人脸抓拍解决方案.docx

中软安全智能工程（宿迁）有限公司人脸抓拍解决方案第一章方案概述Io 1背景与趋势l.lo 1智能视频新时代随着阿尔法狗、智能算法引起越来越多的人关注，人工智能掀起一股股风潮. 智能视频分析产品成为热点产品,诸如人脸抓拍、行为分析、车牌识别、客流统 计、智能预警等智能化技术。在“深度智能时代,相比传统的智能算法来说，绝不只是算法的优化。从硬 件方案到软件算法都有了质的飞跃,让智能业务应用真正开始落地，即所谓的 “视频监控智能化的时代,即将全面展开”。其技术的革新,宛如当年随着集成电 路的发展，让计算机走进千家万户,让笔记本电脑、PAD、智能手机等引领着新的 时代。Io 1.2智能技术更成熟深度学习是机器学习研究的一个重要领域,动机在于建立和摹拟人脑进行分 析学习的神经网络，摹仿人脑的机制来解释数据。相比较传统智能算法需要根据 算法人员的经验对图象进行总结和设计规则,深度学习是自己通过大量样本学习 来总结规则，远远强于人的主管经验。同时，各类智能算法竞赛也让智能算法不 断进行优化和迭代.而让深度学习的算法充分发挥优势的是随着GPU硬件的更新。GPU是专门从 事图象运算工作的微处理器，是CPU性能的十倍来至上百倍，更适合大规模的并 发计算，其并行计算能力让深度学习算法充分发挥其优势.Io Io 3智能需求普遍化随着智能技术的真正落地,中小型项目的智能需求不断增加，现市场需要一 种性价比更高的产品形态，需要部署更加灵便的智能系统,需要应用场景更加广 泛、易落地的小型智能方案,让智能走向所有人.Io 2需求分析随着对安全防范的需求与日俱增，要求越来越高，智能视频监控在生产生活 各方面有非常广泛的应用，如实际的监控任务中的人工辅助需要，如视频监控的 实时性、主动性、智能性在异常事件发生时分析、监测、提示、上报,为政府部 门、安防领域及时决策、正确行动提供支持，达到视频监控的“减员、增效”， 视频监控的“智能化需求就显得尤其迫切。Io 2o 1视频智能需求视频智能应用在安防领域各方面都有非常广泛的应用.具体包括：1）人脸的智能识别在小区、园区或者重要场所（政府机关、财务室、金库等）的出入口，公共区 域等场景，通过智能摄像机识别人脸,实现人员身份核验、刷脸开门、名单布 控报警、人脸以图搜图等功能。图L 人脸的智能分析2）人体行为分析在重要安防区域，如政府大门口，医院，贵重物品商场等，通过对人体异常 行为（如徘徊、滞留、倒地,人数异常、间距异常等行）的监控和分析,起到人员 安全事件和违法行为的预警作用；3）客流统计分析在景区、校园、医院、超市等场景，需要控制和统计人员进出数量，并进行 丰富客流统计报表分析.4）车辆的智能管理在交通卡口通过视频智能应用实现车辆特征信息的识别；在园区、道路、地 下停车场入口等区域，通过智能分析技术检测车辆的违停、占道等行为，实现车 辆管理的自动化和智能化； 图2。 车辆的智能分析5）物品的智能分析如物品识别、物品遗留、物品挪移、物品拿取等智能分析可广泛应用各类安 防场景中。图3。 物品的智能分析6）视频的智能检索通过视频智能算法实现视频信息叠加,快速搜索等应用，提高视频查阅和分 析效率,大大降低人工成本。1.2o 2视频智能痛点1）中小型项目和预算较低项目的智能需求未被满足。智能分析的模式比较单一,智能产品的形态基本为后置式，产品形态差异性小、市场竞争趋于变大； 同时，后置式智能分析产品虽然解决并发处理多路识别分析，但是对中心存在一 定的压力。而中小型项目的智能需求增加，现有模式未能有效满足，市场需要一 种性价比更高的产品形态,需要系统部署更加灵便,应用场景更加广泛、易落地的 小型智能场景,让智能走向“大众项目”。2）更高的精确度和更强的适应性向来是行业追求不变的方向。各行业的视 频监控业务复杂度越来越高，更多的图象细节信息的识别和业务功能的扩展成为 客户的迫切需求。部署海量的监控能够满足复杂业务的需求，采集更多的视频图 像、获取更多的目标信息、进行更加精确的智能分析,都是行业提升视频监控能 力和效率的关键点。而传统的智能算法难以适应复杂监控场景，急需要场景适应 能力更强、误报率更低、能提取更多目标特征的视频智能化方案和产品。