社会面防控体系_人脸识别大数据分析平台方案介绍共41页
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。
人脸识别智慧社区建设解决方案
人脸识别技术利用计算机视觉和人工 智能技术，通过摄像头采集人脸图像 或视频流，提取人脸特征，并与预先 存储的人脸特征进行比对，实现身份 识别和认证。
人脸识别技术的应用场景
总结词
人脸识别技术在智慧社区建设中可用于门禁、监控、智能家居等场景。
详细描述
在智慧社区建设中，人脸识别技术可用于门禁系统，实现快速、准确的身份认证 和进出控制；在监控场景中，可实时监测和识别社区内的人员，提高安全防范能 力；在智能家居场景中，可实现家庭成员的自动识别和个性化服务。
数据安全措施
采用加密技术、访问控制等手段确保数据传输和 存储的安全性。
未来前景
技术成熟
应用拓展
随着人工智能和机器学习技术的不断发展 ，人脸识别准确率和可靠性将得到显著提 升。
人脸识别智慧社区将拓展到更多领域，如 智能门禁、公共安全监控等。
政策支持
社会接受度提高
政府将出台相关政策支持人脸识别技术的 发展和应用，推动智慧社区建设。
02
智慧社区的概念与建设意义
智慧社区的定义与特点
定义
智慧社区是指通过信息技术和智能化 设备，实现社区管理和服务的智能化 ，提升社区居民的生活质量和便利性 。
特点
智慧社区具备信息化、智能化、便捷 化等特点，能够实现社区设施的远程 监控和管理、社区服务的在线预约和 支付、社区信息的实时发布等功能。
智慧社区的建设目标
活质量。
05
人脸识别智慧社区建设的挑战与 前景
当前挑战
技术难题
人脸识别技术在某些场景下可能受到 光照、角度、遮挡等因素影响，导致 识别准确率下降。
隐私保护
人脸识别技术的应用引发了关于隐私 保护的担忧，需要平衡安全与隐私权 的关系。
社区视图汇聚、人脸识别建设方案--公安
行为结构化
• 人体行为是否越界、区域、 徘徊、遗留、聚会、轨 迹…
医院
商场
景点
集会
案列 社区出入管理 信息采集（四川省公安厅标准）
人脸识别设备布置 支持刷卡、刷脸开门
主要入口、通道设备双向部署
用
户
认
证
人
口
信
息
访客记录时实上传 住户记录定时上传
牌、颜色，抓拍车辆前排驾乘人员 人脸信息，记录进出时间；
小区单元门 进口部署人脸抓拍设备、小区
进口部署人脸门控机； 效果要求：对所有进出人员的
通行记录进行抓拍、采集，包 括人员照片，进出时间； 人员刷脸进入。
楼栋间底层/对立面 部署高空抛物监测摄 像机；
主要通道、重点场所 部署视频监控; 效果要求：场景、事件进行视
建设内容：
人脸识别
人员感知、刷脸开门、记录查 询…常驻人口、 陌生人员、
重点人员管理…
监控视频
区域视频预览、人员聚集、调 阅、查询、取证…
车辆识别
小区实有车辆，出入时间查 询…车辆、驾乘人员出入抓 拍…
高空抛物监测
高空抛物监测、录像实时查阅
建设标准
社区建设标准
2012《安全防范视频监控联网系统信息传输,交换, 控制技术要求》 GB/T 28181—2011
省厅AI 能力层
警综平台
脱敏 HTTPS上传
脱敏 HTTPS上传
数据上传
智脑S15处理服务器
高空 抛物 监测
社区智脑管理平台 互联网
AI 社会 资源汇聚平台
公安大数据平台 视频专网/公安网
扩展应用
车牌、人脸、监控
人脸识别：人脸识别大数据分析系统解决方案
人脸识别：人脸识别大数据分析系统解决方案一、人脸识别技术完整的人脸识别系统一般包括人脸检测跟踪、人脸关键点定位、人脸属性分析、人脸验证、人脸识别、人脸聚类等模块。
1、人脸检测跟踪：人脸检测跟踪技术提供快速、高准确率的人像检测功能。
对背景复杂低质量的图片或百人人群监控视频，可以在移动设备和个人电脑上实现毫秒级别的人脸检测跟踪。
2、人脸关键点定位：人脸关键点定位可以精确定位面部的关键区域位置，微秒级别眼，口，鼻轮廓等人脸106个关键点定位。
该技术可适应一定程度遮挡和大角度侧脸，表情变化，遮挡，模糊，明暗变化等各种实际环境。
