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智慧校园人脸识别

1.1 项目背景

众所周知,没有规矩、不成方圆;单位里 没有严格规范的员工考勤管理,就没办法完成工作,更提不 上提高工作效率。学校里 没有准确的学生认证管理,就会让 不良学生钻空子。而传统的以打卡、刷卡为 代表的考勤产品,存在着替代打卡,效率低下,不易统计,管理和 使用维护成本高等弊端。 
当前使 用比较多的指纹识别产品,在考勤 或签到应用中部分解决了代打卡的问题,但是超过5%左右的 人群天生指纹很浅,无法用指纹识别;而且指 纹技术的广泛应用,在市面 上也出现了许多指纹套用以造假。同时随 着人们对卫生安全关注起来,指纹考 勤产品在天气干燥或者换季的时候,识别困难,由于必须接触,就给细 菌的传播提供了一个便利的载体。 同时,指纹识 别产品往往也为能够与门禁等系统进行对接使用。
针对传 统考勤或签到方式的种种弊端,面部智 能识别签到系统利用面部识别技术进行身份认定,安全、可靠、准确,同时,很容易 配合电脑和安全、监控、管理系统整合,实现自动化管理。 

1.2 人脸技术

人脸识 别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于 生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的 生物特征来区分生物体个体。如今深 度神经网络技术在人脸识别上的应用使得这项技术发展至今,技术已经成熟,需要在 架构设计上对技术进行应用化平台化设计,以支持快速化识别,大规模化应用,以实现 各行业需求的实战化应用为目标。
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:没有侵犯性,不会令人反感,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;
4、事后追踪能力强,简单易用,普通操 作人员即可进行判断核实。而普通 人一般不具备对于指纹、虹膜的判断能力。

1.3 应用场景

针对传 统签到方式的种种弊端,如传统的以打卡、刷卡为 代表的考勤产品,存在着替代打卡,效率低下,不易统计,管理和 使用维护成本高等弊端,面部识 别技术是利用人体生物特征的唯一性进行身份认证的一种技术。在当前 的校园里众多学子考试时身份确认,是最迫切的。学校需 要对不同年级不同班级的学生进行考场前身份认证,避免出现替考情况。 
 
图 1 应用场景
1.3.1 宿舍管理
宿舍是 学生人来人往川流频次较高的场所,宿舍管 理每天都要面对一栋楼的学生,难免有 遗漏或者脸盲的情况发生。人脸识别宿舍管理,通过机 器人脸识别的方式,记录学生人脸信息,并对来 往人流作人脸比对。有效地 对宿舍学生人员管理。
 
图 2 人员进出示意图
白天监控:在白天的时候,可以选择监控模式,在该模式下,对进出人脸实时比对。并记录 下异常人员时间、图像。
黑夜预警:在黑夜的时候,可以选择预警模式,在该模式下,对进出人脸实时比对。如果遇到异常人员,将会实时报警,提醒管 理人员有异常人员进出。
人员统计:宿舍管 理往往需要知道哪些学生滞留在寝室,哪些学 生已经离开了寝室。传统的宿舍管理,老师只 能挨个寝室查找学生。这样既费事,又打扰个人隐私。人脸识 别通过人员人脸管理的方式,可以即 时知道哪些学生离开了宿舍,哪些学 生还滞留在宿舍,从而给 宿舍管理带来便利。
1.3.1 考场管理
考场是神圣的地方,也是纪 律要求相当严格的地方。为了公平公正考虑,学生必 须由本人参考不得由他人替考。同时,参考考 生的进出时间记录,人员到 座率等等也是敏感的信息。
 
图 3 考室管理
人脸识 别通过机器识别的方式,对比考室考生信息,并记录 考生的进出时间等敏感信息。同时,对替考 和不该出现在本考室的其他人,及时作出报警,减轻监考老师负担。