1.3建设内容为满足综合安防领域内对人车物的智能需求，结合当前的智能技术，有重点 的解决综合安防当前智能需求中的最痛点，本系统重点实现人员智能功能、人群 智能功能、车辆智能功能。其中，人员智能功能主要包括人脸抓拍、人脸比对、 异常行为分析、周界防范去误报；人群智能功能包括客流监控和统计；车辆智能 功能主要为车辆占道检测功能。Io 4名词解释语/缩略语含义度学习通过机器自身提取特征，将人脸浅层的抽象特征（脸颊、额头等）逐层处理 最终形成深层的可供识别的人脸图象讲行学习的一种智能算法>Graphics Processing Unit,图形处理器,专为图象处理设计，可以通过增加 行处理单元和存储器控制单元的方式提高处理能力和存储器带宽眸海康威视“深眸”系列专业智能摄像机,内嵌专为视频监控场景设计、优4 的深度学习算法，实现了在各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息找 取和事件检测超脑” NVR海康威视自主研发的新一代超脑NVR系列具备基于深度学习算法的视频E 像结构化技术和NVR的各项功能特性误报通过对触发报警的区域进行人体目标二次识别,筛选过滤掉非人体报警,从而 最大限度的降低周界防范误报现象谱人脸分析服务器,海康威视专用于人脸识别分析的“视频云结构化分析服务 器“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，是在含有人） 图象或者视频流中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系歹 建模等技术，实现不同人脸的识别的过程。人脸以图搜图是一种通过上传的人脸照片，在指定搜索位置按照人脸特征的相似度进行比 较，获得相似度最高的人脸图片的人脸识别应用“第二章系统架构与功能第1章2o 1系统架构系统架构可设计如下：图4.智能视频监控架构示意图1） 前端部份支持多种类型的摄像机接入，前端网络摄像机进行图象、视频等网络数字信 号的采集，通过网络进行视频图象的传输.部份前端摄像机还具备智能比对和分 析功能。主要的前端摄像机包括拥有占道检测功能的占道球,可进行客流实时监 控和统计的“深眸”垂直双目摄像机，可进行异常行为分析的“深眸”行为分析 摄像机，以及具备人脸抓拍功能的“深眸”人脸抓拍机和人脸比对功能的“深 眸”人脸比对机等前端摄像机.2） 后端部份支持多种类型的后端存储设备接入，主要用于对前端采集的视频、图片进行 存储和分析比对功能。主要包括具备人脸比对功能的“超脑” NVR和脸谱,具备 后端周界防范去误报的“超脑” NVR.2.2人员智能分析2o 2o 1人脸应用人脸应用场景广泛、价值巨大。如人脸身份核验应用，可应用于园区、工地大门识别企业 员工、厂区人员、工地工人，楼宇小区的大门、建造出入口识别业主人员，以及对进出小区或名 别 墅的水电工、保洁员、绿化工、维修工，别皇亲友等人员检测和识别，通过对抓拍的人脸进 行实时比对，比对成功后联动闸机进行开门，实现内部人员或者相关人员进出大门出入口的管 控.除此之外，人脸身份核验还可以应用于其他重要区域，如公安（嫌疑犯确认、零口供、枪 械库管理）、金融（金库、押钞车、ATM机、加钞室）、医院重地（特殊药房、麻醉室、手术室） 楼宇（企业财务、档案、库房）等人员比对、航客运（安检）、交通运输（特殊车辆司机）、幼教 （接送家长）、大学（实验室、教师考勤）等;酒店/商超/连锁惯偷识别、建造工地（特殊工种人员 比对）等场景.人脸（黑名单）布控报警应用，可应用于大楼园区的出入口、大厅等场景，满足用户对于 “职业上访”、不法份子、黄牛、医闹、惯偷、闹事者、地痞流氓、社会混混等可疑人员的检领 和识别，以及其他人员（如能源企业识别环保局人员、医院识别卫生局人员、园区识别重要人员）的检测和识别，并对抓拍的人脸进行实时比对，比对成功后进行报警.人脸检索应用，可用于公安检索嫌疑人、交通运输轨道车站失踪人员搜索、校园失踪学生 的搜索、园区/街道搜索嫌疑人脸，用于事后追溯、证据查询等场景,通过下发人脸，在人脸抓拍 库中进行人脸比对、搜索，比对成功后返回搜索结果，满足用户对于人脸搜索的需要。通过上述场景和需求分析，人脸智能分析主要功能包括人脸抓拍、人脸身份核验、人脸布 控报警、人脸检索和人脸库管理。