人脸识别巡更系统设计方案审批稿
人脸识别建设方案
人脸识别建设方案一、引言人脸识别技术近年来得到广泛应用，不仅在安全领域起到了重要作用，还在商业、教育、医疗等领域展现巨大潜力。
本文将针对人脸识别建设提出一套方案，旨在实现高效、准确、安全的人脸识别系统。
二、系统需求分析1. 系统功能要求（1）准确性：人脸识别系统应具备较高的准确性，能够准确地识别出目标人物。
（2）实时性：系统应能实时响应，实现快速的人脸检测和识别。
（3）可靠性：系统应具备良好的稳定性、可靠性，确保系统长期稳定运行。
（4）安全性：系统应加密人脸数据，确保个人隐私不被泄露。
2. 系统性能要求（1）响应速度：系统应能快速响应，提供实时的人脸识别服务。
（2）检测精度：系统应能够准确地检测人脸特征点，避免误判。
（3）识别准确率：系统应具备高准确率的人脸识别算法，确保识别的精度。
3. 系统硬件需求（1）摄像头：采用高清晰度、高帧率的摄像头，以获取清晰、稳定的人脸图像。
（2）服务器：配置高性能的服务器，满足实时处理大量人脸数据的需求。
4. 数据存储与管理要求（1）数据存储：建设一个安全、高效的数据库，用于存储人脸特征值和个人信息。
（2）数据管理：建立完善的数据管理系统，实现对人脸数据的管理和查询。
三、系统建设方案1. 系统架构设计（1）硬件架构：采用分布式架构，将摄像头部署在各个需要进行人脸识别的场所，通过网络连接到中央服务器。
（2）软件架构：搭建服务器端的人脸识别算法，通过与摄像头的实时数据交互，实现快速、准确的人脸识别。
2. 人脸数据采集与预处理（1）数据采集：配置高清摄像头，采集人脸图像并提取人脸特征点。
（2）数据预处理：对采集的人脸图像进行预处理，包括降噪、对齐、归一化等处理，提高后续处理的准确性和速度。
3. 人脸特征提取与比对（1）特征提取：使用先进的人脸特征提取算法，将人脸图像转化为人脸特征向量。
（2）人脸比对：通过计算两个人脸特征向量之间的相似度，实现人脸的比对和识别。
4. 数据存储与管理（1）数据库设计：设计人脸特征值和个人信息的数据库结构，采用加密算法保护数据安全。
《2024年基于OpenCV的人脸识别系统设计》范文
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的发展，人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分。
该技术被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉库，为开发者提供了进行人脸识别系统的设计和实现的可能。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统设计，包括其设计思路、实现方法和应用前景。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标是实现高效、准确的人脸识别功能。
通过使用OpenCV的强大功能，系统将能够实现对人脸的检测、跟踪、识别和比对。
此外，系统还应具有良好的实时性和稳定性，以满足实际应用的需求。
三、系统设计原理本系统设计主要基于OpenCV的人脸识别技术，包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
1. 人脸检测：通过OpenCV中的人脸检测算法，系统能够在图像或视频中检测出人脸。
这些算法通常基于肤色模型、形状模型或深度学习模型等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统将提取出人脸的特征。
这些特征通常包括面部关键点的位置、纹理特征、深度学习特征等。
OpenCV提供了多种特征提取方法，如HOG、SIFT、SURF等。
3. 人脸比对：提取出特征后，系统将进行人脸比对。
这通常通过将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对来实现。
比对的算法可以是基于距离度量、相似度度量等。
四、系统设计实现1. 硬件环境：本系统设计的硬件环境包括计算机、摄像头等。
计算机应具备足够的计算能力以支持实时的人脸识别处理，摄像头应具备高清、稳定的图像采集能力。
2. 软件环境：本系统设计的软件环境主要基于OpenCV和Python。
OpenCV用于实现人脸识别的核心算法，Python则用于编写系统的主程序和用户界面。
3. 系统实现流程：首先，通过摄像头实时采集图像或视频；然后，使用OpenCV中的人脸检测算法检测出图像中的人脸；接着，提取出人脸的特征；最后，将提取的特征与数据库中已知的特征进行比对，实现人脸识别。
(完整word版)智慧巡更系统施工方案
(完整word版)智慧巡更系统施工方案智慧巡更系统施工方案1. 项目背景智慧巡更系统是一种便捷高效的安全巡检方式，通过利用物联网技术和人工智能算法，实现对设备和区域进行实时监控和巡检，能够提高安全管理的水平和效率。