1.4 成功案例

当前很 多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,著名的 研究机构有美国MIT的Media lab, AI lab, CMU的Human-Computer Interface Institute, Microsoft Research,以及英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
目前人 脸识别的应用已经变得越来越广泛,支付宝 使用人脸识别技术应用在远程身份认证上,目前已 上线通过人脸识别完成密码找回等功能;小米金 融的人脸识别功能已成功上线;用户只 需要根据系统提示,完成指定动作,系统会 自动识别开户人的真实身份;联想之 星通过人脸识别建设智能门禁系统,解决传 统门禁用户体验差的缺陷,在保证安全、可靠的 同时深度提升用户体验,并且大 大降低人工成本;民生银 行利用人脸识别技术识别VIP客户,为VIP客户打造全新体验,更好更 快的提供全方位服务;阿里置业应用“人脸识别”技术改 善传统园区迎宾系统、打造新一代智能园区,让园区闸机变得“智能化”,降低人工成本;平安易 贷应用人脸识别实现远程身份认证技术,打造安全、智能的企业级平台,并满足 消费者便捷即时的需求,优化服务质量,真正做 到节省人工成本。

系统设计

2.1 系统简介

校园人 脸识别门禁系统是一个使用分布式精准人脸识别、多类型人脸库、视频监 控系统融合等技术功能实现视频人脸对比、人脸名单报警、人脸身 份信息查询三大核心功能。
系统前 端针对一些敏感区域(如过道、寝室、教室入口等)的关键出入口、通道等 卡口位置布置高清摄像头+数据处理芯片,后端对重点关注人员、名单布控,通过前 端抓捕捕捉人脸,后端对比名单数据,实现人 脸名单布控报警、权限人员通关等功能。

2.2 系统架构

2.2.1 逻辑架构

系统业 务逻辑包含三块内容:
1、人脸采集系统:人脸采 集系统包括前端高清网络摄像头+数据处理芯片+后端数据处理服务器,该系统 是将前端采集到的视频数据实时分析处理,检测获 取人脸图片并且提取人脸特征数据。
2、人脸比对系统:把各个 前端采集到的人脸特征数据库与人脸名单进行实时识别比对,分析该 人脸与名单人脸的相似性。
3、报警、通过系统:报警系 统是根据人脸比对系统的结果启动报警。如果人 脸比对系统发现了与名单极度相似的人员则允许通关或者启动报警。
 

2.2.2 系统拓扑

系统由前端摄像头、数据处理芯片、后端计 算系统三类设备。

1、前端摄像头:前端摄 像头采用高清网络摄像头,主要实现图像采集。
2、数据处理芯片:主要负责检测人脸,同时提 取该人脸特征数据,并且把 人脸图像数据和人脸特征数据通过网络传到后端服务器。
3、后端计算系统:接收数 据处理芯片传回的特征数据,并且存 储人脸图像数据;对部分 前端得分较低的人脸重新计算特征;与名单数据比对,进行人脸识别;启动报警系统;名单管理;系统管理等。

2.3 系统功能


2.3.1 人脸检测

该功能 主要检测视频中出现的人脸图像。该功能 的输入可以是实时视频,视频录像或者图片。

2.3.2 人脸图像储存

按照要 求把检测到的人脸图像存下来,方便以后查询。人脸图 片存储在存储服务器上,并且可以定期维护。

2.3.3 人脸识别

提取输 入的人脸图像特征向量,并且与 黑名单人脸数据比对,得到人 脸图像与黑名单人脸的相似性。
 

2.3.4 黑名单人员报警

当人脸 识别结果为极度相似时,启动报警系统,报警系 统会根据报警等级,启动相应的业务,如激发警报声,通知工作人员等等,可以根 据用户定制设置。

2.3.5 黑名单人员维护

系统可以很方便增加,修改,删除黑名单人员信息。

2.3.6 图片检索

图片检索功能,可以实 现在指定的视频中检索出照片中人脸出现的时间,地点等信息。可以分 析嫌疑人出现的轨迹,方便查找可疑人员。
 

2.3.7 查询统计

查询统 计功能主要实现对过去一定时间段,报警信息查询分析。既可以 查询单个摄像头或一片区域的摄像头的报警情况,也可以 查询某人在过去一定时间的报警情况,可以为 某人的生活规律提供依据。