2o 2. Io 1人脸抓拍通过人脸检测算法，前端智能摄像机从实时视频数据或者录相视频中，自动 检测、跟踪人脸图片，如通过对运动人脸进行检测、跟踪、抓拍、评分、筛选 一系列流程，结合人脸质量判断规则，自动选出符合人脸提取条件的人脸照片 抓拍并进行输出。人脸抓拍中普通包含人脸的性别、年龄、是否戴眼镜等特征 的识别。图5.人脸抓拍查询人脸抓拍的质量在很大程度上决定了人脸智能分析的应用场景和功效，通过 如下技术不断提高人脸抓拍的质量：人脸区域暴光功能和暴光算法:在检测到人脸之后自动根据人脸区域亮度的 变化控制暴光参数，在逆光或者过曝的光照环境下，优先保证人脸的亮度。在逆 光场景下，启用人脸区域暴光的的效果明显优于普通暴光算法抓拍的人脸。 图6.人脸区域暴光和宽动态对照图方案推荐使用具有深度学习能力的人脸抓拍机。深度学习的人脸抓拍机相比 传统的智能产品，具有精确度更高和场景适应能力更强。场景适应能力更强体现 在小目标场景和大角度场景中，检出率较传统的智能产品显著提高。内部测试如T：场景传统智能产品检出率深度学习产品检出率二902含糊场景=75%小目标场景29%85%大角度（俯仰角60o90 o）40%82%2o 2. Io 2人脸比对平台向比对设备下发需要进行人脸比对的人员信息到名单库中，比对设备接 收人员信息后与绑定的前端IPC抓拍的人脸进行比对，将相似度阈值（平台下发） 之上的比对结果和信息发送给平台，完成比对。其中：相似度阈值范围：由平台下发，可根据用户需要进行设置不同的阈值，普通 人脸比对阈值为80%90%,阈值太高可能导致比对无结果,遗漏重要信息；阈 值太低导致比对结果过多，需要人工去二次确认、造成效率低下.人脸比对功能是人脸应用中的基础功能，基于此功能结合不同的使用场景， 可开辟人脸身份核验、人脸布控报警、人脸检索（以脸搜脸）、人脸IVl比对、 人脸轨迹分析、人脸碰撞等多种应用，满足用户不同的需要。下面详细介绍人脸 身份核验、人脸布控报警、人脸检索（以脸搜脸）三类应用。1）人脸身份核验由具备人脸身份核验管理权限的用户进行人脸身份核验设置，将需要核验的 人脸下发到名单库，并将名单库与指定的比对设备（具备比对功能的前端摄像机 /后端比对设备/服务器比对）进行关联核验。关联后，摄像机抓拍的人脸只与其 关联的名单库内人脸进行比对识别和联动.人脸比对设备将推送过来的人脸照片进行建模，并和关联的人脸库内的人脸 图片进行比对，如果比对结果中有1个或者多个相似度达到或者超过预设报警阈 值，选取相似度最高的人脸图片作为识别结果（不同的模式上报的不同张数）, 并将识别的人脸图片和比对结果推送到平台,在平台中人脸比对事件进行查询 报警信息和比对结果。比对设备成功比对后可进行联动，可通过IO输入输出与需要联动的设备（如 开门闸机）进行硬联动，直接联动开门.硬联动需要在设备上进行配置；或者将 比对结果发给平台，由平台具有权限的管理员进行联动闸机开门，实现软联动. 图7。 人脸身份核验刷脸开门人脸身份核验的业务流程图如下：图8o 人脸身份核验业务流程图2）人脸布控报警由具备布控管理权限的用户进行人脸布控设置，将需要布控的人脸下发到名 单库,并将名单库与指定的比对设备进行关联布控.关联后，摄像机抓拍的人脸只 与其关联的名单库内人脸进行比对识别和报警.人脸比对设备将推送过来的人脸照片进行建模，并和关联的人脸库内的人脸 图片进行比对，如果比对结果中有1个或者多个相似度达到或者超过报警阀值， 选取相似度最高的人脸图片作为识别结果（不同的模式上报的不同张数），并将 识别的人脸图片和比对结果推送到平台，在平台中人脸比对事件进行查询报警 信息和比对结果。平台接收到人脸实时比对报警，将对应的人脸图片及信息显示出来，警示值 班人员关注和处理，并可进行相关联动。图9。 人脸布控报警人脸布控报警业务流程图如下：图10.人脸布控报警业务流程图3）人脸检索人脸检索包括通过人脸以图搜图和通过人脸属性进行人脸检索两个功能.0 人脸以图搜图在平台上导入人脸图片后,通过人脸以图搜图功能进行人脸检索.可直接输 入人脸图片、人脸相似度阀值、检索数量、其它检索条件，选择抓拍的摄像机和 时间段，在抓拍库中进行人脸图片中查找是否有匹配的人脸图片，如果抓拍库中 存在一张或者多张达到或者超过阀值的人脸图片（阈值之上的图片最多99张）， 按照抓拍时间/相似度进行分页排序。