平安城市人脸识别系统解决方案V10KHWord格式.docx
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1.3.3
特殊人员比对................................................................
1.3.4
人员布控报警................................................................
1.4
建设内容......................................................................................................................
9
第二章.
总体设计................................................................................................................
10
2.1
逻辑架构....................................................................................................................
2.2
系统拓扑....................................................................................................................
12
2.3
联网设计....................................................................................................................
13
2.4
人脸识别数据流........................................................................................................
14
2.4.1
实时比对........................................................................
2.4.2
历史查询........................................................................
2.5
人脸三大业务库........................................................................................................
2.6
性能指标要求............................................................................................................
15
第三章.
前端设计................................................................................................................
16
3.1
前端系统组成............................................................................................................
3.2
布点设计....................................................................................................................
3.3
施工部署要求：
采集场景典型案例........................................................................
3.3.1
安装指导规范................................................................................................
17
3.3.2
侧视图............................................................................
错误！
3.3.3
俯视图（多相机）........................................................
3.4
摄像机安装要求........................................................................
第四章.
存储设计................................................................................................................
20
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4.1
存储总体设计............................................................................................................
4.2
存储容量计算（项目修改）....................................................................................
21
4.2.1
抓拍库图片存储计算....................................................................................
4.2.2
人脸特征数据存储计算................................................................................
4.2.3
视频存储........................................................................................................
第五章.
应用设计................................................................................................................
22
5.1
人脸抓拍....................................................................................................................
5.2
比对识别报警............................................................................................................
23
5.3
人脸检索....................................................................................................................
24
5.4
黑名单管理................................................................................................................
25
5.5
注册库查询................................................................................................................
26
5.6
报警管理....................................................................................................................
27
第六章.
方案优势................................................................................................................
29
6.1
响应迅速....................................................................................
6.2
直观、自然、非接触性............................................................................................
6.3
多相机抓拍人脸关联................................................................................................
6.4
国际领先的人脸识别算法........................................................................................
第七章.
设备选型................................................................................................................
31
7.1
摄像机选型................................................................................
7.1.1
普通高清摄像机选型....................................................
7.1.2
人脸抓拍摄像机选型....................................................
7.2
摄像头-镜头..............................................................................
7.3