2.3.8 人工确认

主要针 对当报警系统发出响应时,通知工 作人员进行确认,是否是有效报警。

2.3.9 录像回放

如果需 要人工可以查看前端存储的最近视频,或检测 到黑名单人员人脸的前后几分钟的视频数据。

2.3.10 系统管理

主要处 理整个系统的其他参数配置和维护。

2.4 设备及实施要求

2.4.1 设备要求

2.4.1.1 摄像头

前端摄 像头为整个系统提供视频数据,视频质 量好坏直接影响到后端的分析检测效果。摄像头 与人脸检测的一般参数如下表所示:
监控区域宽度 像素要求 人脸图像质量 备注
3-5米 500万高清 建议
<3米 200万高清 较好 建议
<2米 130万高清 基本满足  

2.4.1.2 数据处理芯片

数据处 理芯片由我公司开发,能够快 速完成人脸检测和人脸特征提取等功能。

2.4.1.3 后端计算服务器

后端计 算服务器主要接收处理前端传回来的人脸特征数据及人脸图像。一台服 务器可以对应多路视频数据。由于同 时处理数据量大,具有高并发性,服务器数据吞吐量大,计算压力大,配置要求高对,网卡,CPU,GPU,内存配置要求高。建议配置如下:
CPU 2颗cup,8核2.1G  32线程
内存 64G
显卡 Nvidia GTX980 *2
网卡 4个千兆网口
硬盘 2T + 256固态盘

2.4.1.4 局域网络

局域网 在整个系统中起到数据传输任务,要求数据传输快,而且稳定,带宽要求100M。

2.4.2 安装实施

2.4.2.1 摄像头安装

1、选择大 多数情况下能正对人脸的方向,不宜过于偏左或偏右;
2、保证人 脸在镜头中为正面,故俯冲角要小,尽量不超过10度;
这需要计算(简单的几何关系)并选择 合适的水平安装距离和垂直安装高度;同时选 择或调试合适的镜头焦距(可计算)。 
3、避开逆光,防止画 面中出现门外的强泛光,或是强灯光,或是墙面\镜面\光亮地面的强反光;为此,可考虑一些措施——适当摆动摄像机,选择某些超宽动态/有逆光补偿的摄像机,或是加 外物使反光面不直接反光。
4、在水平 安装距离确定后,也要保 证较好的人脸采集大小,尽量在镜头画面中,脸部眉 毛到嘴的矩形框不小于64×64像素,这需要选择/调试合适的镜头焦距(可计算)。 
5、为保证 抓拍人脸时现场光照足够,建议若 镜头画面中人脸不够亮时,需要相 应增加照明设备,对人员脸部补光(一般应达到250~800Lux)。

关键指标

3.1 人脸检测

1、 检测人脸尺寸:最小45×45像素。
2、 角度适应范围:上下俯仰±15°,左右旋转±45°,平面旋转±10°。
3、 检测量:检测帧率为5帧/秒/路。
4、 人脸检测率:正常的 人脸检测率可以达到97%左右,即100个人经过,大约有97个人的 脸会被准确抓拍。

3.2 人脸识别

1、 特征提取速度:单个芯 片最大计算速度5张/秒。
2、 识别速度:人脸识 别服务器可以实现>1000w张/秒。
3、 识别准确率:在理想情况下,错误率小于8%,也就是说有92%以上为正确识别。