系统不支持“深眸人脸比对模式的人脸 抓拍库以图搜图功能。图11.人脸以图搜图人脸以图搜图.业务流程图如下：图12.人脸检索业务流程图0 人脸属性检索系统接收前端人脸抓拍机上报的人脸抓拍事件，其中包含人脸的性别、年龄 段和是否戴眼镜三个属性。可通过按照性别、年龄段和是否戴眼镜三个属性进行 人脸属性检索，搜索相同属性的人脸图片。2o 2. Io 3人脸库管理1）名单库添加平台支持创建、编辑、删除名单库,可根据不同的需要，系统可创建多个不 同的名单库，可便于用户根据自身需求将不同的名单库用作不同的比对功能,如 名单库可设置高度危（Wei）险人员名单库、普通等级危（Wei）险人员名单库 等。图13.人员名单库分组管理2）名单库人员添加。平台可向各名单库添加、编辑、删除人员信息和人脸图片，进行人员信息和 人脸图片的信息注册，系统自动完成人脸特征提取及建模，一个人员可对应多张 人脸图片。图14.名单库人员添加3）名单库人员添加的方式平台支持手动添加人脸库和批量人脸添加、删除处理，如平台可以单个图片 进行注册，手动输入人员的身份信息；平台支持批量导入人员，其中的人员姓名 直接使用其照片名称，便于当名单库人员较多时的快速导入。图15。 名单库人员快速导入4）抓拍库独立管理平台对不同人脸识别设备的抓拍库不做统一管理.其中，“深眸前端比对功 能的抓拍照片存储在前端摄像机中，“超脑NVR接入的抓拍库图片存储在“超 脑NVR中，脸谱接入的抓拍库图片存储在云存储中.为避免漏报过多,对抓拍的人脸照片质量有一定要求，需要按照摄像机最佳 效果进行安装，避免抓拍机架设太高，镜头未拉近，覆盖范围太广,人脸像素过 小等抓拍质量问题。5）比对事件统一管理平台对不同人脸识别设备的比对事件、比对详情进行统一存储和管理。用户 可对事件进行查看以及操作各类联动，以便用户查询及生成报表。2.2o 2行为分析2.2o 2o 1异常行为分析通过接入“深眸”行为分析摄像机，平台可接收人员异常行为检测事件,检 测J事件包括人数异常、间距异常、徘徊检测、剧烈运动、在离岗检测、倒地检测、 滞留检测、跨线检测和奔跑事件，进行人员异常行为的分析、报警和联动。不同 的异常行为检测功能可用于不同的监控场景,防范安全事件的发生，向安保人员报警及时处理，尽量将安全事件的伤害降低。如徘徊和滞留检测,可应用于园区或者大楼外围道路、墙角监控，采集人员 徘徊的信息，为可疑人员预警和反侦察踩点提供证据； 图16。 人员徘徊检测人数异常和间距异常检测事件，可用于在监控ATM中是否进入的人数异常、 人员间距异常等场景,预防ATM尾行或者抢劫事件，并为事后取证提供证据； 图17。人数异常和间距异常检测倒地检测事件，可用于在重症监护室、办事大厅、AnI中进行人员倒地监控, 及时处理倒地事件，将安全事件的伤害降低。图18。 人员倒地检测离岗检测事件，可应用对安保人员的离岗检测报警,防止安保人员擅自离岗。图19。 安保人员离岗检测2. 2.2o 2周界防范及去误报周界防范在综合安防领域中具有广泛的使用场景，可防止非法的入侵和各种 破坏活动，发出入侵报警等功能，消除建造物的安全隐患，阻挠人民生命财产损 失的事件发生。视频周界防范是建立在传统周界防范概念基础上,通过应用智能视频分析技 术，非但具备入侵报警作用，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区 域的情况,一旦发生入侵行为，第一时间发出警示，并及时告知安保人员进行处 理.通过接入具有侦测事件的摄像机和行为分析服务器，实现周界方案事件侦测 功能，并可在平台上对其进行配置、接收报警等操作,在事件中心模块对该报警 配置联动动作。图20。 周界报警示意图然而，由于树叶摇晃、灯光照射、动物穿越等因素产生的大量误报大大影响 了用户的使用积极性.由于误报频繁的原因,将会严重增强安保人员对系统的不 满意度，同时也会因为事件过多容易导致报警事件的遗漏.采用基于深度学习的智能算法,可以对触发报警的区域进行人体目标二次识 别,从而最大限度的降低周界防范误报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。