智能分析报告动态人脸识别系统技术需求书
人脸识别闸机系统解决方案
人脸识别闸机系统解决方案人脸识别闸机系统设计方案一、人脸识别技术需求分析随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选。
而门禁系统在安全的居住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以卡类设备、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，被网上叫座的指纹套破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。
如何使小区的门禁系统真正实现安全性、智能性、便捷性，成为所有公民最期待的事，而此时人脸识别门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。
二、人脸识别技术优势分析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，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
而人脸识别门禁系统就是把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别作为门禁开启的钥匙。
它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；在小区门禁通道闸机应用中，人脸识别门禁系统由于操作简单、安全、便捷、智能，且无论室内还是室外均-2将人脸识别技术广泛应用于门禁系统的身份识别系统中，将提高门禁系统运行的安全性和可靠性，最大程度上降低通过身份冒充而进入某种场所进行不法犯罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现存及潜在的技术漏洞、隐患和风险。
三、人脸识别主要特性1、唯一性每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。
2、自然性好人脸识别技术同人类（甚至其它生物）举行个别识别时所使用的生物特征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。
3、简双方便无需携带卡,识别速度快，操作简朴便捷，避免了丢失、忘带识别卡带来的懊恼。
人脸识别技术可行性分析报告
人脸识别技术可行性分析报告随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为人们关注的焦点。
本报告将对人脸识别技术的可行性进行分析，探讨其在各个领域的应用前景。
一、技术原理人脸识别技术是通过摄像头采集人脸图像，经过图像处理和模式识别算法进行特征提取和比对，最终实现对人脸的识别和验证。
主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配等步骤。
二、技术应用1. 安防领域：人脸识别技术可以应用于监控系统、门禁系统等，提高安全性和识别准确率。
2. 金融领域：人脸识别技术可以用于身份验证和支付系统，保障用户信息安全。
3. 教育领域：可用于学生考勤、课堂管理等方面，提高工作效率。
4. 医疗领域：可用于识别患者身份、医疗信息管理等，提高医疗服务质量。
三、技术挑战1. 数据隐私：人脸识别技术需要大量的人脸数据支持，涉及个人隐私保护问题。
2. 环境变化：光照、角度、表情等因素都会影响人脸识别的准确性。
3. 算法改进：需要不断改进算法，提高人脸识别的准确率和速度。
四、技术优势1. 便捷性：人脸识别无需额外的硬件设备，仅需摄像头即可实现，使用便捷。
2. 安全性：人脸是每个人独一无二的特征，具有较高的安全性，难以伪造。
3. 自动化：人脸识别技术可实现自动化识别和验证，提高工作效率。
五、技术未来发展趋势1. 多模态融合：将人脸识别与其他技术结合，如指纹识别、声纹识别等，提高识别准确率。
2. 智能化应用：随着人工智能技术的发展，人脸识别将实现更多智能化应用，如情绪识别、年龄识别等。
3. 个性化定制：未来人脸识别技术将更多应用于个性化定制领域，如智能家居、智能零售等。
综上所述，人脸识别技术具有广阔的应用前景，虽然也存在一些技术挑战，但随着技术的不断进步和完善，相信其可行性会越来越高，为各个领域带来更多便利和安全保障。
智能分析动态人脸识别系统技术需求书
智能分析动态人脸识别系统技术需求书智能分析动态人脸识别系统技术需求书一、项目背景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、门禁管理、智慧城市等领域。
