人脸识别布控系统方案

人脸识别布控系统方案
人脸识别布控系统方案

人脸识别布控考勤及门禁系统

应用方案

设计单位:武汉美讯华迪科技有限公司

负责人:许波

目录

背景概述

随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,我国城市人口日趋密集,城市人口流动性也大大增加,加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。

当前公安机关追逃主要靠工作人员人工去排查,由于人流量太大,要靠人工去记住犯罪嫌疑人的模样再去辨别,往往容易漏识、误识。而如果要通过巨量的监控视频去查找、确认犯罪嫌疑人,这个工作量也会非常大,效率很低。如何引进高新技术,快速、高效的辨别犯罪嫌疑人员,是公安机关、安保部门亟需解决的问题。

随着深度学习,大数据等新技术的发展,人脸识别的效果在某些条件下,已经超越人眼识别的效果,人脸识别技术在视频监控领域应用成为可能。人脸生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术,具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点,在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。天地伟业开发的人脸布控系统,主要是针对公安对在逃人员进行追逃布控场景提出的一套解决方案。

1.专业术语

人脸检测:确定图像中人脸的确切位置和大小,以方便将人脸区域从图像切割出来。

人脸抓拍:在视频中跟踪人脸,并在跟踪的过程中连续抓拍多张同一个人的人脸照片进行图片质量评估,当人脸离开检测区域时,生成图片质量最高的正面人脸照片。

人脸识别:通过计算机自动判断两幅人脸照片相似度的技术,它是人体生物识别技术的一种。

人脸建模:特征点定位算法找出脸部的各个特征点的位置,算法根据特征点的位置对人脸大小进行归一化(即将所有的人脸进行仿射变换,根据特征点的位置与一个预设的模板对齐)处理。

黑名单实时报警:系统对在特定重点场所的卡口位置抓拍的人员与布控名单数据库中的布控

人员进行实时比对,如果人脸的相似度达到预设的报警阀值,系统就可以报警。

人脸属性识别:对人的肤色、性别、年龄段、穿戴等人脸信息的识别。

深度学习:深度学习,简单来说,是一项模拟人脑结构的机器学习算法。

2.系统简介

本系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现,是一套专门用于人员动态布控的预警系统,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储检索和自动预警技术于一体。通过在人员经过地点设卡部署摄像机,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。将抓拍到的人脸图片进行存储,并与人脸布控名单库进行实时比对,当发现布控人员时,系统自动发出报警信号,并采用多种联动方式通知值班民警或值班人员。系统具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能,可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。

3.系统特点

一、动态比对支持超大人脸库,一般厂家动态比对仅能支持到1000人脸库,算法动态比对库2000人脸库级别识别率仍然是非常稳定的。

二、实时分析JPEG视频流和图片流,既支持专用人脸检测相机,也支持普通相机传过来的视频流。

三、采用高清逐帧检测/跟踪技术,自动扫描监测区域内的人员,输出最佳人脸图像。

四、可检测左右旋转±30度以内,俯仰±15度以内的人脸,算法适应范围高于国内其他厂家。

五、基于深度学习技术,拒绝伪装,算法对于戴帽子、口罩、眼镜、墨镜、假发、假胡须等伪装行为均有一定辨识度。

六、配合星光摄像机24小时全彩的优势,开发专门人脸检测和抓拍功能,在摄像机成像质量上大幅提升人脸识别准确率。内部测试表明,与普通相机相比准确率可以提升20%。如下图比较,左边为普通红外相机,右边为星光相机:

4.系统功能

4.1人脸抓拍、存储

在各出入口位置和人脸布控点位部署专用人脸相机,人脸识别系统能够对经过设定区域的人员进行人脸检测、跟踪、抓拍,并把人脸照片、抓拍地点、抓拍时间等信息上传到人脸管理平台进行统一存储,以方便后期的检索与查询。

4.2人脸检索

用户可以远程登录B/S客户端根据时间、地点以及抓拍人员的性别、年龄段、是否戴眼镜等人脸属性信息进行抓拍图片查询,点击查询记录即可查看图片和相关信息。

系统同时也提供以人脸搜人脸的功能,通过输入人脸照片,可以很方便地查询到该人员的抓拍记录,为公安机关追逃提供高效快捷的检索手段。

4.3实时布控、报警推送

人脸识别布控系统,可以根据需要把要布控人员的信息(包含姓名、性别、身份证号、人脸照片等信息)加入到比对数据库。然后按照时间、地点、相似度报警阀值等信息,对人员进行布防。系统对在各出入口抓拍的人脸照片与比对数据库中的人脸特征数据实时比对,如果人脸的相识度达到设定报警阀值,系统会自动通过声音提示、视觉信息提示等方式进行预警,提醒执勤和监控管理人员,采取进一步处理措施。

4.4多监视库管理

系统可以同时管理多个布控人员名单库,支持目标库的增加、删除和修改;同时支持布控人

脸照片的单张导入和批量导入功能,可以灵活选择目标库进行布控,可设置不同联动预案和处置方

式。

4.5人脸频次报警

人脸识别布控系统可以对一定时间范围内在同一区域重复出现多次的人员进行预警提醒。系统可设置时间段和重复次数,对于在固定时间段内重复出现次数超过预警值的人员进行预警提醒。可有效防控踩点,放哨等可疑行为。

4.6人脸轨迹分析

系统提供人脸轨迹分析功能,对于输入的人脸照片,通过检索所有点位的人脸抓拍记录,查询和分析可疑人员的行动轨迹路线,为公安机关破案提供有效线索。

4.7配置管理

人脸实时报警系统使用W EB客户端进行配置和管理,多台服务器统一客户端管理。实现前端抓

拍设备的添加,人脸名单分组管理,黑名单报警设置,人脸存储管理,人脸抓拍实时预览,人脸抓

拍图片查询,人脸黑名单报警查询等。

5.系统方案

5.1系统架构

根据客户人脸布控系统的规模大小不同,提供两种系统架构选择,根据实际情况和使用需求选用不同的系统架构,或在此基础上进行优化。

小型系统

8个点以下的小型人脸识别布控系统,采用简单的局域网网络系统架构,部署一台人脸识别服务器总体管理整个系统。系统由前端摄像机、人脸识别服务器、嵌入式存储NVR、客户端PC组成,系统架构如下:

小型人脸识别布控系统架构图

大中型系统

8点位以上的大中型系统,采用较为专业的系统架构,系统部署多台人脸识别服务器协同工作。人脸识别服务器在5台以下可以选用其中一台人脸识别服务器作为主控服务器来统管整个系同运行。再大型的系统,需要设置专门的总控管理服务器来管理,系统可采用云存储或集中存储设备来完成视频存储,系统可设置监控中心。系统由前端网络摄像机、多台人脸识别服务器、集中存储设备、总控管理服务器、解码显示设备、客户端PC等设备组成,系统架构如下:

中大型人脸识别布控系统架构图

系统组成

整个系统主要由前端超星光人脸相机,中间传输网络,后端总控管理服务器、人脸识别服务器、

存储设备、人脸应用客户端等设备组成。

1)人脸相机

主要部署在出入口位置,需要严格按照指定位置进行安装。人脸相机内实现对进出人员的实际

情况实时记录并对人脸自动检测,同时摄像机具备超宽动态、超低照度功能,保证24小时全彩视

频采集。

2)人脸识别服务器

人脸识别服务器存储常住人口人脸库、重点监控人员人脸库、前科人员人脸库、涉稳人员人脸库、全国在逃人员人脸库、涉毒人员人脸库等用户关心的人脸数据,数据库可以手动建立,也可批量导入建立。