具体功能包括：D越界侦测和区域入侵去误报开启人体去误报后，当目标越过用户设置的警戒面或者在设定的检测区域范 围内停留（包括静止或者挪移）超过设定时间时，产生越界侦测事件和区域入侵 事件，设备将对摄像机推送的报警图片结合越界规则进行目标二次识别，如果 由人体触发，系统自动产生报警。图21。 周界去误报的二次识别针对历史报警信息，系统支持通过点位、时间段等进行报警信息的查看，以及先后数秒录 像的关联、回放。2）报警联动平台可通过报警弹窗、蜂鸣器报警、TO输出等多种方式进行周界防范报警联动。2. 3人群智能分析2o 3.1客流统计通过精准的量化数据来研究客流量规律,非但可以了解相关设施在运行中的 状况，还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作，防止拥挤、踩 踏等恶性安防事件产生。如在大型超市、商场和连锁店铺需要显示当前客流状态和变化趋势，对流量 较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察商场当前的停留人数，从而 对电力、维护人员及安防人员等进行合理调整,并可控制商场运做成本；地铁站、车站和机场通过客流统计，自动统计进出乘客的数量，分析乘客的 人流量分析,对于国家、政府规划建设车站、机场等大型工程项目和特殊时段疏 导、分流乘客流量的策略提供依据。展览馆、博物馆通过自动统计进出的参展人员，分析不同区域进出人员数量， 了解大众需求，可对安防力量进行有效布控和实时调整,并对后续展览馆、博物 馆等建设和开辟提供依据。但是,传统客流统计由于设备识别能力的限制，以及客流智能算法的差异， 导致传统客流统计由于推车、小孩以及店员徘徊造成较大误报，降低客流统计的 精确度，无法满足用户精确统计的需要。针对上述问题，系统提供具有更高精度 的客流实时监控和统计报表功能，满足用户精确统计需要，为拥挤、踩踏事件的 防范提供更加精准的参考数据。更加精准的客流统计功能主要通过深度学习算法和客流统计智能算法实现.1）前端摄像机更强大的分析能力。“深眸”客流统计采用深度学习算法， 能显著提高客流统计精度；2）更加优秀的客流统计智能算法.使用双目立体视觉技术和3D目标检测跟 踪技术,实现更加精确的客流统计和分析.双目立体视觉技术是基于视差原理，利用双镜头摄取的两幅图象的视差，检 测运动目标，计算对应点间的位置偏差，获取目标的三维信息，在深度图象中对 目标的检测与跟踪，实现高精度的客流统计功能。3D目标检测跟踪技术，视频画面中浮现客流时开始跟踪，直到人员离开图 像画面时才判断是否计数,从而有效过滤徘徊可能导致的重复计数，并且不受拥 挤及躯体部份重叠的人员影响，大大提升了其复杂环境下的统计精度。除了设备分析能力和智能算法外，系统还提供实时客流监控和历史客流统计 报表功能,满足用户客流统计分析的需要。1）实时客流统计监控。用户可在界面看到实时客流画面,并在视频上看到进 入、离开的客流数，满足实时监控客流的需要。图22o 平台客流实时监控界面2）丰富的历史客流统计报表。可生成包括即时报表，日报表，月报表,年报 表，自定义报表,汇总报表在内的多种报表类型,包括日、周、季、年报表，汇总报表和自定义报表功能,满足用户进行各类客流分析的需要。图23o平台客流统计报表示意图2o 4车辆智能分析2.4o 1占道检测针对住宅小区内人行通道、企事业单位园区内部道路、地下停车场的入口通 道等区域，采用内置占道检测、车牌识别智能算法的占道球进行检测，可自动对 违规占道车辆进行识别和取证，解决开放园区社区带来外来车辆违停，智能识别 车牌，上报城管，威慑力强，实现园区占道行为智能化管理.其次,还可对静止或者运动车辆进行手动取证功能,让违章无所遁形，并利用 独创的智能聚焦算法,实现对运动物体的快速聚焦捕获,有效检测距离达150米, 即使有车辆想快速逃离也能抓取到该车辆信息。单个占道球 可支持8个场景的占道轮巡检测，并对检测到的占道事件进行 图片抓拍，上传至NVR或者综合管理平台，后台管理人员可以获取到大量信息， 对现场以及违章情况进行全面了解,提醒采取相关措施，对违规占道现象进行快 速记录和处理响应。图24。 社区内部占道检测2. 5其他智能功能2o 5o 1热度分析对室内固定区域进行空间热度分析，为用户提供区域内人流热度数据，有助 于用户进行室内的热度分析，调整安防力量布放及为用户业务分析提供支撑数 据。