)。

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摄像机。

2.2.1.3 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摄像机。

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。

人脸检测的实际效果受到若干现场因素的影响,需要做针对性处理。

参见2.2.5节人脸检测的现场因素分析。

2.2.2 智能化这里的智能化主要是指要在通常的数字视频监控系统水平之上,对监控主体的提取、分析功能方面都有智能化方式。

本系统智能化特点以下几点:一、在对ATM操作过程进行录像的同时,自动获取当前正在ATM机中使用的银行卡卡号,并完成同视频录像叠加的过程;二、除了对入口监控录像之外,还对进入营业厅的人员直接检取脸部照片。

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