人脸识别比对服务器对人脸相机传送过来的视频流中人脸特征进行跟踪、定位、识别、提取,

实时和人脸数据库中目标人员的人脸特征进行比对。根据特征相似度返回比对结果,并将比中结果

上传平台管理服务器。

3)总控管理服务器

把人脸比对结果与用户的业务应用紧密地联系在一起。如:报警提醒、报警推送、联动预案、日志查询、人员检索、报表等等。

4)存储服务器

根据需求选配,用于管理、存储人脸识别布控系统中的音视频监控资料,以备后续检索查询使用。存储服务器容量可根据用户需求选配。

5)监控中心

根据需求选配,用于实时监控各布控点位人员出入情况,完成实时指挥调度的目的。

5.2人脸相机部署要求

安装位置选择

人脸识别系统需要采集人员的正面照片,在不影响人员通行,且满足人员姿态要求范围内的前提下,图像采集设备的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。所以就需要对人员的行进路线进行规范,使人员流动方向为单一性,且同时出现在场景中的人员数量越少越好,如能达到每次仅一人出现在场景时为最佳。当现场环境不符合要求时,通常在场景内人工设计通道来提高人员照片采集质量,通道的设计要求及参数如下所示:

通道设计参数要求

摄像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时,人脸重叠产生遮挡,同时需要照顾不同高矮人员经过时能正常抓拍。

镜头选择

镜头一般推荐CS接口自动光圈手动变焦高清镜头。主要原因如下。不同的相机、镜头焦距、监控的宽度也决定了其不同的监控距离和摄像机架设。

摄像机安装位置及镜头查询表:

如需监控更窄宽度,镜头参数可咨询技术人员。

5.3布控人脸库及图片要求

为保证系统的可用性,提高系统工作效率和准确性,对布控人员要有针对性,保证入库人脸图片的质量,人脸识别系统可以直接给客户带来意想不到的价值。

布控照片质量

人脸布控图片两眼间距应不低于60像素(建议90像素以上),姿态前后左右偏转角度不超过10°、倾斜角不超过10°的正面数码照。照片要求人脸完整、轮廓清晰、人脸长宽比例不失真、光照均匀、无遮挡且无阴影。表情中性或微笑,眼睛自然睁开。以二代证原始照片(分辨率385X441)为宜。如果现场没有二代证照片,可以直接用手机或数码相机进行拍照。拍摄时需保证正面清晰,人脸像素数足够且符合以上要求。

布控人脸名单

黑名单数量建议2000人以内,超过这个值会引起误报率增加,给值班人员带来更大的工作强

度。

对于公安用户来说,一般公安用户以布控在逃库、本地重点管控人员为主。如果布控人员为

在逃库(户籍、居住地在本市的在逃人员),不建议把全部在逃库人员全部加入。原因有下面三点:

第一、人脸识别算法目前还无法承载这么大的黑名单库,如果一定要加的话,使用效果会较

差,误报较多。

第二、全国在逃人员有十多万,全部加入意义不是很大,来到布控点的几率也是非常小的,

所以建议加入户籍、居住地在本市的在逃人员。

第三、在逃库的,很多图片质量差的很多,建议去除掉这部分照片,模糊照片布控后没有意

义。

另外,建议加入本地重点管控库人员,这部分人在部署点位出现的几率非常大,所以在高报警率的情况下,对这部分人的成功预警、布控、抓捕概率非常大,如果使用得当,可以在耗费非常小的警力下,破坏较多的案件。

抓拍图片质量

目前人脸识别系统在抓拍到正面清晰的人脸情况下,人脸识别准确率已经达到一定可用性。所以系统的前端人脸抓拍摄像机搭建非常关键。

由于人员行走路线的不确定性,系统很难做到人员抓拍的完全覆盖,所以在项目前期,一般建议先保证人脸抓拍质量,可以允许一定的漏抓,因为漏抓可用通过增加点位弥补,如果抓拍质量不行,整个系统可用性将大大降低。

人脸检测相机安装完成后,抓拍图片中人脸两眼间距不小于40像素(建议60像素以上),如果达不到40像素,需根据安装规范进行调整。相机抓拍人脸满足要求后,对系统整体识别率会有很大帮助,抓拍人脸越清晰识别率和准确率越高。

6.典型应用

系统主要用于公安人脸稽查布控应用,另外系统也可应用于大型活动安保维稳,针对医院、学校、小区物管、房地产商、企业用户、银行、商场、超市等用户,实现VIP客户识别、潜客分析、重点人员预警等应用。

6.1公安人脸稽查布控

部署人脸卡口系统,在人员经常出入场所,比如交通出行、街道、生活、医疗、消费等出入通道位置部署人脸卡口,可实现对重点监控人员、前科人员、涉稳人员、在逃人员等布控名单内的人员进行实时布控和报警。

公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。

用户:公安的科通、情报、网侦、视侦、反恐、反扒等部门。

系统应用价值:对重点布控人员实时预警,及时对嫌疑人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、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、涉稳库、本地重点管控人员等。

6.2大型安保活动维稳

用于安博会、世贸会、运动会等大型活动和会议的安保维稳,在活动场馆出入口、周边卡口、交通要道等关键部位部署人脸卡口系统,对重点涉稳人员和危险分子进行识别和预警。可以对在逃库、危险人员库、前科库等重点涉稳人员进行布控,发现敏感人员后及时报警提示,采取有效防护措施。

6.3政府信访办应用

部署在省、市政府相关部门,实现对省府、市府、信访办上访人员实时布控,实现及时预警并有效围堵。

6.4商场超市应用

部署在商场超市出入口,用于对惯偷、重点防护人员的识别和预警,及时采取防护措施,减少损失。面对超市、商场、商业综合体等用户,部署在入口、扶梯口、过道等关键位置,对惯偷、“职业打假人”等重点防护人员进行识别和预警,提醒保安人员及时采取有效措施。

6.5车管所、医院应用

系统部署在售票处、车管所、医院的主要出入口和办公大厅、挂号处等关键位置,可实时对“车虫子”、“黄牛党”等重点人员进行识别和预警,及时采取有效驱赶措施。

6.6智能安检,快捷方便

证件验证在许多场合(如司法、海关、机场、机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。可以有效识别经济犯、走私、水客等人员。

6.7重点场所智能监控报警

在许多银行、公司、公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪、监控、识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测、跟踪和识别技术。

6.8学校治安维护

部署在学校门口,通过监控锁定偷车贼和经常出入学校闹事的不法分子,部署抓拍照片,选取正面清晰的一张照片加入到黑名单,下次同样人员进入校园时,系统实施预警,通知保安,防止其再次作案,或对其实施抓捕。

6.9平安社区应用

可用于对社区周边的不法人员进行实时布控。

也可实现业主站在闸机外固定位置进行面部特征识别,系统自动联动闸机开门。提升小区档次,作为小区亮点,方便业主。

6.10VIP客户管理应用

系统部署在售楼、汽车4S店、高端连锁店、高级娱乐等场所的出入口、办公大厅、接待处、休息室等地,完成VIP客户识别和管理的目的和需求。可以识别VIP客户及时提醒服务人员进行VIP服务,可以对多次光顾的顾客进行识别和标记供服务人员重点关注。可以统计客户的性别和年龄段,为单位提升客户服务水平提供决策依据

7.系统配置清单产品详细介绍

7.1人脸识别服务器

产品简介:

人脸识别服务器硬件采用I NTEL H ASWELL架构E5处理器的超强处理资源,软件系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现,是一套专门用于人员动态布控的预警系统,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储、人脸检索和自动预警技术于一体。通过在人员出入地点部署人脸卡口摄像机,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。系统将抓拍到的人脸图片进行存储,并与布控名单库进行实时比对,发现布控人员时,系统自动发出报警信号,并采用多种联动方式通知值班民警或

值班人员。系统具有强大的检索、统计和分析等后台数据处理功能,可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。

强大的自组系统能力,单台服务器可以自成系统;多台服务器联合工作时可用其中任意一台作为主控管理服务器组成一个大系统。

产品特性:

单台服务器最多可接8路人脸相机,完成抓拍、存储、比对和预警功能。

动态比对人脸库可以达到2000人,识别率不下降。

人脸检测,头肩模型智能跟踪,实时抓拍最清晰的人脸。

智能人脸质量评估算法,实时更新比对相似度。

实时比对,发现布控人员,实时报警提示,联动声音报警。

实时预览人脸检测状态,显示人脸跟踪位置。

比中人脸突出显示,显示比中人员属性,提醒监控人员重点关注。

显示比中人员队列,方便随时快速查看比中记录。

显示抓拍人员队列,方便快速查看抓拍的人员记录信息。

人脸属性识别支持:性别、年龄段、戴眼镜等。

可按时间段、点位、目标库、阈值等信息进行人脸布控。

丰富的人脸查询功能,可按时间、点位、人脸属性、人脸照片等信息查询抓拍记录。

可查询比中报警信息,报警信息统计报表。

支持多目标库管理,目标库的增删改查,目标库人脸的增删改查。

支持人脸目标照片单张添加、批量导入功能。

支持人证对比,人脸抓拍照片与身份证抓拍照片对比确认,人脸抓拍照片与二代身份证底库照片比对确认。

支持人脸重复出现报警功能,当同一人脸反复多次出现在镜头前时,报警提示保安人员重点关注。

支持人脸轨迹分析,根据输入的人脸分析人员行径的轨迹路路线。

符合国标GB/T28181、最新O NVIF协议

处理器

处理器I NTEL X EON E5-2600V3系列多核处理器

芯片组I NTEL C610芯片组

7.2 人脸识别主机硬件采用I NTEL 第六代“酷睿”I 5-6400T 处理器,8GB DDR4内存,主频高达。软件系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现,是一套专门用于人员动态布控的预警系统,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储、人脸检索和自动预警技术于一体。通过在人员出入地点部署人脸卡口摄像机,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。系统将抓拍到的人脸图片进行

存储,并与布控名单库进行实时比对,发现布控人员时,系统自动发出报警信号,并采用多种联动方式通知值班民警或值班人员。系统具有强大的检索、统计和分析等后台数据处理功能,可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。

强大的自组系统能力,单台服务器可以自成系统,多台服务器联合工作时可用其中任意一台作为主控管理服务器组成一个大系统。

产品特性:

单台服务器最多可接2路人脸相机,完成抓拍、存储、比对和预警功能。

动态比对人脸库可以达到2000人,识别率不下降。

人脸检测,头肩模型智能跟踪,实时抓拍最清晰的人脸。

智能人脸质量评估算法,实时更新比对相似度。

实时比对,发现布控人员,实时报警提示,联动声音报警。

实时预览人脸检测状态,显示人脸跟踪位置。

比中人脸突出显示,显示比中人员属性,提醒监控人员重点关注。

显示比中人员队列,方便随时快速查看比中记录。

显示抓拍人员队列,方便快速查看抓拍的人员记录信息。

人脸属性识别支持:性别、年龄段、戴眼镜等。

可按时间段、点位、目标库、阈值等信息进行人脸布控。

丰富的人脸查询功能,可按时间、点位、人脸属性、人脸照片等信息查询抓拍记录。

可查询比中报警信息,报警信息统计报表。

支持多目标库管理,目标库的增删改查,目标库人脸的增删改查。

支持人脸目标照片单张添加、批量导入功能。

支持人脸重复出现报警功能,当同一人脸反复多次出现在镜头前时,报警提示保安人员重点关注。

符合国标GB/T28181、最新O NVIF协议

硬件参数:

处理器

处理器I5-6400T,4核处理器,主频高达

内存DDR42133REG8GB

接口

HDMI 接口 2个

网络接口 RJ45 10M/100M/1000M BPS 自适应以太网口, 硬盘 1TB 7200RTM SATA 6G B /S

USB 接口

4×接口,2个位于机箱后部、2个位于机箱前部

一般规范

机箱 迷你小机箱

工作温度

工作时10℃~35℃(50℉~95℉) 存储-40℃~55℃(-40℉~131℉) 工作湿度 工作时最大相对湿度90%RH (40℃) 工作时35%~80% RH 运输存储20%~93% RH 电 源 AC200V ~AC240V,50H Z 功 率 100W 电源模块

尺 寸 55MM (高)X 200MM (宽)X 200MM (深) 重 量 最大千克

产品尺寸:

声明:以上配置仅供参考,请以实际发货为准。

7.3 人脸检测摄像机 产品特性:

1/英寸200万像素CMOS 传感器

支持三码流同时输出,主码流最高分辨率1920*1080@30FPS , 第三码流最高帧率1920*1080@30FPS 支持、 HP/MP/BP 、M-JPEG 编码 支持断网续传 支持结构化语义

2路报警输入、1路报警同步切换黑白,1路报警输出,内置MIC 支持DC 、P-IRIS 接口镜头

字符叠加字库类型支持矢量、点阵可选

支持宽动态、背光补偿、强光抑制、3D 降噪和图像翻转

支持智能分析,包括行为分析、车牌识别、车辆违停、人脸侦测、人数统计、异常检测等

200mm 200mm

55mm

支持走廊模式、透雾、数字防抖、场景模式设置

双内核备份

支持ROI感兴趣区域视频压缩技术、支持SVC编码

支持图片叠加、IP V6、MTU设置、多播、心跳、黑白名单、SNMP

支持POE、DC12V、AC24V供电。

TVS6000V、防雷、防浪涌、防突波

技术规格:

摄像机

传感器1/"E XMOR R CMOS

核心处理器A7架构

操作系统嵌入式L INUX操作系统

像素200万

图像分辨率主码流最高分辨率:1080P(1920×1080)副码流最高分辨率:D1(704×576)

第三码流最高分辨率:1080P(1920×1080)

帧率PAL:1080P@25FPS NTSC:1080P@30FPS

宽动态120D B

强光抑制支持

数字降噪3D数字降

电子快门1/100000S~1S

最低照度彩色:L UX,AGC ON) 黑白:L UX,AGC ON)

彩转黑支持内同步、报警同步、黑白、彩色、定时设置

视频参数图像亮度、对比度、饱和度、色度可调

图片叠加支持200×200大小BMP24位图像叠加,可选择叠加位置感兴趣区域支持主副码流各四个感兴趣区域

图像处理支持图像增强、边缘增强、背光补偿、透雾、数字防抖、场景模式设置、走廊模式、图像风格可选

镜头

镜头接口类型C/CS

镜头驱动DC、P-IRIS驱动(自动光圈)

智能报警移动侦测、遮挡报警、IP冲突、MAC冲突、绊线、进入区域、离开区域、人群聚集、奔跑、徘徊、非法停车、物品遗留、物品丢失、值岗检测、画面虚焦、场景变更、音频异常、人脸侦测、车牌识别、车辆违停、人数统计