图25。 热度分析2.5o 2浓缩播放在需要快速查看录相的场景中，如保安人员需要对一段时期内的录相进行快 速浏览以寻觅证据，将是否有人浮现定义为关键视频，可对非关键时段视频进行 快速播放，关键时段正常播放，实现长期视频的浓缩播放、快速查找和定位目 标，减少查找时间，提高视频查看效率。图26。 视频浓缩播放第三章场景应用3.1场景分类说明遵循科学、合理的布点规划理论，以“先进性、实战性、可持续性”为建设 目标,构建“块圈严密无缝化、重点区域无遗漏、人车管控线可追踪、智能视频 监控无死角”的“围圈、切块、分格、连线、定点”的安防布建模型，并梳理归 纳园区内不同区位空间的特点，探寻场景监控规律，合理运用各类前沿智能视频 监控设备，开展场景式前端设备部署,形成符合综合安防需要的多角度、多层次 立体化综合安防体系，打造协同作战的、有机的、不可割裂的整体防控体系，令 面提升对于综合安防领域内的人、车、事物以空间为轴的全方位防控水平，提升 综合安防整体防控能力。选择具有代表意义的综合型园区场景,对综合安防视频 智能监控的场景进行分析。其他场景可参考类推。在“圈线面点”的安防布防模型中，可从外至内将综合型园区的安防场景划 分为：1）周界防范（周界出入口）及周界外围防空圈;2）园区内部道路线；3）建造 出入口点;4）建造内部区域和重点防控区域；5）其他特殊场景。图27。由外至内的“圈线面点”布防模型场景名称场景细分场景特点核心诉求备注周界防范及 外围场景周界外困场景范围大，满足周界外围的防范和异常行为报警需求1、机非人的抓拍；2、可疑人员、可疑车辆的抓拍：3、外围道路车辆占道管理周界防范场景范围大，要求无缝覆 盖；现场施工环境复杂;要 求较高准确率的周界防范 侦测事件1、周界防范报警事件接收大门出入口园区安防的重要关口，景固定，人流并发、人车混 行情况复杂；安防事件多 发地；1、实时监控；2、黑名单布控；3、身份核验放行；内部道路内部道路区域广阔，监控覆盖面广； 内部道路不规则；容易遮 挡；1、实时监控；2、人脸、车牌抓拍；3、人脸、车牌搜索；建造出入口建造出入口建造安防的重要关口，人 流并发适中，人员配合性 好；安防需求级别高.需 要核验人员；1、内外部人员分类管理；2,身份核验；3、联动放行；内部重点防控区办事大厅、大堂人流并发大、人流复杂；K异常情况监控报警2、人流预警；3、人脸比对；楼梯口、电梯间 及轿厢普通视频监控区域，需注 意界面友好1、实时监控；2、人脸抓拍；领导办公区、机 房、财务室、档 案室、仓库等人流并发小；安防需求级 别高,需要核验人员；1、人脸名单布控；2、热成像监控；3、动环主机；3o 2场景分析3o 2o 1周界及外围场景30 2o Io 1周界外围D需求分析周界外围场景主要解决外围道路中机非人的监控、外围道路中可疑人员、可 疑车辆的监控，以及外围道路车辆违停管理。0 机非人监控针对机非人的监控重点在于能抓拍到外围道路的车辆、行人、非机动车。外 围防空圈天气多变，夜晚环境亮度较低，需要看清可疑人员面部特征和可疑车辆 车牌号码等信息，推荐使用200万像素H0 265日夜型枪型网络摄像机，防水、 防尘、防雷，推荐安装方式为壁装.图28.道路机非人监控0 人脸抓拍针对外围道路、墙角的通过人员，需要看清人员面部特征，通过人脸抓拍机 进行实时预览和抓拍，无需进行人脸比对，满足用户实时监控、人脸抓拍留存证 据的需求。若用户安防需求较高，也可对外围道路中可疑人员的可疑行为（如人 员徘徊、滞留等异常行为）进行监控和报警，对可能的安全事件进行预防和实时 报警,降低安全事件带来的后果。图29。 道路可疑人员人脸抓拍0 道路占道检测针对综合型园区周界外围道路等区域，采用内置占道检测、车牌识别智能算 法的占道球进行检测,可自动对违规占道车辆进行识别和取证，解决开放园区社 区带来外来车辆违停，智能识别车牌，上报城管，威慑力强，实现外围道路占道 行为的智能化管理.0 ）系统解决方案针对周界外围场景，满足常规机非人监控、人脸识别和占道管理需求，推荐 架构图如下：0 30。 