为了提高人脸识别准确率和实时性，我们计划开发一款智能分析动态人脸识别系统。
该系统旨在实现对视频中动态人脸的识别和分析，提高安全监控领域的智能化水平。
二、需求概述1、技术架构：系统采用分层设计，包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、人脸识别层和结果展示层。
2、功能模块：包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸识别、结果展示等功能模块。
3、数据接口：提供与视频监控设备、人脸库等外部系统的数据接口，实现数据的有效交互。
三、技术分析1、传统图像处理技术：利用图像滤波、边缘检测等算法实现人脸检测和对齐。
2、深度学习算法：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，对人脸图像进行特征提取。
3、机器学习算法：利用支持向量机（SVM）、决策树等机器学习算法，实现人脸分类和识别。
四、项目实现1、技术选型：选择开源深度学习框架，如TensorFlow、Caffe等，进行算法开发和优化。
2、数据采集：通过与视频监控设备对接，获取实时视频数据，并采集人脸库用于训练和验证。
3、数据预处理：对采集的人脸图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，提高特征提取的准确性。
4、模型训练：利用大规模人脸数据集进行模型训练，优化深度学习算法的性能。
5、部署与测试：将训练好的模型部署到系统中，进行集成测试和性能评估。
五、应用场景1、安防监控：实时监测监控画面中的人脸，实现人脸识别和比对，提高安全监控的智能化水平。
2、人流管理：在公共场所如车站、商场等实现对人群的动态人脸识别，为流量统计、人群分析等提供数据支持。
3、智能交通：实现交通卡口的人脸识别，为交通管理、布控查逃等提供技术手段。
六、商业价值1、市场前景：随着人工智能技术的快速发展，动态人脸识别市场前景广阔，可广泛应用于安全监控、智慧城市、金融认证等领域。
人脸识别需求分析实验报告
人脸识别需求分析实验报告人脸识别需求分析实验报告引言人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。
本报告旨在对人脸识别技术进行需求分析，以期为人脸识别系统的开发和应用提供参考。
一、需求分析1.1用户需求用户需要一个准确和高效的人脸识别系统，能够满足以下需求：(1)快速的识别速度：用户需要在短时间内完成大量的人脸识别任务，因此识别速度是系统的重要指标。
(2)高准确率的人脸识别：用户对人脸识别的准确性有很高的要求，系统需要能够正确地识别出不同人脸的特征。
(3)灵活的应用场景：用户需要一个能够适应不同应用场景的人脸识别系统，如门禁系统、考勤系统等。
1.2系统需求系统需要满足以下需求：(1)准确率要求：系统需要能够在复杂的环境下准确地识别人脸信息，如光线变化、角度变化等。
(2)处理速度要求：系统需要能够在短时间内完成识别任务，以提高用户的使用体验。
(3)安全性要求：系统需要保证用户的个人信息安全，不被非法获取和使用。
(4)稳定性要求：系统需要具备较高的稳定性，能够在长时间运行过程中不出现崩溃和错误。
二、需求分析方法本次实验的需求分析方法为问卷调查和系统测试。
通过问卷调查，了解用户对人脸识别系统的需求和期望，并根据用户反馈进行分析。
通过系统测试，对现有的人脸识别算法进行性能测试，以确定系统是否满足用户需求。
三、需求分析结果根据问卷调查的结果和系统测试的数据分析结果，得出以下需求分析结果：3.1用户需求分析结果(1)用户对人脸识别系统的识别速度要求较高，希望系统能够在较短的时间内完成识别任务。
(2)用户对人脸识别系统的准确率要求较高，希望系统能够正确地识别出不同人脸的特征。
(3)用户需要一个灵活的人脸识别系统，能够适应不同的应用场景。
3.2系统需求分析结果(1)系统需要具备较高的准确率，能够在复杂的环境下正确地识别人脸信息。
(2)系统需要具备较高的识别速度，能够在短时间内完成识别任务。
(3)系统需要保证用户的个人信息安全。
2024年人脸识别市场需求分析
2024年人脸识别市场需求分析1. 引言随着科技的不断进步，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的生活中。
人脸识别技术通过分析和识别人脸的特征，能够实现个人身份识别、门禁系统、手机解锁、支付验证等多种应用。
本文将对人脸识别市场需求进行分析。
2. 市场规模根据市场研究机构的统计数据，人脸识别市场在过去几年里呈现出快速增长的趋势，并将持续增长。
预计到2025年，全球人脸识别市场规模将达到XXX亿美元。