3.3 整个系统

1、 系统可 以支持摄像头数:1000路
2、 系统检测延时:<3s
3、 系统支持黑名单数:100万个
4、 系统整体速度:500张/秒

系统优势

1) 人脸抓拍率高:系统在 正常检查范围内人脸抓拍率大于97%,处于一流水平,这保证 了系统的及时性与可靠性。
2) 人脸识别正确率高:自主开 发设计人脸识别算法,算法稳定,速度快,正确率高,在复杂 环境下误识别率小于8%,处于行业先进水平,其中首位命中92%,前十位命中95%,前二十位命中98%。
3) "被动方式"采集监 控人像图像信息:人像识 别技术可以自动从高分辨率的数字监控摄像头中采集和识别目标人脸。监控镜 头可安装在机场、银行、车站、娱乐场 所或任何其他环境,通过非 接触式的数据采集方式,实现真 正的自动智能目标监控。因此人 脸识别技术特别适用于那些不大需要使用者配合的应用系统,这就是 所谓的被动式或无合作生物识别应用。
4) 系统稳定:系统支 持全天候不断服务,并配有负载均衡系统,可完成 实时自动的任务分配。
5) 计算速度快:系统整体可以支持500张/秒的人脸运算。
6) 报警响应快:系统在 网络延迟小的情况下,能够在发现可疑人员3s后发出报警。
7) 支持黑名单多:黑名单数可以达到100万张人脸。
8) 布控点多:系统设 计最少可以支持1000个布控点,如果网络硬件提高,可以支 持更多的布控点。
9) 系统易扩展:系统构架简单,容易扩展,只需要 前端安装摄像头,后端添加相应信息,就可以增进布控点,简单便捷。
10) 硬件成本低:在系统 前端采用公司开发的计算芯片,集成了图像采集系统,所以前 端可以采用价格较低的摄像头。
11) 实施简单:系统分为前端和后端,前端安装摄像头+计算芯片,后端计算服务器。所以整 体安装部署非常方便。
12) 系统维护升级简单:系统维护升级,黑名单 管理等维护非常方便。
13) 安全性:平台在建库、查询、传输、比对确认过程中,可以根 据参数设置进行数据加密处理,防止数据被截获、窃取、破坏等,确保数据传送、使用的安全性;采用多维安全策略,结合动 态安全技术和数据加密技术,实现整 个系统的高度安全性。
14) 成本优势: 目前,大部分 需要布控区域都已经安装了视频录像系统,人脸识 别安全布控系统可充分利用现有资源,轻松与之结合起来。人脸识 别安全布控系统前端可以完全利用现有的摄像头,只需要 在后端配置人脸比对服务器,工程工作量小,成本低。同时用 人像识别技术代替人工查看,减少了人工需求,提高了 识别效率和准确率,大大节约社会资源。

数据对接

人脸识 别安全布控系统需要建立目标人脸库,人脸库中的信息,可从全国在逃库、恐怖分子库、本地区 布控人员等目前已建立的数据库中导入,也可以 使用身份证照片、档案照 片等信息作为补充。通过提 取目标人脸库中的照片信息,生成人脸特征,在使用 时完成快速对比。

硬、软件配置

6.1 硬件配置

名称 参数 数量 备注
高清摄像头 清晰度:>=1280*720;
接口类型:usb/网线直连。
多个 与计算芯片连接,可以不用存储,语音等功能
计算芯片 ARM Cortex-A53 2GHz GPU:Mail-450 多个  
后端计算服务器 CPU :2颗cup,8核2.1G  32线程
内存: 64G
显卡: Nvidia GTX980 *2
网卡: 4个千兆网口
硬盘: 2T + 256固态盘
1  
报警灯   1  
 

6.2 软件配件

系统名称 功能 备注
图像采集系统 1、采集图像
2、检测人脸
3、提取人脸特征
4、存储录像
5、回传人脸与特征数据
6、参数更新
放置前端计算芯片
可视化管理系统 1、系统管理
2、录像回放
3、视频监控
4、黑名单管理
后端
人脸识别系统 1、计算人脸特征数据
2、人脸识别
3、回传计算结果
4、图片检索
后端
报警系统 1、向报警灯发出指示
2、存储相应信息
3、人工确认
4、启动其他业务
后端
 

追求卓越、勇于创新

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