3、人脸属性分析：提供准备的面部分析技术，准确识别10多种人脸属性大类，例如性别，年龄、种族、表情、饰品、胡须、面部动作状态等。
可以用于广告定向投放或顾客信息分析，让你秒懂顾客户心。
4、人脸验证、识别、聚类：人脸验证技术可被用于登录验证、身份识别等应用场景。
给定人脸样本，毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频，给出身份认证，实现身份和人脸绑定。
人脸识别技术可以自动识别出照片、视频流中的人脸身份，可以实现安防检查、VIP识别、照片自动圈人、人脸登录等功能能，在认证出96%的人脸时，误检率低于十万分之一。
数十万人的人脸快速聚类，可用于基于人脸的智能相册以及基于合影的社交网络分析。
让照片管理更直观，让社交关系更清晰。
二、智能广告大数据分析特点1、精确统计进出店铺的客流量：启动应用，显示人脸识别检测界面，通过人脸识别技术检测头肩、检测人脸、对人脸进行跟踪识别，提取人脸特征值，进行精准的人体判断，准确的识别用户人脸，基于人体跟踪，有效避免因徘徊、逗留引起的重复计数，从而达到精确统计进出店铺的客流量的数据。
在统计客流量的同时展示店铺的广告宣传信息、店铺简介、特色产品、售后服务等相关信息。
2、精准分析入店客户：通过人脸识别技术，主动分析每一位停留观看广告的年龄、性别、并实时上传至服务器，管理者通过对消费群体的数据分析，精准挖掘出店铺和产品主要面向的销售者群体属于哪一类人，从而改善产品设计、运营模式、推广方案，极大有利于提升店铺的利润和广告的回报率。
（完整版）人脸识别技术方案-最全面
（完整版）⼈脸识别技术⽅案-最全⾯第⼀章.⽅案概述1.1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：1.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。
2.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。
3.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。
平安城市建设从最初的视频监控、卡⼝电警建设，系统已⼤量掌握了视频图像资源和卡⼝车辆数据和价值图⽚，但是针对⼈员侦查，⾝份确认还是需要通过技侦或⽹侦⼿段，⽆法充分利⽤视频图像资源快速定位⼈员⾝份。
即使出动⼤量警⼒，采⽤“⼈海战术”但受制于⾁眼识别劳动强度的极限，再加上⼈⼯排查效率不⾜，视频图像拍摄受光线、⾓度倾斜等不确定因素影响，⽆法保证查找的准确性和时效性，尤其出现突发紧急案件时，往往会贻误最佳破案时机。
如何提供更加丰富以及实⽤的“⼈像防控”应⽤，从“事后被动侦查”到“事前主动预警”将是平安城市下⼀建设阶段⾯临的主要需求。
1.2需求分析⼈像⼤数据系统采⽤⾼效的⼈脸检测定位及识别⽐对系统，可以第⼀时间帮助公安侦查⼈员快速识别辨别特定⼈员真实⾝份，把过去⼈⼯排查海量的视频图像资源⽐对需求变成现实，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。
社会综合治理大数据分析云平台解决方案课件
市民便捷生活 资源大量消耗 空间过度集中 经济结构失衡 环境严重污染 社会矛盾激化
建立健全基本公共服务体系；加强和创新
召
社会管理；积极稳妥推动城镇化。
唤
建设服务政府、责任政府、法治政府、廉 洁政府。 全面推进社会主义经济、政治、 文化、社会、生态文明建设。
社会综合治理全面发展
社会网格化管理的创新趋势
小区服务
平 台
家政服务
社会综治服务层面需求分析
网格化基层治理平台将基层治理界域进一步细化为便于复制和考核的网格模式， 按照“网格统一划分、人员统一配备、信息统一采集、资源统一整合、服务统 一标准，事项统一处理”原则，从管理机制、队伍建设、服务模式、技术手段 等方面，打造基层治理“一网统管”，落地“街乡吹哨、部门报到”和“接诉 即办”，推动基层治理的精细化创新升级。
部门业务数 据库
服务中心 信息处理 管理考核
执行单元 信息采集 主动服务