3. 市场驱动因素3.1 安全需求随着社会的不断发展和信息技术的普及，安全问题日益突出，特别是在金融、电子商务、交通等领域。
人脸识别技术的高准确性和不可伪造性，使其成为解决安全问题的有效手段，满足了人们对安全感的需求。
3.2 便捷需求传统的身份验证方式往往需要人们携带各种身份证件或密码，操作繁琐且容易丢失。
人脸识别技术的出现，极大地简化了身份验证的过程，只需通过扫描人脸即可完成验证，提升了用户的使用便捷性。
3.3 智能化需求人脸识别技术的应用不仅仅局限于安全身份验证，还可以应用于智能家居、智能门禁、智能支付等场景。
随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术将能够与其他智能设备进行联动，进一步提升用户体验。
4. 市场应用领域4.1 安防领域人脸识别技术已经广泛应用于安防领域，包括公共场所的门禁系统、视频监控和人员管理等。
通过与数据库比对，人脸识别技术能够快速识别出陌生人或目标人物，并及时报警。
4.2 金融领域在金融领域，人脸识别技术可用于身份验证、支付认证和反欺诈等场景。
通过对比用户的人脸信息与数据库中的记录，可以确保支付过程的安全性和可靠性。
4.3 教育领域在教育领域，人脸识别技术被应用于考勤管理、学生安全和校园安全等方面。
通过人脸识别系统，学校能够快速准确地完成学生考勤，提高学校管理效率。
4.4 其他领域人脸识别技术还可以应用于智能门锁、智能手机解锁、人机交互等领域。
随着人工智能技术的发展和应用场景的不断拓展，人脸识别技术的市场需求还将进一步增长。
人脸识别技术应用可行性分析报告
人脸识别技术应用可行性分析报告随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本报告旨在对人脸识别技术在不同领域的应用可行性进行分析，以期为相关决策提供参考依据。
一、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行识别和验证的技术。
其基本原理是通过对人脸图像进行采集、检测、特征提取和匹配，从而实现对人脸身份的识别。
目前，人脸识别技术已经在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防领域、金融领域、教育领域等。
二、人脸识别技术在安防领域的应用可行性分析在安防领域，人脸识别技术可以用于监控系统中的人脸识别和识别门禁系统。
通过人脸识别技术，可以提高安防系统的检测准确性和效率，减少人为因素带来的安全隐患。
同时，人脸识别技术还可以帮助警方快速定位嫌疑人，并提高案件侦破效率。
因此，人脸识别技术在安防领域的应用具有很高的可行性。
三、人脸识别技术在金融领域的应用可行性分析在金融领域，人脸识别技术可以用于身份验证和支付系统中。
通过人脸识别技术，可以有效防止盗刷、盗用他人账户等风险，提高金融交易的安全性和便捷性。
与传统的密码验证相比，人脸识别技术更加安全可靠，受到了广泛的认可。
因此，人脸识别技术在金融领域的应用也具有很高的可行性。
四、人脸识别技术在教育领域的应用可行性分析在教育领域，人脸识别技术可以用于学生考勤系统和学生身份验证系统中。
通过人脸识别技术，可以实现学生考勤的自动化管理，提高考勤效率和准确性。
同时，人脸识别技术还可以帮助学校实现对学生身份的准确识别和管理，便于学校信息化建设和教学管理。
因此，人脸识别技术在教育领域的应用也具有很高的可行性。
综上所述，人脸识别技术在各个领域的应用具有很高的可行性，可以为相关行业带来便利和高效。
然而，在推广人脸识别技术的过程中，也需要考虑数据隐私保护、技术安全性和法律合规性等问题，以确保人脸识别技术的可持续发展和安全应用。
希望此报告对相关决策提供有益参考。
人脸识别需求文档
人脸识别需求文档
1、需求说明
主要使用模块为：人脸添加、人脸修改、人脸删除、人脸比对。
2、部署环境
本系统为B/S架构，使用JAVA + JS +JSP 编写，系统部署在内网中，无法连接互联网。
当前系统已有摄像头，所有照片通过本系统摄像头采集。
3、流程图
4、详细说明
当前用户图片数量大约五万人，需要通过我们的业务系统，调用【人脸系统】，【人脸系统】进行添加、修改、删除、识别等人脸数据，并返回结果给业务系统。
我们的应用场景呢，是一共几十台PC机器，每个PC机器上有一个电脑摄像头。
我们希望你们提供一个B/S机构人脸系统，部署在服
务器之后，能够应用于所有网络内的PC机器上摄像头图片：
5、网络拓扑。
人工智能在人脸识别中的发展研究报告
人工智能在人脸识别中的发展研究报告一、引言随着科技的进步和信息时代的到来，人脸识别技术成为了一个备受关注的热门领域。
人工智能技术的发展使得人脸识别在安全领域、社交媒体、金融行业等方面得到了广泛应用。