镜头选型原理............................................................................
7.4
人脸检测服务器........................................................................
7.5
人脸识别服务器........................................................................
7.6
人脸数据库服务器....................................................................
7.7
平台............................................................................................
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第一章.人脸识别技术
随着平安城市基础建设的不断完善和加强，前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。
对于公安行业来说，数据总量不断充实的情况下，如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。
另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化，但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。
人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。
人脸识别技术相对于其他生物识别技术如：
指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术，具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。
但相较其他识别技术具有本质的区别：
1.非强制性：
用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
2.非接触性：
用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
3.并发性：
在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
人脸识别技术流程主要包括四个组成部分：
分别为：
人脸图像采集及检测、人脸图像预
处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。
人脸图像采集及检测：
基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。
人脸图像预处理：
对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果，通过人脸智能算法，对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择，挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。
其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取：
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：
一种是基于知识的表征方法；
另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、
下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，
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这些特征被称为几何特征。
基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸特征比对识别：
通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据，与后端人脸库中的人脸特征
数据模板进行搜索匹配，通过设定一个阙值，相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输
出。
这一过程又分为两类：
一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是
一对多进行图像匹配对比的过程。
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第二章.方案概述
2.1项目概况
随着经济的发展，城镇建设速度加快，以及互联网的突飞猛进，导致城市中人口密集，
流动人口增加，引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范、网络犯罪日益突出等
城市管理问题，今后现代化城市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重，与城市的经济
建设处于同等重要的地位。
近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，特别是网络犯罪更加的
严重，网络逃犯频频发生，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。
主
要有如下实际问题：
首先，由于罪犯群体不断扩大，要在数以百万计的人员照片库中找出犯
罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成遗漏等情况，破案的效率大打折扣；
其次，目前公
安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉，对已经发生的案件造成的损失很难有效弥
补；
最后，如果在案发的同时即能防患于未然，就能第一时间将损失控制在最小范围内。
2.2需求分析
采用高效使用的人脸监控和比对系统，第一可帮助公安侦查人员快速识别+辨别特定人员
真实身份，把过去难以想象的千万级的海量照片库比对需求变成现实，从而有效的为公安视
频侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上的有效帮助和解决方法。
第二可帮助公安侦
查人员办案时候追查和通缉，真正从打变为防，能够极大的减少警力资源浪费和事故发生概
率。
目前人脸抓拍比对系统主要应用在以下几个方面：
公安治安人员黑名单比对实时报警：
针对一些人员密集区域（如车站、地铁站、机场、社区等）的关键出入口、通道等卡口
位置布置人员卡口，后端对重点关注人员、打防控人员进行黑名单布控，通过实时视频流比
对布控黑名单，实现人脸比对识别。
不明身份人员身份确认：
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治安人员在日常巡逻、人员身份验证过程中，避免肢体接触和冲突，使用前端摄像机或
手机进行抓拍，后端通过数据库进行人员信息比对分析，达到人员身份确认的应用。
治安或刑侦人员对流动性人口中的无合法有效身份证件、无固定住所、无正当职业或合
法经济来源的人员进行非接触性身份确认。
重要点位重点人员身份排查：
针对一些重要管控的区域，如大型保障活动，政府、公安出入口等布置前端摄像机对现
场进行人脸抓拍，每日安排公安人员人工进行重点人员筛选排查。
2.3建设目标
本章文字内容可以根据项目具体情况修改：
2.3.1重点人员布控
重点人员包括高危人员、特殊人员等。
高危人员包括有全国在逃人员、全国违法犯罪人
员；
特殊人员包括水客、涉恐涉案人员、涉毒人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人。
本方案可通过手动或自动批量导入手段将高危人员信息导入至人脸注册库中，通过摄像机实
时视频检测和照片信息检索，与人脸注册库内高危人脸进行实时比对识别，在出现高危人员
时通过平台告警方式通知公安。
公安重点人员根据地区和目的不同划分不同类型，包括惯偷惯犯、涉恐、涉案、涉毒、
水客等人员。
本方案可通过手动或自动批量导入手段将重点人员信息导入至人脸注册库中，
通过在超市、大楼、火车站、港口等出入口摄像机实时视频检测和照片信息检索，与人脸注
册库内高危人脸进行实时比对识别，在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安。
2.3.2高危人员布控
特殊人员包括有水客、涉恐人员、涉毒人员、有重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人、
重点上访人员等。
人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息相结合的手段，对出入境人士
进行审查识别。
高危人员包括全国在逃人员、全国违法犯罪人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病
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人等。
人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息等手段，可在火车站、汽车站、港口口岸
出入口建设人脸卡口，对出入境人士进行审查识别。
2.3.3敏感人群布控
敏感人群包括来自特殊地区、特殊身份、特殊职业等人员如来自新疆地区人群、个别少
数民族人群、长期无工作人群、非法上访人群等。
通过在出入境、关键人脸采集卡口对这些
人群进行身份信息和人脸信息采集，通过人脸识别系统对敏感人群的身份信息、行为轨迹、
出没时间等进行管控，从而做到敏感人群防控的目的。
2.3.4身份信息检索
在日常巡逻、火车站身份证检查、其他民事应用中，可通过单兵、手机、相机对驾驶员
进行脸部拍照，通过上传照片至后端进行人脸识别确认人员身份信息。
这种方式适用于未携
带身份证、驾驶证的驾驶人员身份快速确认。
2.3.5身份信息查重
对全国人口基本信息资源库中人员身份证进行检索比对，排查一人多证的问题。
2.4建设内容
*根据具体情况编写
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第三章.总体设计
大华人脸识别系统，采用具有完全自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸
抓拍算法、人脸质量评分算法及人脸识别算法、并结合配套的前端摄
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