五级穿透
一级 二级 三级 四级 五级
城市综合服务治理中心
市级网格化社会服务治理指挥中心
结果反馈 派
事件上报
任务指派
任务指
区、县网格化治理中心 任务指派 区、县派出所、网格化处置部门
结果反馈
事件上报
任务指派
任务指派
街、镇网格化治理中心 任务指派 街、镇派出所、网格化处置部门
社会服务治理创新模式下的智慧应用框架
业务 目标
创新治理模式，整合公共资源，提升乡镇管理效率，提供便捷服务
公文流转
公告通知
乡 党建管理 镇
统计报表
管 理
沟通平台
基础数据
三位一体 乡镇治理 服务门户 PAD应用 城市综合服务治理平台
人像识别方案
人像识别方案第1篇人像识别方案一、背景随着科技的发展，人工智能逐渐渗透到社会的各个领域，人像识别技术作为人工智能的重要组成部分，以其便捷性和安全性，被广泛应用于安全防范、身份认证、人流量统计等领域。
本方案旨在制定一套合法合规的人像识别应用方案，确保技术实施的高效、安全与人性化。
二、目标1. 提高安全防范水平，降低安全风险。
2. 确保个人信息安全，遵循国家相关法律法规。
3. 提升用户体验，兼顾便捷性与人性化。
三、方案内容（一）系统架构1. 数据采集：采用高清摄像头进行实时视频流捕捉，确保人像图片清晰度。
2. 人像识别：利用深度学习算法进行人像检测、人脸识别和生物特征提取。
3. 数据处理：对采集到的数据进行加密处理，确保信息安全。
4. 应用层：根据实际需求，开发相应的应用场景，如门禁、考勤、人流量统计等。
（二）技术选型1. 人像识别算法：选择成熟、性能稳定的人像识别算法，确保识别准确率。
2. 数据加密：采用国家认可的加密算法，确保个人信息安全。
3. 硬件设备：选用性能优良、稳定性高的摄像头、服务器等硬件设备。
（三）合法合规性1. 遵循《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，保护用户个人信息。
2. 严格遵守国家关于人脸识别技术的相关规定，确保技术应用的合法合规。
3. 在数据采集、存储、处理等环节，遵循最小化、必要性原则，确保数据安全。
（四）应用场景1. 门禁系统：采用人像识别技术，实现员工、访客的便捷通行，提高安全防范水平。
2. 考勤系统：利用人像识别技术，实现员工考勤的自动化、智能化。
3. 人流量统计：通过人像识别技术，对公共场所人流量进行实时统计，为管理者提供决策依据。
（五）用户体验1. 确保识别速度快，降低用户等待时间。
2. 界面友好，操作简便，易于上手。
3. 提供多场景应用，满足不同用户需求。
四、实施步骤1. 调研：了解行业现状、用户需求及法律法规要求。
2. 设计：根据调研结果，设计系统架构、技术选型及合规性方案。
社会面防控体系-人脸识别大数据分析平台方案介绍ppt
标准
支持MJPEG、H.264编码格式。 支持RTSP、Onvif等标准网络协议。
产品设计概念 分析
人脸识别技术
人脸识别核心演算法， 引入了先进的人工神经网络演算法，可快速提取人脸特征， 形成神经网络特征编码，并结合深度学习技术，可实现快速、 精准识别。使识别准确率进一步得到提升技术来说。
视频分析技术
图片
截取目标的 全景图片、特写图片、 以及细部特写图片。
视频
串流：通过VeMo Box 录制视频档案 或回调NVR/DVR视频 资料。
档案：保存上传的录 像档案以供之后回放 监控资料。
特征
以VeMo Box视频特 征提取技术进行视频 分析， 提取人物或车辆的相 关特征。
诠释数据
记录相关事件的描述数据。
智能 辉煌
融合
启航 模拟监控 1980
孕育中…
发展
DVR录像机
1990
仍在孕育中…
转变
数字化转换
监控数据大平台
2000 专注数字化大数据平台
Gorilla 诞生
2006 2010
开发演算法，走向视频智能分析
视频智能分析技术发展
2014
领先同行业，演算法持续完善
走向辉煌
未来
笑着，坚持着，继续执着前行….
4
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