通用功能一键恢复、心跳、防闪烁、密码保护、黑白名单

一般规范

防护等级TVS6000V、防雷、防浪涌、防突波

工作温度-35℃~65℃

工作湿度0~95%(无凝结)

电源DC12V±10%、AC24V±25%或POE供电

功率

尺寸145MM(长)×71MM(宽)×58MM(高)

重量K G

外形尺寸:

产品特性:

1/英寸200万像素星光级CMOS传感器

~10MM高清电动变焦镜头、ICR双滤切换

支持三码流同时输出,主码流最高分辨率1080P@60FPS、

最高帧率1920*1080@60FPS

视频移动联动白光灯

支持宽动态、背光补偿、强光抑制、3D降噪和图像翻转

支持、HP/MP/BP、M-JPEG编码

字符叠加字库类型支持矢量、点阵可选

支持ANR功能

支持结构化语义

支持智能分析,包括行为分析、车牌识别、人脸侦测、人数统计、异常检测等

支持走廊模式、透雾、场景模式设置

双内核备份

支持ROI感兴趣区域视频压缩技术、支持SVC编码

支持图片叠加、MTU设置、多播、心跳、黑白名单、SNMP

全铝外壳IP67,防护等级,防雷、防浪涌

支持POE、DC12V、AC24V供电。

支持TF卡,可选本地存储

支持USB接口,可选本地存储或USB无线WIFI接入(需外接适配器) 技术规格:

摄像机

传感器1/"E XMOR CMOS

核心处理器ARM9架构

操作系统嵌入式L INUX操作系统

像素200万

图像分辨率主码流最高分辨率:1080P(1920×1080)副码流最高分辨率:4CIF(704×576)

第三码流分辨率:720P(1280×720)

帧率PAL:1080P@50FPS,960P@50FPS,720P@50FPS NTSC:1080P@60FPS,960P@60FPS,720P@60FPS

宽动态120D B

强光抑制支持

数字降噪3D数字降噪电子快门1S~1/100000S

最低照度彩色:,AGC ON)

黑白:L UX,AGC ON);0L UX WITH IR

彩转黑支持自适应、内同步、外同步、黑白、彩色、定时设置

视频参数图像亮度、对比度、饱和度可调

图片叠加支持200×200大小BMP24位图像叠加,可选择区域

感兴趣区域ROI支持主副码流各四个重点区域

图像处理支持NIR红外增强、背光补偿、透雾、场景模式设置、走廊模式

镜头

焦距~10MM电动变焦镜头

水平视场角°~°

镜头接口类型¢14

红外功能

红外距离20M~50M红外照射距离

人脸识别访客通道管理系统方案(自助访客机)

访客人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年8月01日 目录 第一章访客系统方案..................................................... 1.1访客系统介绍....................................................... 1.2人脸识别特性....................................................... 1.3场景应用........................................................... 1.4系统流程........................................................... 1.4.1自助访客流程(无人值守)......................................... 1.4.2前期环境配置..................................................... 1.5功能说明........................................................... 1.5.1后台可查询进、出的记录及照片..................................... 1.5.2通过表格导入批量上传照片......................................... 1.5.3临时访客功能..................................................... 1.5.4人脸识别考勤功能................................................. 1.6设备介绍........................................................... 1.6.1自助访客机....................................................... 1.6.2 圆柱式人脸识别门禁 ............................................. 1.7现场安装效果图..................................................... 1.7.2人脸识别通道..................................................... 1.8主要功能简介....................................................... 1.8.1台式访客登记流程................................................. 1.8.2人工预约访客说明................................................. 1.8.3自助访客登记流程................................................. 1.8.4固定用户登记流程................................................. 1.8.5用户登记......................................................... 1.8.6自定义访客凭条................................................... 1.8.7人员信息管理.....................................................

人脸识别系统

人脸识别解决方案 浙江大华技术股份 有限公司 解决方案部大华人脸识别解决方案

目录 1 人脸识别技术 (3) 2 人脸识别解决方案 (4) 3 第二章. 方案概述 (5) 3.1 项目概况 (5) —

1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。 1.1人脸识别解决方案 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。

人脸识别系统说明书-企业型(E5)

企业型 人脸识别考勤系统说明书

目录

1. 产品说明 1.1产品概述 企业型E5考勤机系列,专门针对企业级用户的考勤应用而设计,将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器,实现脱机使用,系统长期工作稳定。同时,通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合,分析人脸特征作为身份识别的依据,提供准确的人员通行权限/考勤记录。 新企业型E5考勤机系列,使用3.5寸全触摸大屏幕,更佳感官体验,不带机械键盘,结构精致,配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件,操作简便,符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术,光线适应能力强,24小时全天候工作,是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能,配备飞瑞斯新考勤软件,支持多种识别模式,广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号 支持选配: ?ID/IC韦根读卡模块集成(内置读卡模块) ?网络用户数据同步(联网版) ?远程视频监控(视频监控平台) 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法,结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器,识别精度更高,识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品,具备优秀的光线适应能力;同时,不受种族肤色及性别的影响,不受面部表情,胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术,白天黑夜都能良好识别,24小时不间断工作 ?稳定性高,低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器,完全脱机操作,系统经过长期运行检测,工作稳定。同时,设备支持自动休眠模式,环保节能 ?操作简单,界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏,人性化的GUI界面和WEB端管理软件,支持本地操作及提供实时显示功能,并有声音提示 ?人脸识别模式,不可替代性 基于人脸唯一性特征,无法被替代及复制 ?多种识别模式可选 可根据用户需求灵活设置:单人脸识别;单刷卡识别,ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间,自动捕获人脸,具备模板自学习功能,随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库,保证数据库的模板始终为用户最近信息资料,从而始终正确识别人脸 ?海量存储,U盘备份 ?SD卡本地数据存储,存储容量可根据要求扩充,支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件

人脸识别加IC卡刷电梯梯控方案设计

人脸识别智能电梯控制系统 设计方案 适合:高档住宅小区物业类

第一章电梯控制系统简介及设计依据 电梯管理系统简介 简单介绍一下智能人脸识别电梯管理系统:智能人脸识别电梯控制管理系统由安装在电梯轿厢的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。电梯的使用人员通过人脸识别确定身份后,电梯可以开放所有按键权限,使用者选择自己所要到达的楼层按键,点亮按键并启动电梯到相应楼层;没有登记授权的人员,则不能使用。 1.2 系统主要设计依据规范 ●《智能建筑设计标准》(DBJ08-47-95) ●《民用建筑电气设计规范》(JGJ/T16-92) ●《电气装置安装工程施工及验收规范》(GBJ23-90,92) ●《建筑与建筑群综合布线系统工程施工和验收规范》 ●《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-94) ●《建筑工程安装电器图集》 ●《安防建筑设计标准》(EBD-03-95) ●《商用建筑线缆标准》(EIA/TIA-569) ●CJ/T166-2002 建设事业IC卡应用技术标准 ●ISO 14443 TYPE A/B 非按触式IC卡读写标准 ●ISO/IEC9789-2 加密标准 ●ISO 7816 IC卡特性标准 ●ISO 9992 IC卡与写卡机之间的传输信息格式及交易流程规范●ISO 10202 IC卡交易系统安全架构 ●ISA RP55.1 数字处理计算机硬件测试 ●ANSI/ISA S82.01 电气和电子设备、测量和控制机相关设备的一般要求●GB8566-88 计算机软件开发规范 ●GB8567-88 计算机软件产品开发文件编制指南 ●电力企业计算机管理信息系统实用化验收导则(试行) 第二章系统方案