本报告将对人工智能在人脸识别中的发展进行研究和总结。
二、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行识别和辨认的技术。
它的基本原理是通过采集人脸图像，然后提取和分析图像中的关键特征点，进而将其与已有的人脸特征库进行比对和匹配，最终实现对人脸的识别和辨认。
三、人工智能在人脸识别中的应用1. 安防领域人工智能的发展极大地提升了人脸识别技术在安防领域的应用。
通过安装摄像头和人脸识别系统，可以对进入特定区域的人员进行实时监控和识别，从而增强安全性。
例如，一些机场、地铁、银行等场所已经开始使用人脸识别技术来进行人员识别和身份验证。
2. 社交媒体社交媒体平台也开始广泛应用人脸识别技术，例如人脸标签功能。
通过人工智能的图像识别算法，可以自动识别人脸并进行标注，简化了用户在上传照片时的操作。
此外，通过人脸识别技术，社交媒体平台还可以进行人群分析、人脸情感分析等，为用户提供更多个性化的服务。
3. 金融行业在金融行业中，人脸识别技术被广泛应用于身份验证、用户认证等方面。
通过采集客户的人脸特征，可以有效防止身份冒用和欺诈行为，提升金融交易的安全性。
同时，人工智能的识别算法也可以实时监测和警示异常行为，帮助金融机构更好地管理风险。
四、人工智能在人脸识别中的挑战与发展趋势1. 数据质量人脸识别技术对图像数据的质量有较高要求，例如光照、角度、表情等因素都会影响识别的准确性。
因此，提高数据质量和采集技术是未来发展的重点。
2. 隐私保护随着人脸识别技术的广泛应用，个人隐私的保护问题也日益凸显。
监管和法律法规的制定对于平衡个人隐私和技术应用至关重要。
3. 多模态融合未来的人脸识别技术将会与语音、声纹等多模态数据进行融合，提供更全面、准确的人脸识别服务。
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智能分析(动态人脸识别)系统技术需求书一、概述动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础，是一种更高端的视频监控应用。
视频智能分析（动态人脸识别）系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够及时发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助管理人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。
视频智能分析（动态人脸识别）系统是视频监控技术发展的方向，是未来视频监控的趋势。
随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合，同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。
一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明，这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持，也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。
以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导，随着人像技术不断的创新和发展，成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务，特别针对监狱人员进出管理业务，现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用，为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变，可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化，同时也提高相关业务管理效率和质量。
二、总体要求1.功能需求★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。
本次投标费用包括完成本次建设的新系统与原平台及系统的对接开发工作，中标方不得再向建设方申请开发费用（投标时提供纸质承诺）。
1.1罪犯人脸识别布控需求在监狱B门内警戒区域，精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景，对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。