本方案旨在介绍智慧巡更系统的施工过程和操作步骤。
2. 施工步骤2.1 系统设计与规划在施工前，需进行系统设计和规划，包括确定巡检区域、安装巡检设备等。
根据实际情况进行需求分析，制定合理的巡检路线和安装位置，确保系统的覆盖范围和效果。
2.2 设备安装根据系统设计方案，对巡检设备进行安装。
安装过程应遵循相关安全规范，确保设备的稳固性和可靠性。
同时，需要进行设备调试和联网测试，确保设备与服务器之间的通信畅通。
2.3 系统配置与调试完成设备安装后，需要对系统进行配置和调试。
包括设定巡检路线、设备联动设置、异常报警规则等。
同时，还需要进行系统功能测试，确保系统的正常运行和功能完善。
2.4 人员培训与验收在系统施工完成后，进行相关人员培训和知识传承。
培训内容包括系统操作、故障处理等。
同时，进行系统的验收测试，确保系统符合要求和预期效果。
3. 应用效果智慧巡更系统的施工完成后，能够有效提升安全管理水平和效率。
具体应用效果包括：- 实时监控巡检区域，随时掌握现场情况；- 自动化巡检过程，减少人力投入和工作负担；- 异常报警机制，及时发现和处理安全隐患；- 巡检数据统计和分析，为管理决策提供依据。
4. 可行性分析在施工前，进行智慧巡更系统的可行性分析是非常重要的。
需要考虑项目的预算和投入、现场环境和条件等因素，确保系统能够顺利施工和应用。
5. 风险与控制在施工过程中，可能会面临一些风险和挑战，如安装困难、设备故障等。
为了控制风险，需要合理分配资源、加强施工管理和保养维护等方面的工作。
6. 总结智慧巡更系统的施工方案包括系统设计与规划、设备安装、系统配置与调试、人员培训与验收等步骤。
通过科学规划、精细施工和全面测试，能够确保系统的正常运行和效果实现。
人脸识别门禁系统策划书3篇
人脸识别门禁系统策划书3篇篇一人脸识别门禁系统策划书一、引言随着科技的不断发展，人脸识别技术在门禁系统中的应用越来越广泛。
人脸识别门禁系统具有高度的安全性、便捷性和高效性，能够有效地提高门禁管理的水平和效率。
本策划书旨在提出一套完整的人脸识别门禁系统解决方案，包括系统的设计、功能、实施和维护等方面，以满足企业、学校、社区等场所的门禁管理需求。
二、系统需求分析1. 安全性要求：人脸识别门禁系统应具备高度的安全性，能够准确识别用户身份，防止非法入侵和冒用他人身份。
2. 便捷性要求：系统应操作简便，用户无需携带门禁卡等物理介质，只需通过人脸识别即可快速进出。
3. 可靠性要求：系统应具备高可靠性，能够在各种环境条件下稳定运行，确保门禁管理的连续性和稳定性。
5. 数据管理要求：系统应能够对用户数据进行有效的管理和存储，包括用户信息、考勤记录、访问记录等，以便进行数据分析和统计。
三、系统设计方案1. 系统架构前端设备：包括人脸识别摄像头、门禁控制器等，负责采集用户的人脸图像并进行识别和控制门禁开关。
后端管理系统：包括服务器、数据库、管理软件等，负责对用户数据进行管理和处理，如用户注册、授权、考勤统计等。
网络通信：采用有线或无线网络连接前端设备和后端管理系统，确保数据的传输和通信的稳定性。
2. 人脸识别算法选择成熟、稳定的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）算法等，确保识别准确率和速度。
对算法进行优化和训练，提高系统的适应性和鲁棒性，能够适应不同环境和光照条件下的人脸识别。
3. 门禁控制方式支持多种门禁控制方式，如刷卡、密码、指纹等，同时也支持人脸识别开门，用户可以根据自己的需求选择合适的开门方式。
可以设置门禁权限，不同的用户可以被授予不同的门禁权限，如进出特定区域、时间段等。
4. 考勤管理功能系统能够自动记录用户的考勤信息，包括上下班时间、迟到早退等情况，方便管理人员进行考勤统计和分析。
可以与企业的考勤系统集成，实现考勤数据的实时同步和共享。
《智慧园区人脸识别系统的设计与实现》
《智慧园区人脸识别系统的设计与实现》一、引言随着科技的飞速发展，智慧园区已经成为现代城市发展的重要方向。
人脸识别技术作为智慧园区的重要组成部分，在提升园区安全、便捷、高效管理方面发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述智慧园区人脸识别系统的设计与实现过程，以期为相关研究与应用提供参考。
二、系统设计（一）设计目标本系统设计旨在实现以下目标：1. 提升园区安全：通过人脸识别技术，实现对园区人员的有效监控与身份验证。
2. 便捷管理：为园区管理人员提供高效、便捷的管理手段，提高工作效率。
3. 保护隐私：确保系统在保障安全的前提下，遵循用户隐私保护原则。
（二）设计原则系统设计遵循以下原则：1. 安全性：确保系统数据安全，防止数据泄露与非法访问。