智慧-标准方案-人脸识别布控系统校园方案

人脸识别布控系统校园解决方案

目录 第一章项目概述 (1) 第二章需求分析 (2) 第三章幼、小学校人脸识别系统详细设计 (3) 概述 (3) 系统架构 (4) 系统组成 (4) 系统功能 (5) 入校、离校手机通知 (5) 陌生人入校预警 (5) 陌生人出校预警 (6) 学生上课期间外出预警(需定制) (6) 人脸抓拍存储 (6) 人脸检索 (7) 实时布控、报警推送 (8) 预警及报警分级管理 (9) 人脸统计分析 (9) 人脸轨迹分析 (9) 多监视库管理 (10) 配置管理 (11) 系统部署 (11) 第四章初、中、高等学校人脸识别系统详细设计 (13) 概述 (13) 系统架构 (14) 系统组成 (14) 系统功能 (15) 校门口人脸识别布控 (15) 宿舍楼人脸识别布控 (17) 教学楼、图书馆人脸识别布控 (18)

重点场所人脸识别布控 (20) 人脸抓拍存储 (20) 人脸检索 (21) 实时布控、报警推送 (22) 预警及报警分级管理 (23) 人脸统计分析 (23) 人脸轨迹分析 (23) 多监视库管理 (24) 配置管理 (25) 系统部署 (25)

第一章项目概述 随着经济的发展,社会开放程度的提高,社会上的一些违法犯罪事件也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境,保障师生在校的学习和生活安全一直是教育部门和社会各界关注的焦点。中小学校、幼儿园的校园安全建设尤其重要,中小学校师生均属于安全防卫能力较弱的群体,大部分中小学生尚未成年,防范意识和自我保护能力比较弱。中小学校园安全问题,维系着社会的稳定,牵动着家庭的幸福,已成为全社会密切关注的话题,直接影响到和谐社会的建设。 据社会调查显示,造成中小学校安全事故发生的原因,很大一部分是由外来的侵害造成的,包括冒领接走、被绑架和学生外出活动伤害等等。针对上述事件,可以通过加强学生接送管理、校门进出人员管理、宿舍人员出入管理等措施来改善和避免。 此外,大学校园的学生安全管理也受到社会各界和学生家长的重点关注,大学生夜间晚归、夜不归宿、多日未出宿舍等行为,以及校园安全保卫如防卫小偷、社会不良分子等,都需要重点投入以改善现有的问题和状况。 人脸识别技术具有识别的唯一性,身份鉴定不可仿冒,能很好地解决以上学校在安全管理方面存在的难题,为学生营造健康、安全的校园环境,这一生物识别技术的应用正在成为校园安全建设的新动向。

人脸识别加IC卡刷电梯梯控方法

设计方案 适合:高档住宅小区物业类

第一章电梯控制系统简介及设计依据 电梯管理系统简介 简单介绍一下智能人脸识别电梯管理系统:智能人脸识别电梯控制管理系统由安装在电梯轿厢的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。电梯的使用人员通过人脸识别确定身份后,电梯可以开放所有按键权限,使用者选择自己所要到达的楼层按键,点亮按键并启动电梯到相应楼层;没有登记授权的人员,则不能使用。 1.2系统主要设计依据规范 ●《智能建筑设计标准》(DBJ08-47-95) ●《民用建筑电气设计规范》(JGJ/T16-92) ●《电气装置安装工程施工及验收规范》(GBJ23-90,92) ●《建筑与建筑群综合布线系统工程施工和验收规范》 ●《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-94) ●《建筑工程安装电器图集》 ●《安防建筑设计标准》(EBD-03-95) ●《商用建筑线缆标准》(EIA/TIA-569) ●CJ/T166-2002建设事业IC卡应用技术标准 ●ISO14443TYPEA/B非按触式IC卡读写标准 ●ISO/IEC9789-2加密标准 ●ISO7816IC卡特性标准 ●ISO9992 IC卡与写卡机之间的传输信息格式及交易流程规范 ●ISO10202 IC卡交易系统安全架构 ●ISARP55.1数字处理计算机硬件测试 ●ANSI/ISAS82.01电气和电子设备、测量和控制机相关设备的一般要求 ●GB8566-88计算机软件开发规范 ●GB8567-88计算机软件产品开发文件编制指南 ●电力企业计算机管理信息系统实用化验收导则(试行) 第二章系统方案 电梯管理子系统解决方案 系统模式:人脸识别的楼控模式 电梯门禁系统由安装在电梯厅内的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。 电梯门禁系统在电梯处于消防、检修等特殊状态时自动退出管理,也可以通

人脸布控系统

人脸布控系统介绍 人脸识别技术原理 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。其他公司可能是是靠两点定位,他们只做两个瞳孔,那样做就是在造成在人脸检测的时候,不太精确,你带墨镜的时候,他根本就检测不出来这是张人脸;而我们是基于4点定位的人脸识别,如果用我们的算法,即使你把两个眼睛遮住了,我们靠鼻尖和嘴,我们还是能把这个人脸找出来;我们靠4点来做定位,定位到人脸后,然后把人脸抠出来,抠出来后我们会提取300个特征,比如说是像瞳孔间距,鼻尖到你的眼角的距离以及跟你骨骼相关的一些特征等,然后将这些特征存到数据库里,每个人脸就是300个特征点,每个特征点我们现在是八个字节,一个人脸也就2.4K,这就比图像要小得多,所以我们现在建了人脸库以后,人脸库里存的都是2.4k 的一个数据文件,所谓的比对,就是和特征库里的特征进行比对,可能几千或者几万各特征文件去一一比对,然后找出最相似的人脸。 所以就说女士日常的这种化妆,或者是局部的垫个鼻子,这不会太影响识别,但除非说是她整个脸部的轮廓都改变比较大的话,那可能就会影响识别。 人脸识别:技术挑战 但是人脸识别没有那么完美,跟人的期望还是有一定的差距,它还是会受到一些因素的影响,那么,总结起来的有以下几个因素。 (1)可见光 光线的变化对它的识别准确性还是会有较大影响,像顺逛,逆光,日光啊,晴天,阴天,那这个在整个业界水平来看的话,没有哪家公司是能够做到完全不受光线影响的,但是我公司这两年的技术发展,在一定程度上比较好的解决了光线的影响。 (2)角度 大多数公司只能做到15度,而我们现在能够做到更广,一般我们现在是上下的话是20度到25度,左右的话是25度到30度这么一个范围可识别,但是如果仅仅是检测到人脸但是不要求我们识别,我们可以做到50度到60度这么一个更侧的角度。 (3)遮挡 遮挡包括帽子、眼镜、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素。胡须是不会有什么影响,眼镜的话除非是那种非常大的蛤蟆镜,那可能因为脸部特征已经散失了三分之一多了,这个会影响,但如果是那种一般的小的墨镜那也是OK的,像我们正常带的这个眼镜,是没有影响的,口罩

视频门禁之动态人脸识别侦测门禁、通道、梯控系统解决方案

视频门禁之人脸识别监控系统解决方案 一、需求背景 在公共场所,人流量巨大,依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标,在不干扰群众自由通行的情况下,很难快速方便的辨别其身份。传统方式,案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频,不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。 为了对付各种各样的刑事犯罪,保护国家和人民群众的生命财产安全,保证各行各业和国家重点部门的正常运转,采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展,诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术,将动态人脸识别技术应用于视频监控中,从而使在不易被监控目标察觉的情况下,达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。 将动态人脸识别技术与视频监控相结合,对重点监控区域进行人脸识别布控,对于协助公安干警快速侦破案件,避免犯罪事件的发生,维护社会和谐稳定,创建平安和谐城市具有重要的意义。