周界外围监控架构图前端设备：常规摄像机（20OW像素红外筒机）进行机非人监控和抓拍；“深 眸” 200w人脸抓拍筒机可进行人脸抓拍、“深眸”行为分析相机可进行外围道 路、墙角的徘徊检测、滞留检测、剧烈运动检测、人员倒地检测、奔跑检测事件 的检测；占道球实现违规占道车辆的识别和取证。3）系统功能和优势系统功能主要包括外围道路机非人监控、可疑人员面部抓拍、道路占道检测,满足用户对外围道路的监控需要,系统具有功能丰富且部署简单的优势。4）推荐配单为满足上述系统功能,推荐如下配单：解决痛点产品名称主推型号备注机非人监控200W像素红外筒机DS2CD2T25FD 13人脸抓拍“深眸” 200W人脸?拍筒机DS2CD7627FWDFLZ( H/S)占道检测占道球DS- LG21Q421IWA/TC备注:5）注意事项0 “深眸”筒机安装位置普通是重点场所的入口通道；摄像机鸟瞰角度15° ±5。，水平 偏转角度V25° ；最大检测宽度为2.5米、最远检测距离为11. 1米；0 "深眸筒机建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补 光；0 辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；0 镜头前方应空旷、无遮挡。3o 2. Io 2周界防范1）需求分析视频周界防范是建立在传统周界防范概念基础上，通过应用智能视频分析技 术，一旦发生入侵行为等事件,第一时间发出警示，并及时告知安保人员进行处 理.，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区域的情况。通过视频周界 防范可防止非法的入侵和各种破坏活动，发出入侵报警等功能,消除建造物的安 全隐患，阻挠人民生命财产损失的事件发生，在综合安防领域中具有广泛的使用 场景。2）用户痛点视频周界防范在综合安防领域内具有广泛的使用场景，但是也存在受树叶摇 晃、灯光照射、动物穿越、车辆等因素影响,在实际使用中报警不许确、误报率 高、防范效果普通等问题.如在能源企业园区，需要对周界入侵等各种事件进行监控。但在夜间无人值 班的场景中,可能由于树叶、动物穿越等因素造成周界入侵报警,需要安保人员去 到现场解决、消除误报.安保人员迫切需要能识别因人员入侵带来周界入侵报警， 过滤非人员入侵报警事件.在校园周界防范系统中，需要对夜间场景中学生翻阅围墙外出学校进行周界 防范入侵报警，同时也需要过滤因树叶摇摆、灯光照射、物品扔出围墙等事件， 避免学生因夜间外出翻阅围墙可能的摔倒、外出学校造成不可挽回的安全事故.在楼宇、工厂、小区的周界中，夜间因为树叶摇晃、灯光照射、车辆等因素 影响而造成周界误报,如何在有限的安保力量下关注更重要的周界入侵事件，精 准定位因人员入侵而造成的偷盗、伤人等事件。综上所述，在周界防范中，越界侦测和区域入侵事件过滤掉非人事件，实现 周界防范去误报，是用户当前的重要痛点.3）系统解决方案为了满足用户的周界防范和周界防范去误报的需要,设计如下系统架构：图31« 周界防范监控及去误报系统架构图周界防范去误报业务流程如下：0 前端网络摄像机接入“超脑” NVR,由网络摄像机进行周界防范（越界侦测、区域入侵） 的政策和报警，进行一级监测，并将事件抓图推送到“超脑” NYR中.0 “超脑” NVR进行二级核警，判断是否人体触发造成的报警，如因人体触发造成的报警， 将事件推送至平台。通过“超脑” NVR可有效过滤绝大部份非人体触发的报警，提高 周界防范报警准确率.0 平台对越界侦测和区域入侵报警进行联动。4）系统优势系统具有如下优势：0 准确率高传统视频周界防范受树叶摇晃、灯光照射、动物穿越、车辆等因素影响，在 实际使用中报警不许确、防范效果普通。采用基于深度学习的智能算法,有效降 低因树叶摇晃、阴影、灯光照射、车辆、小动物等造成的误报，在典型场景下， 周界防范报警准确率可达到99%以上，不同场景略有不同.0 合用性强基于视频的周界防范相比红外、微波、光纤振动、电子围栏等方式具有非常 强的适应性，并可有效联动后端视频，监控系统无需安装视频监控平台。红外、微波对射等传统方案:所有触碰传感器装置的物体都会引起报警，误 报多，寿命短，而且对于蓄意侵入者而言，很容易跨越或者规避。光纤振动:成本偏高。电子围栏和电网：虽然电压惟独36V,但实际应用中可能存在安全隐患，不是所有地方都能使用。