自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象，将所有的在押人员设置成布控对象，并与布控库中的对象实时比对，一旦在押人员到达该布控区域，系统会自动识别并报警。
1.2 AB门车辆识别需求当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式，通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理，管理人员工作量大，容易出错，需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。
项目计划采用视频智能分析（动态人脸识别）系统，针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别，通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等，构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。
提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统，实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合，为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。
2.兼容性需求★建设的设备，必须具有开放性，中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDK开发包接口完全免费开放，可提供给第三方进行系统集成开发（投标时提供纸质承诺）。
3.建设要求1、设备选型时各系统应整体考虑各子系统之间的接口问题，特别是所提供设备与本系统、各子系统之间的接口满足联动的基本要求。
投标方应解决接口问题。
2、投标采用的主要设备器材需经过检验，且具备有效的试验报告和合格证。
检测的内容参照国家相关标准和并满足智能化项目监理的规定与要求。
3、系统投标方需负责系统开通调试，培训业主的操作管理人员，并负责三年的免费保养（免费保养期从系统终验通过日开始计算）。
4、本项目新建交换机和网络机柜，系用于替换原有相，中标人需将接入原交换机和网络机柜的相关设备接到新建交换机和网络机柜，实现原有系统正常运行。
6、★本项目需求书的建设内容、具体点位及设备数量等所需的各种配套设备、耗品和辅材以本次工程现场实际需求为准，其费用应包括在投标报价之内（投标时提供纸质承诺）。
4.产品要求系统所有设备应具有良好的高可靠性的运行业绩，应为国际、国内知名品牌，性价比较高，有较好的视觉提示功能，系统应采用模块化设计，不仅满足各种性能要求，而且便于系统逐步扩展。
所有相似零部件须为标准化接口产品，具有良好的可互换性，保证整个系统快速、稳定地运行；系统中标方对系统的正常运行负全部责任，并提供不低于三年的售后质量服务。
设备选型、安装实施应充分考虑监狱所在地区的实际环境和需求。
各系统的部件和材料应符合制造商提供的规格书标识的电压、电流、温度等要求，并具有短路保护功能。
设备能够运行于复杂的电力环境下，当由于电源系统切换、线路故障或地电位变化等原因引起电压幅度和相位变化时，系统设备不致受到损坏且保持正常性能。
所有电缆应接至端子排。
各端子排应有明晰的标识。
线缆应符合国家标准，根据需要环境的不同，采用不同技术规格的电缆产品。
★本项目涉及存储介质的所有产品，需提供存储介质不回收服务，当保修期内存储介质出现故障需要更换时，坏件不回收（投标时提供纸质承诺）。
本项目所有软件采用正版软件（含操作系统、业务应用软件等）。
三、建设内容1. 概述人脸是比对人体特征时最有效的分辨部位，识别特征有眼、鼻、口、眉、脸的轮廓和位置关系，脸的轮廓阴影。
动态人脸识别的优势在于其识别过程的自然性，无需用户配合，不需要用户做额外的动作，因而客户的接受程度比较高。
另外其和视频监控合作，可以快速定位视频监控中的人的视频位置，极大解放了监控人员的查找难度，毫无疑问，动态人像识别摄象机和视觉智能分析将成为监狱安防系统的“新贵”，成为人工智能在监狱领域最为重要的应用。
如下图所示，动态人像管理系统将成为智慧监狱安防平台中的一个典型应用，对外还提供接口给多个业务系统调用。
图1 视频智能分析（动态人脸识别）系统与监狱其他系统关系2.功能要求各个监狱能够通过本监狱内视频智能分析（动态人脸识别）系统实现人脸采集、人脸搜索、黑名单布控、AB门人车一致验证、徘徊分析告警、人员在岗统计、人流统计等功能，需要保证监控视频流畅、系统操作无卡顿。