二、系统概述 人脸识别布控系统,把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对,能够同时进行多路视频分析比对,在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外,系统还支持单目标多张照片批量导入,多目标批量照片导入等各种导入方式,在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。 系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息,实现人员识别和报警的功能,而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据,并和黑名单中的人员进行对比。

菲米尔人脸识别设备说明书培训资料

菲米尔人脸识别设备说明书

目录 第一部分使用概述 (1) 第一章前言 (1) 第二章安装说明 (2) 安装与连接 (2) 使用环境需求 (5) 使用流程 (6) 开机 (6) 第二部分管理员配置与操作 (8) 第一章配置管理员 (8) 进入管理员模块 (8) 配置管理员 (9) 管理员 (9) 人脸登记 (9) 登记完成 (9) 修改或删除管理员 (9) 编辑管理员 (10) 第二章管理员功能菜单 (11) 验证管理员 (11) 打开功能菜单 (11) 第三章管理员功能操作 (12) 用户管理 (12) 用户管理模块 (12) 用户登记参数 (12) 用户管理的操作 (13)

记录管理 (17) 记录管理模块 (17) 查询方式 (17) 清空记录 (17) U盘管理 (18) U盘的功能操作 (19) 系统设置 (21) 系统设置模块 (21) 系统设置 (21) 系统信息 (26) 系统信息界面 (26) 系统信息 (26) 第三部分普通用户使用 (27) 人脸识别 (27) 识别成功 (28) 刷卡人脸比对 (29) 工号人脸比对 (30) 附录 (31) 技术规格 (31) 注意事项 (32) 注意:使用的图片仅为参考,实际显示内容根据设备型号和使用状况,可能有所不同;说明中所列部分功能为选配功能,如刷卡、韦根等,请 以拿到的实物作为参考。本手册内容若有变更,恕不另行通知。 对于PC操作系统,建议使用XP专业版或WIN732位系统;OFFIC E版本建议使用2007如需要兼容2003,建议安装2003兼容包。

第一部分使用概述 第一章前言 人脸识别设备,以“人脸的唯一性”和为用户提供快捷,有效的用户管理服务为理念而设计,采用最新Face Image+ V4.0人脸识别技术,实现脱机使用,系统长期工作稳定。同时,通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与低功耗处理器的完美结合,分析人脸特征作为身份识别的依据,提供准确的人员校验记录。 这款设备,使用3.5寸大屏幕触摸,更佳感官体验,不带机械键盘,结构精致,配合人性化的GUI界面、语音提示操作及WEB管理软件,操作简便,符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术,光线适应能力强,24小时全天候工作,是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别设备。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能,支持多种识别模式,每个用户可单独选择识别模式,设置识别成功个人提示信息。

平安城市人脸识别系统解决方案

平安城市人脸识别系统解决方案

浙江大华技术股份有限公司 解决方案部 大华人脸识别解决方案V1.0 —公安线

目录 第一章. 方案概述 ............................................................... 错误!未定义书签。 1.1 项目概况 ................................................................... 错误!未定义书签。 1.2 需求分析 ................................................................... 错误!未定义书签。 1.3 建设目标 ................................................................... 错误!未定义书签。 1.3.1 人脸识别技术.................................................. 错误!未定义书签。 1.3.2 高危人员比对.................................................. 错误!未定义书签。 1.3.3 特殊人员比对.................................................. 错误!未定义书签。 1.3.4 人员布控报警.................................................. 错误!未定义书签。 1.4 建设内容 ................................................................... 错误!未定义书签。第二章. 总体设计 ............................................................... 错误!未定义书签。 2.1 逻辑架构 ................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统拓扑 ................................................................... 错误!未定义书签。 2.3 联网设计 ................................................................... 错误!未定义书签。 2.4 人脸识别数据流 ....................................................... 错误!未定义书签。 2.4.1 实时比对.......................................................... 错误!未定义书签。 2.4.2 历史查询.......................................................... 错误!未定义书签。 2.5 人脸三大业务库 ....................................................... 错误!未定义书签。 2.6 性能指标要求 ........................................................... 错误!未定义书签。第三章. 前端设计 ............................................................... 错误!未定义书签。 3.1 前端系统组成 ........................................................... 错误!未定义书签。 3.2 布点设计 ................................................................... 错误!未定义书签。

人脸识别系统软件安装与使用多奥说明书

人脸识别系统软件安装与使用说明书 收到产品先检验产品是否损坏,如下图,接电源线和网线测试,显示屏出现画面和左上角出现IP地址即是正常,下面就是软件的安装和使用的操作。 一、先安装人脸识别软件,解压压缩包,双击下面的文件 点击安装,一直点击下一步和确认直到安装成功。

安装好后电脑桌面上出现这个图标。 双击打开,登陆进去,用户名admin,密码为admin。 PS:第一次登陆测试连接数据库,不用修改设置,点击测试连接就可以了 二、软件安装完毕后,登录后先连接设备,如下图 设备号、设备名称、设备类型、终端SN、IP地址、端口号、通讯密码为必填项,如输入错误,将影响系统与设备的交互。其中设备号必须为数字,设备名称可任意取 一个名称,设备类型选择DARL-SB-SF离线版,型号、端口号默认即可,通讯密码默 认为12345678,如果你更改了设备上的密码,则这里必须与设备上保存一致,否则 无法通讯。 点击【设备管理】---【添加】输入终端SN和IP地址

如下图,在设备的左上角的终端SN和IP地址

进入设备管理,点击【参数设置】 在网络参数不用修改通讯密码和网络参数,点击设置密码; 再点击网络参数的设置。 在回调参数设置更改设置,将圈中的IP改为电脑的IP地址。 三、添加人员信息 1.【人员管理】模块是对人员信息、人脸信息、卡信息等资料的管理,包括部门定义,添加、编辑、删除人员,人员离职,人员调动,人脸录入,IC卡登记等相关操作。

2.如下图1是管理部门,2是管理人员信息 3.点击【添加】,编辑增加员工 3.1绑定卡号(可以设置通行权限和有效期)

人脸识别布控系统建设方案

人脸识别布控系统建设方案

目录 1、前言 (3) 2、平安城市应用需求 (4) 3、系统方案设计 (5) 3.1人脸识别技术简介 (5) 3.2人脸比对系统说明 (7) 3.2.1前端接入层 (7) 3.2.2人脸识别分析层 (8) 3.2.3传输层 (9) 3.2.4管理及应用层 (9) 3.3系统应用功能 (11) 3.4系统特点及优势 (13) 4、产品介绍-高清人脸比对分析仪 (14) 4.1高清人脸比对分析仪 (14) 4.2设备性能指标 (15) 4.3影响人脸识别准确度的因素 (16)

1、前言 随着经济的发展,城镇建设速度加 快,使得城市中人口密集,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,近年来社会上不断出 现的各类恐怖袭击事件、报复社会伤人事件、以及各类刑事案件等均呈逐年升高的趋势,罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进,实施的地点包括在各类人群聚集的场所、车站、机场、码头等,监控难度非常大,给广大公安人员预防案件发生、以及后期侦破案件都增加非常大的难度。 平安城市监控系统是一种非常有效的管理手段,能很好的协助公安人员,对各个监管区域的实时查看,以及在出现问题后能快速复查该区域的视频录像。目前平安城市的视频监控领域的两个最主流的发展趋势,即为高清化和智能化,高清视频监控系统已经开始逐步替换传统的模拟视频监控系统,而智能化则是将使得视频监控系统不仅能够“看得清”,而且需要能够“看得懂”,作为视频监控中最主要的被关注对象(监控对象)——“人”,其身份识别就成为看得懂的一个最重要的需求之一,而如果需要从视频中能直接识别出是谁,则需要借助人脸识别系统。