2. 可靠性：确保系统稳定运行，降低故障率。
3. 用户友好性：界面简洁明了，操作便捷。
（三）系统架构设计本系统采用C/S（客户端/服务器）架构，主要分为前端、后端和数据库三部分。
前端负责与用户进行交互，后端负责数据处理与存储，数据库用于存储用户信息与识别结果。
（四）功能模块设计1. 人脸信息采集模块：用于采集园区人员的人脸信息，并进行预处理与存储。
2. 人脸识别模块：利用人脸识别算法对采集到的人脸信息进行比对与验证。
3. 用户管理模块：用于管理用户信息，包括添加、删除、修改等操作。
4. 数据存储模块：将人脸信息与识别结果存储在数据库中，以便后续查询与比对。
5. 监控与报警模块：对异常情况进行实时监控与报警，保障园区安全。
三、系统实现（一）硬件设备选型与配置选用高清摄像头作为人脸信息采集设备，配置高性能计算机作为服务器，保障系统的稳定运行。
（二）软件开发环境搭建采用Python作为开发语言，使用TensorFlow等深度学习框架进行人脸识别算法的实现。
同时，搭建数据库管理系统，用于存储用户信息与识别结果。
（三）算法实现与优化采用深度学习算法进行人脸识别模型的训练与优化，提高识别的准确性与效率。
巡更系统设计方案
巡更系统设计方案摘要：本文旨在设计一个高效、可靠的巡更系统，以提升巡更工作效率和整体安全性。
巡更系统设计方案将涵盖系统架构、功能模块、数据管理和安全防护等关键要素。
通过合理的系统设计和使用现代技术手段，可实现对巡更工作的全面监控和管理，提供实时数据统计和异常报警功能，提高工作效率和安全性。
一、引言巡更工作是企业、学校、医院等机构必不可少的一项工作。
传统的巡更工作往往需要大量人力和物力投入，监督和管理效率较低。
因此，设计一个高效、可靠的巡更系统对于提升工作效率和整体安全性来说至关重要。
二、系统架构巡更系统的基本架构可以分为四个关键模块：前端设备、数据采集服务器、系统管理服务器和管理端。
前端设备用于采集现场数据，如巡更员的位置和时间信息；数据采集服务器负责接收、存储和处理采集到的数据；系统管理服务器用于管理和控制巡更系统的运行；管理端提供给巡更管理员使用，可以查看和管理系统的数据。
三、功能模块1. 巡更计划管理：巡更管理员可以通过管理端创建巡更计划，设定巡更的时间、地点和巡更员等相关信息。
2. 巡更任务分配：巡更计划创建后，巡更任务会自动分配给相应的巡更员，巡更员可以通过前端设备查看任务和相关要求。
3. 实时位置追踪：前端设备通过GPS等定位技术实时采集巡更员的位置信息，系统可以实时追踪巡更员的行动轨迹。
4. 异常报警功能：系统能够通过前端设备和数据采集服务器监测巡更过程中的异常情况，如巡更员离开巡更范围、漏巡等，及时发送报警信息给管理端和相关人员。
5. 数据统计和分析：系统能够统计和分析巡更任务的完成情况，生成报表和图表，为管理决策提供参考依据。
四、数据管理。
人脸识别系统解决方案
深圳xx智能科技有限公司xx年6月13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、系统组成 (4)2、人脸识别特性 (4)3、主要功能 (6)4、产品特点 (6)三、主要设备介绍 (7)四、公司简介 (9)五、售后服务 (11)1、维修技术人员情况 (11)2、维护服务 (11)3、维修服务及应及维修时间安排 (11)4、售后服务流程 (12)5、以下情况不属保修范围 (12)6、更新改进服务 (12)7、建立用户档案，完善产品质量 (12)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。
二、系统介绍1、系统组成人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。
人脸识别系统拓扑图2、人脸识别特性人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。
人脸抓拍识别系统技术方案设计
智能分析视频监控系统设计方案2015-10目录一、系统概述 (4)二、系统优势 (5)三、应用场景 (6)四、系统设计 (7)4.1 概述 (7)4.2 技术特点 (7)4.2.1技术概要 (7)4.2.2人脸抓拍技术 (8)4.2.3人脸识别技术 (9)4.3 系统结构 (10)4.3.1系统组网 (10)4.4人像系统功能 (11)4.4.1人脸检测抓拍 (11)4.4.4 自动识别性别 (11)4.4.5 图像记录防篡改功能 (11)4.4.6 高清录像功能 (11)4.4.7 数据存储功能 (12)4.4.8 数据FTP传输与断点续传功能 (12)4.4.9 远程系统管理维护功能 (12)五、后端管理平台 (13)5.1系统框架 (13)5.2后端服务器简介 (13)5.3客户端功能介绍 (15)5.3.1 功能架构 (15)5.3.2 客户端主要功能介绍 (15)5.3.2.1视频播放 (15)5.3.2.2历史视频查询 (15)5.3.2.3图片和事件信息显示 (16)5.3.2.4图片和事件关联视频查询 (16)5.3.2.5建立重要案事件视频库 (16)5.3.2.6 黑名单布控报警 (16)5.3.2.7模糊图像处理 (17)5.3.2.8 系统设备状态监测 (17)六、系统应用 (17)6.1 人脸抓拍应用 (17)6.2 人像比对应用 (18)6.3条件检索应用 (19)6.4 视频关联人脸应用 (19)6.5 黑名单布控应用 (20)一、系统概述“人车抓拍卡口系统”的出现，使对车辆和人员的监控实现实时报警成为了可能，不但可以对车辆进行监控管理，而且同时对人员进行了有效监控管理，对于城市中心区域、城市城中村及中小城市的治安管理系统建设更具有现实作用和意义。
同时该系统在机制上实现了无效数据的屏蔽从而可以有效地降低中心存储的压力，该系统的数据采集方式可以实现多级检索，大大提高了系统的使用效率、节省了查询时间、减少了警力的占用。
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人脸识别巡更系统设计
方案
YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
动态人脸识别巡更系统
设
计
方
案
北京博睿视科技有限责任公司
2017年8月18日
目录
第一章人脸识别巡更系统设计要求
一、人脸识别巡更系统社会意义
略
第二章系统概述
人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。
根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。
此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。
管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。
1、人脸识别巡更系统构成
该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。
整个软件的逻辑体系结构如下图所示。
软件结构体系（C/S结构）
图3-3 软件逻辑体系示意图
、人脸静态建库
实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。
图人脸静态建库
动态人脸监控
人 脸动 态入 库
人 脸信 息修 改
实 时人 脸抓 拍
人脸图像检 索
人脸图像聚类
人脸以图搜图
人脸联动报警
人 脸静 态建 库
、人脸动态入库
将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。
图人脸动态入库
、人脸信息修改
人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。
图人脸信息修改
、实时人脸抓拍
该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4个部分：视频设备列表，监控画面，现场抓拍图像和匹配报警图像。
图实时人脸监控子系统效果图
功能模块分别为
➢视频设备列表：列举所有可以使用的监控摄像头
图视频设备列表➢监控画面：播放窗口显示该摄像机的实时监控
图监控画面➢现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片
图现场抓拍图像
➢报警图像：根据抓拍到的人脸图像，与数据库中的人员进行比对查询。
图匹配报警图像
、人脸图像检索
人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。
该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分
➢比对结果查询：选择要查询的设备和黑白名单类型以及匹配的开始和结束时间，然后点击查询按钮。
显示的匹配结果以倒序方式进行排列，离结束时间最近的排在最前面。
图比对结果查询
➢抓拍人像查询：选择抓拍起始时间和抓拍结束时间，然后点击查询按钮。
显示的内容以“抓拍时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。
图抓拍人像查询
➢比对库人脸查询：选择入库的开始时间和入库结束时间，然后点击查询按钮。
显示的结果以“入库时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。
图比对库人脸查询
、人脸图像聚类
根据历史抓拍的人脸图像和检索条件在抓拍人脸库中查询符合条件的人脸，输入需要的检索条件，如类别总数、单个类别总数、检索阈值，抓拍时间范围。
可进行条件范围内的查询，将符合条件的抓拍人脸聚类显示。