要求在省司法厅、省监狱局可以利用统一的平台对各个监狱的视频智能分析（动态人脸识别）系统进行使用、管理，需要保证监控视频流畅、系统操作无卡顿（如省司法厅、省监狱局需增加平台设备，所需费用由中标人自行解决）。
3.建设范围及规模根据调研需求，本项目建设主要是B门会见通道、B门警察通道以及B大门3个室外区域以及AB门车辆通道室内区域。
共需建设8个高清抓拍机，具体建设范围及数量如下：序号位置摄像机数量1 B门会见通道 12 B门警察通道 13 B大门 24 AB门车辆通道 44.系统架构系统总体架构如下图所示：图2 系统架构图整个系统建设采用分层结构设计，按照监狱管理的场景需求，分为四个子系统：前端人像采集子系统、网络传输子系统、监狱动态人像集成平台、监狱业务应用组成。
（1）前端人像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或者有人脸采集功能的门禁或人脸闸机等设备，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）监狱动态人像集成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，主要由多台人像结构化引擎、人像搜索引擎、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，并提供检索和数据挖掘分析服务。
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、人像搜索引擎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。
另外动态人像集成平台还会和现有监狱系统的三大核心数据库：监狱管理信息库、罪犯信息库、警察信息库进行信息的同步和交换，实现以人脸为核心的监狱行业一人一档大数据系统的建立，为更多的数据挖掘提供基础。
（4）监狱业务应用针对动态人像提供的基于人像的特征比对和检索和挖掘等基础服务功能，结合监狱行业典型场景需要提供各种各样的应用服务，比如人脸采集，移动人脸采集，人脸搜索，人脸布控，人车验证，人脸点名，同行分析，GIS图片地图，路灯报警，AI警容镜，区域碰撞分析告警，轨迹展示等。
未来随着更多的智能分析功能的成熟，可以为监狱管理部门提供更多的增值业务。
（5）安防平台对接本系统需要实现与原有安防平台、监控平台对接，实现联动报警，当在视频智能分析子系统出现告警时，应将相应告警信息进行推送，原有安防平台、监控平台也能够实现相应告警。
5.系统设计5.1 前端人脸采集子系统设计人脸抓拍摄像头监控点系统由高清人脸抓拍摄像机、防护罩、设备箱、监控杆、交换机等设备组成，应用在不同条件的场景下，会有不同的安装方式，比如壁装、借杆等。
前端部署架构如下所示：图3 前端部署架构图对于高清监控摄像头的架设，在不影响人员通行，且满足人员姿态要求范围内的前提下，摄像头的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。
在条件允许的情况下，对人员的行进路线进行规范，使人员流动方向单一，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。
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。
图4 安装角度示意图对于人脸抓拍摄像机的安装要求如下：（1）摄像机设在通道正前方，正面抓拍人脸，左右偏转<30度，上下偏转<15度；（2）建议架设高度h大约2.0~3.5米左右；（3）推荐摄像机的俯视角度α=10°；（4）d和选用的不同镜头的焦距有关系，焦点在通道出入口，两眼间距像素不小于40像素。
（5）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。
人脸采集从监狱现有的人脸数据资源库完成静态人脸数据的同步导入。
另外对于来往监狱的外来登记人员信息也要实时导入。
5.2 网络传输监狱计算机网络系统要求建立覆盖监狱机关办公区与监管区范围内的局域网络，不仅要满足所有子系统数据信息的高效传递，同时要能通过监狱内部网站这一公用平台满足和其他各种功能系统的集成与应用，实现全监所有联机电脑，部门终端，省业务机关终端之间的数据传输。
动态人脸管理系统网络传输子系统实现前端采集子系统与中心处理平台之间的数据和图像信息传输，要求具有开放性和标准化，具有可靠性和先进性，以及实用性和成熟性，要求采用结构化设计，具有完备的安全保障体系，运维管理需简便。
动态人像系统的位置和具体联网情况如下：图5 视频智能分析与其他系统之间的网络关系图动态人像识别管理系统的网络使用监狱内网系统的安防网，和外网实现物理隔离，使用政法专网和省监狱管理局联网，实现全省监狱动态人像的统一采集和统一管理。