人脸识别考勤机说明书

人脸识别管理系统说明书

目录 第一部分使用概述 (1) 第一章前言 (1) 第二章安装说明 (2) 安装与连接 (2) 使用环境需求 (5) 使用流程 (6) 开机 (6) 第二部分管理员配置与操作 (8) 第一章配置管理员 (8) 进入管理员模块 (8) 配置管理员 (9) 修改或删除管理员 (9) 第二章管理员功能菜单 (11) 验证管理员 (11) 打开功能菜单 (11) 第三章管理员功能操作 (12) 用户管理 (12) 记录管理 (17) U盘管理 (18) 系统设置 (21) 系统信息 (26) 第三部分普通用户使用 (27) 人脸识别 (27)

识别成功 (28) 刷卡人脸比对 (29) 工号人脸比对 (30) 第四部分IE管理界面 (31) 第一章前期准备 (31) 网络配置 (31) 登陆系统 (32) 第二章功能介绍 (33) 首页 (33) 系统设置 (34) 网络设置 (35) 用户管理 (36) 考勤设置 (38) 假期设置 (39) 识别记录 (40) 考勤报表 (41) 附录 (42) 技术规格 (42) 注意事项 (43) 注意:使用的图片仅为参考,实际显示内容根据设备型号和使用状况,可能有所不同;说明中所列部分功能为选配功能,如刷卡、韦根等,请 以拿到的实物作为参考。本手册内容若有变更,恕不另行通知。 对于PC操作系统,建议使用XP专业版或WIN732位系统;OFFICE版 本建议使用2007如需要兼容2003,建议安装2003兼容包。

第一部分使用概述 第一章前言 人脸识别考勤/门禁机,以“人脸的唯一性”和为用户提供快捷,有效的考勤管理服务为理念而设计,采用最新Face Image+ V4.0人脸识别技术,实现脱机使用,系统长期工作稳定。同时,通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与低功耗处理器的完美结合,分析人脸特征作为身份识别的依据,提供准确的人员通行权限/考勤记录。 这款考勤/门禁机,使用3.5寸大屏幕触摸,更佳感官体验,不带机械键盘,结构精致,配合人性化的GUI界面、语音提示操作及WEB 管理软件,操作简便,符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术,光线适应能力强,24小时全天候工作,是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能,自带考勤软件,支持多种识别模式,每个用户可单独选择识别模式,设置识别成功个人提示信息,支持节假日管理等功能,广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。

人脸识别布控系统方案

人脸识别布控考勤及门禁系统 应用方案 设计单位:武汉美讯华迪科技有限公司 负责人:许波

目录

背景概述 随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,我国城市人口日趋密集,城市人口流动性也大大增加,加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。 当前公安机关追逃主要靠工作人员人工去排查,由于人流量太大,要靠人工去记住犯罪嫌疑人的模样再去辨别,往往容易漏识、误识。而如果要通过巨量的监控视频去查找、确认犯罪嫌疑人,这个工作量也会非常大,效率很低。如何引进高新技术,快速、高效的辨别犯罪嫌疑人员,是公安机关、安保部门亟需解决的问题。 随着深度学习,大数据等新技术的发展,人脸识别的效果在某些条件下,已经超越人眼识别的效果,人脸识别技术在视频监控领域应用成为可能。人脸生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术,具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点,在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。天地伟业开发的人脸布控系统,主要是针对公安对在逃人员进行追逃布控场景提出的一套解决方案。 1.专业术语 人脸检测:确定图像中人脸的确切位置和大小,以方便将人脸区域从图像切割出来。 人脸抓拍:在视频中跟踪人脸,并在跟踪的过程中连续抓拍多张同一个人的人脸照片进行图片质量评估,当人脸离开检测区域时,生成图片质量最高的正面人脸照片。 人脸识别:通过计算机自动判断两幅人脸照片相似度的技术,它是人体生物识别技术的一种。 人脸建模:特征点定位算法找出脸部的各个特征点的位置,算法根据特征点的位置对人脸大小进行归一化(即将所有的人脸进行仿射变换,根据特征点的位置与一个预设的模板对齐)处理。 黑名单实时报警:系统对在特定重点场所的卡口位置抓拍的人员与布控名单数据库中的布控 人员进行实时比对,如果人脸的相似度达到预设的报警阀值,系统就可以报警。 人脸属性识别:对人的肤色、性别、年龄段、穿戴等人脸信息的识别。 深度学习:深度学习,简单来说,是一项模拟人脑结构的机器学习算法。 2.系统简介 本系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现,是一套专门用于人员动态布控的预警系统,集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储检索和自动预警技术于一体。通过在人员经过地点设卡部署摄像机,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。将抓拍到的人脸图片进行存储,并与人脸布控名单库进行实时比对,当发现布控人员时,系统自动发出报警信号,并采用多种联动方式通知值班民警或值班人员。系统具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能,可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。 3.系统特点 一、动态比对支持超大人脸库,一般厂家动态比对仅能支持到1000人脸库,算法动态比对库2000人脸库级别识别率仍然是非常稳定的。 二、实时分析JPEG视频流和图片流,既支持专用人脸检测相机,也支持普通相机传过来的视频流。 三、采用高清逐帧检测/跟踪技术,自动扫描监测区域内的人员,输出最佳人脸图像。 四、可检测左右旋转±30度以内,俯仰±15度以内的人脸,算法适应范围高于国内其他厂家。

公安局人脸识别智能控系统实施方案1.0

公安局人脸识别智能监控系统 实施方案 V 2.0 飞锐智能科技有限公司 20108月

一、情况分析 主要根据我司先前的工作经验,先估计系统需求情况如下: 1、配合本市311工程监控系统的建设,增加人脸识别的智能化系统功能; 2、对已建设的视频监控系统进行有效补充,主要是对若干监控点进行实时 抓拍人脸,存储之以备事后的快速搜索及人脸识别; 3、可以对存储的人脸进行检索; 4、可以对存储的人脸进行比对搜索; 5、系统支持与视频监控系统进行联动,即可根据人脸关联到对应监控录像 片段,人脸预警时自动切换显示对应的即时视频画面; 6、在有特殊重要行动或紧急需要时,将特定人员目标设置到若干人员出入 口的监控点上布控,通过动态抓拍及识别人脸,在目标出现时自动预警; 7、人脸识别要求有一定条件,而监控现场环境复杂多样,可能受到摄像机 安装、光线、姿态等条件制约,故用户方目前并不要求很高的识别效果; 8、能提供系统联通所需的网络资源。