图人脸图像聚类
、人脸以图搜图
人脸以图搜图模块主要是针对抓拍库和比对库的静态人脸识别，上传一张本地人脸图片，选择抓拍库或者比对库，然后输入比对阈值，点击搜索按钮。
显示的结果以匹配值高低倒序排列，即匹配值最高的显示在前面。
图人脸以图搜图
、人脸联动报警
人脸识别匹配后，可以联动串口继电器报警输出。
系统总体设计
、系统架构
人脸系统总体架构包括前端设备、传输网络和监控中心三个部分，如下图：
图人脸系统架构图
前端设备：主要是采集视频传回到中心。
传输网络：传输监控场景的视频。
监控中心：主要是部署各个服务，将传回来的视频数据进行分析，抓拍人脸显示结果，并进行实时分析比对。
4、系统主要功能
人脸建库
实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片。
人脸检测
自动检测视频中的人脸并进行跟踪与质量判断，提升系统的识别性能。
人脸检测比对只需要使用普通的网络摄像头即可。
支持摄像头实时抓取通过的人脸照片，在事后进行检索。
人脸识别
根据比对策略将采集到的视频中的人脸与布控名单进行比对，如果匹配上则进行预警，提示操作人员进行处置。
实时人脸监控
实时提供监控画面，并显示所有的人脸匹配结果。
保存所有经过摄像头的人脸照片，每张照片只有几K到十几K大小。
人脸图像检索
人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。
该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分。
人像信息修改
人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。
以图搜图
人脸以图搜图模块主要是针对抓拍库和比对库的静态人脸识别，上传一张本地人脸图片，选择抓拍库或者比对库，然后输入比对阈值，点击搜索按钮。
显示的结果以匹配值高低倒序排列，即匹配值最高的显示在前面。
同人搜索
根据历史抓拍的人脸图像和检索条件在抓拍人脸库中查询符合条件的人脸，输入需要的检索条件，如类别总数、单个类别总数、检索阈值，抓拍时间范围。
可进行条件范围内的查询，将符合条件的抓拍人脸聚类显示。
5、影响因素及设备安装
、环境影响
光线变化是影响人脸识别性能的主要因素之一。
当照射人脸的光线是均匀照射的、没有阴影和闪光的散射光时，具有最好的比对性能。
因此系统的部署需要特别注意光线处理，避免出现逆光、阴阳脸、光线过暗或过强等现
象，为了提高系统识别性能，我们建议在系统部署的场所采用额外的光源进行补光
图光源及摄像机部署示意图
、设备架设
人脸识别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，使人员流动方向单一。
所以我们建议在通道处部署具有更好的比对效果
序号参数项参数要求
1.架设地点
室内通道类环境最佳，若人流量大则要求每个通道
每次仅通过1人。
但是我们也可以设定摄像头中
的检测人脸个数，最高可以同时在同一个画面中支
持20个人脸检测。
2.架设高度距地面，俯视人脸15度以内。
3.水平距离摄像头到人脸的距离建议3-6米。
4.对焦宽度
地面2m以内宽度，使得监控人脸宽度至少占画
面宽度的1/8（人两眼之间距离50像素以上）。
5.背景要求
背景颜色及图案尽量不要太复杂，单色、浅色为
宜，尽量不要有玻璃等强反光物体。
图摄像机与目标的距离示意图
❖监控距离U（米）≈镜头焦距f(mm)*监控宽度W（米）/senser粑面尺寸a（mm）
Senser粑面
尺寸a
（mm）
监控宽度
W（米）
监控距离
U(米)
镜头焦距
f(mm)
相机架设
高度H
（米）
俯视角
（度）1/3 2~ 2 8 13°±3°1/3 2~ 8 13°±3°1/3 2~ 3 12 13°±3°1/3 2~ 12 13°±3°1/3 2~ 4 16 13°±3°1/3 2~ 5 16 13°±3°1/3 2~ 6 25 13°±3°
图摄像机安装指导图
注意：摄像机架设位置主要目的是要抓拍到一张正面清晰人脸照片，且需要尽量避免前后人脸遮挡情况。
详细位置的选点和镜头选择有关系，可以查看镜头选择详细列表。
、性能指标
性能指标布控数量1万
响应速度1万人的库能够在100毫秒内返回结果
外部适应性姿态
平面旋转:-15°～15°
俯仰变化:-15°～15°
侧身偏转:-15°～15°眼镜
对眼镜不因反光等原因遮挡人眼的物品，具有一定的适应
性
光照
均匀光线照射时性能最佳，对阴影、闪光具有一定的适应
性
背景具备场景适应性
输入要求图像格式
JPG、JPEG、 BMP、PNG等
常见的Windows图像文件格式
图像大小人脸尺寸大小不低于100*100像素
图像质量
图像中人脸图像较清晰，不因镜头散焦或运动而模糊；
无墨镜、口罩等遮挡；双眼间距不小于50个像素。