系统结构示意图 图注:下半部是已有网络监控系统的大致构成形式,而上半部则是飞锐智能科技有限公司人脸识别智能监控系统的主要构成部分。 对上述对人脸识别的要求,可以以飞锐智能科技有限公司科技的人脸识别智能监控系统ISFaceWatch 3.0为骨干来实现。 二、实施方案 相关步骤如下: 1、大致实施流程 第一步:选择安装人脸抓拍的若干监控点位置 这方面一般是从公安的业务需要考虑,可能的考虑因素: ?人员经常出入或者事件频发的重要场所: ?出入口、通道的环境容易控制,适合人脸抓拍; ?监控点同时安装有视频监控设备(或者人脸抓拍摄像头同时作为一路监控画面接入已建视频监网络);这样便于人脸与监控联动; 注意,初步选定的抓拍点,一般都要再进行现场勘察,以确定现场环境、光线、设备安装方式及位置的可行性; 第二步:安装中心端后台系统 安装中心后台系统,主要是相关的服务器设备上,安装上前端采集服务器、通信服务器、比对服务器; 在管理系统中,将各抓拍点的信息进行录入,以便系统进行管理。 另外就是布控管理机和报警处理机。 第三步:在选定的抓拍点安装飞锐智能科技有限公司视频盒 飞锐智能科技有限公司视频盒是独立的小型硬件,可就近安装于人脸抓拍现场,走网络连接到后台系统; 将抓拍点分批,分别安装视频盒,并接入网络; 同时,抓拍摄像头的画面也接入到视频监控中。 抓拍的人脸数据通过网络传送,送到中心端后台系统处理。

访客动态人脸识别通道闸机系统技术方案(东南创通)

2018年8月17日

目录 一、概述 (3) 1、背景分析 (3) 2、设计原则 (3) 二、系统介绍 (4) 1、访客系统介绍 (4) 2、人脸识别特性 (5) 3、产品介绍 (6) 4、系统主要功能简介 (11) 三、公司简介 (20) 四、售后服务 (22) 1、维修技术人员情况 (22) 2、维护服务 (22) 3、维修服务及应及维修时间安排 (22) 4、售后服务流程 (23) 5、以下情况不属保修范围 (23) 6、更新改进服务 (23) 7、建立用户档案,完善产品质量 (23)

一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快,城市人口日趋密集,人口流动性也大大增加,社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中,多采用人工排查的方式,要排查重要场所人员身份,和限制外来人员进入固定区域,不仅费时费力,还可能造成遗漏等情况,排查效率大打折扣,同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题,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,针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面,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、实时人脸抓拍和人证比对,从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行,访客人员人证比对登记,解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题,人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则;本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的;方案设计具有科学性、合理性、可操作性。

安防人脸识别布控系统V10

人脸识别布控系统 目录 一.系统介绍 (2) 二.系统架构 (2) 三.系统描述 (4) 四.系统清单 (5) 五.系统部署 (8) 六.软件操作 (13)

一.系统介绍 随着技术的不断发展与成熟,人脸识别技术已开始在公安、教育、政府、医疗等行业中得到广泛应用,以证件照为主体建立基础人像库,在车站、机场、智能楼宇、园区出入口、宾馆等重要场所架设人脸识别监控摄像机,形成人脸卡口,通过实时的人脸检测并与后端的黑名单库进行实时的人脸比对,一旦发现黑名单中的可疑对象即第一时间告警,可以最大限度防止各种可能危及国家安全的犯罪行为的发生。与此同时,还可通过多个人脸卡口的协同工作,对重点关注的嫌疑犯人进行联网布控,有效提升嫌疑犯追逃的效率。 星网安防人脸识别系统提供了治安业务亟需的人脸布控应用,可广泛应用在教育、医疗、园区等行业,为用户提供快速、高效、准确的实时告警,并作为一种有效提升用户工作管理效率的手段。 二.系统架构 星网安防人脸布控系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构,包括前端布控网络摄像机、服务器端和客户端。 星网安防人脸布控系统分为单机版系统和网络版系统,人脸布控单机版和网络版系统都是客户端/服务器模式,单机版是把抓拍、匹配、数据库等服务全部装到一台硬件服务器中(产品直接以软硬一体的方式提供),可分析的路数比较少,1080P在4路以内,用于路数分析较少时部署。 网络版系统是把抓拍、匹配、数据库等服务模块分开安装到多台硬件服务器中,分别完成各自的功能,可分析的路数比较多,分析路数1080P在4路以上,用于路数较多时部署。

系统架构图(单机版系统) 系统架构图(网络版系统)

项目需求2018年人脸抓拍识别监控系统设备

项目需求 一、项目背景: 随着教育信息化工作的深入和安防技术的不断发展,校园安防保卫得到了各级教育主管机构越来越多的重视,校园安防应用虽与其他行业存在众多通性,但也有一些自身的特点和要求。传统校园安防主要依靠视频监控系统,依据人对视频信息的内容作出判断,对异常行为进行分析和处理。但很多校园安全事件的发生证明,单单依靠视频监控系统很难应对目前校园安保的严峻形势。基于深度学习模型的人脸识别技术以及基于此技术的动态人像智能应用系统,可以提供人脸注册、人脸布控、人数抓拍统计、人脸库管理、检索比对等核心业务功能,可应用于校园进行人脸实时布控,提供快速、高效、准确的实时告警。通过本系统的部署,从校园出入口控制和区域安防入手改造传统校园出入体验,引领校园安防监控进入“识人”时代,从此师生的脸就是ID,有效提高校园治安管理水平。 本次项目采用基于机器学习的人脸检测算法和基于三维特征向量的人脸识别算法,通过精确的人脸检测及特征点定位、人脸的三维特征向量模型、人脸角度估计,进行人脸三维变换和低失真变形,将目标人脸与样本人脸特征向量对齐,提高比对精度,从而有效提高在上述各种情况下的人脸识别效果。本次项目运用的人脸识别技术包含以下核心单元: 1.特征点定位单元,用于对获取的原始人脸进行特征点定位; 2.三维向量模型建立单元,用于根据一个人脸训练集的二维特征点建立通用的人脸的三维特征向量模型; 3.人脸角度估计与三维变换单元,用于通过通用的三维人脸特征向量模型以及原始人脸的特征点,重建原始人脸的三维人脸模型和原始人脸的角度; 4.特征提取单元,用于从预处理后人脸中提取代表该人脸最具判决特征的特征向量; 5.特征比对单元,将目标人脸与数据库中已存储的样本人脸特征集合进行特征向量比对。 整个系统建设采用分层结构设计,由前端采集子系统、网络传输子系统、中心处理平台组成。前端设备结构简单稳定,集成度高,安装维护方便,中心管理平台功能丰富,具有人脸布控、人脸搜索等功能,将分散、独立的现场采集点进行联网,实现统一监控和统一管理。具体包括: 1)前端采集子系统 前端采集子系统采用支持宽动态、低照度的高清枪型摄像机,实现全天候实时监控功能。通过可调焦距镜头保证人脸采集的角度和清晰度,在必要的情况下安装补光灯。 2)网络传输子系统 主要承担将前端设备记录的人脸信息传输到后端管理中心的任务,同时操作人员在中心平台应用远程管理软件通过该网络可对前端设备进行远程管理、状态监测及设备参数设置。 3)中心处理平台 中心处理平台部署于核心机房,是人像智能监控系统的核心,主要由人像结构化引擎、微信服务器、应用服务器、数据库服务器和流媒体服务器组成,实现人像检测、跟踪、特征提取以及与已建立的人像库进行基于人像特征的实时比对,并提供检索和微信公众号服务。中心处理平台通过应用服务器响应人像识别应用终端(PC客户端)发起的业务请求,通过后台连接的人像结构化引擎、应用平台执行具体的业务请求,将对应的业务结果回传到人像识别应用终端。此外,应用服务器通过数据库服务器实现人像库的创建、更新等操作,通过存储模块和流媒体服务器实现视频预览、回放以及对应于人像识别结果的视频片段及图片的调取。

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