5）推荐配单为满足上述系统功能,推荐如下配单:解决痛点产品名称主推型号备注常规周界防 范200W像素红外 筒机DS-2CD2T25FD13周界防范服务智DS-IE6200 E/HW越界侦测和 区域入侵去 误报IPC2系列、5系列DS-2CD2T26D 15 12mmDS-2CD2T36D -15 12mmDS-2CD5A26FWD -IZ (H)(S) (2 o 8 -12mm) (200w)DS-2CD5A26FWD -IZ(H) (S)(8 -32mm)(200w)根据现场 场景确定 不同的摄 像机镜头“超脑” NVRiDS -9632NX -I8S备注：检测距离8mn可覆盖30米内人体目标；12mm可覆盖40米内人体目标。6）注意事项0 IPC支持区域入侵侦测、越界侦测报警并且支持报警推图功能；0 IPC 分辨率：200800W；0 人体目标最小像素:200W/500W/800W分辨率时目标人体像素应不低于30*80/60 * 160/90*240 像素；0 IPC抓图分辨率：不超过4096*4080像素；0 IPC安装要求：尽量不要涉及树叶、阴影变化过快、车灯变化等干扰场景；0 最大支持16路周界报警去误报分析；3o 2.1.3大门出入口1）需求分析在园区场景中，大门出入口的安防监控适中是园区安防的重中之重，需要在 园区大门入口进行身份验证，能够区分出内外部人员，甚至兄弟单位、特殊单位 的相关人员，实现大门出入口的分类管理。除了对园区人员的进出管控外，大门附近的可疑人员监控和布控也是园区综 合安防的重要需求.可疑人员监控包括具备可疑行为（徘徊、滞留）人员的实时 监测和报警，以及需要进行布控报警的黑名单人员。由可疑人员的布控报警引伸 出来的特殊人脸布控,如在政府大楼，需要在大门口实时监控长期闹访、职业“上 访”、公安通缉嫌疑人、高危人员等黑名单人脸，能源企业需要在出入口提前预 警环保局人员，医院需要在门诊大厅提前预警医闹、黄牛、医药代表、卫生局人 员的人脸,校园、小区、企业大门口需要预警惯偷、社会混子痞子等黑名单；根 据比对结果,进行黑名单预警。最后，在政府大楼门口、校园门口需要在事后对怀疑人脸进行检索，搜索人 员出入证据,提高事后检索效率，提升园区安保水平。图32o 园区大门出入口的主要需求2）用户痛点0 智能化需求园区大门口人车混行，情况复杂，保安或者门卫人员需要注意的事件较多， 容易遗漏重要事件。用户亟需智能化的大门口人员出入管理系统。0 过分依赖人工甄别目前不少园区还仅仅是通过门卫进行人工管理，在上下班期间伴有着员工的 大量进出，门卫只能根据佩戴的工牌情况来判断人员是否为本企业员工，极易混 入其他人员,给园区带来不必要的安全隐患.用户急需大门出入的自动识别系统， 将危害和隐患扼制在萌芽状态，确保园区内人员、财产安全的系统.0 工牌丢失、复制、借用大门口进出人员存在工牌丢失、复制和借用等风险，保安人员难以快速、准 确的进行人脸和工牌比对，容易给不法份子入侵的漏洞，给园区带来一定的威胁。0 事后快速检索当园区内浮现安全事件后，常规大门监控方案难以满足安保人员快速、准确 的搜索可疑人员，安保人员需要在事后详细查看录相，浪费人力、容易遗漏.针对上述痛点，通过设计人脸开门应用、人脸黑名单布控和人脸搜索应用满 足用户的需求。3）系统解决方案为了满足用户需要，设计如下系统架构：图33.园区大门口智能方案系统架构图前端设备：前端接入“深眸”行为分析摄像机,在前端进行可疑行为（徘徊、 滞留）人员的检测和实时报警，并将事件推送给平台；通过人脸抓拍机或者“深眸” 筒机（人脸抓拍）机进行人脸抓拍，推送到后端进行人脸比对，实现身份核验成 功后联动闸机开门，或者黑名单比对成功进行实时报警；后端设备:通过接“超脑” NVR,接收人脸抓拍机或者“深眸”筒机（人脸抓拍） 的人脸图片,进行实时比对.并将人脸比对成功结果推送到平台，或者直接硬联动 设备闸机开门.联动设备：出入闸机，可在人脸比对报警成功后通过平台进行设备软联动打 开闸机；也可以在设备端进行配置,人脸比对成功后直接硬联动出入闸机开门； 4）系统功能 系统具备功能包括：0 刷脸开门：员工上班时自然的走到人员通道闸机处，人脸抓拍机即可自动对员工的人脸 进行抓拍：将人脸图象与已注册的员工库进行比对：比对通过后联动人员通道闸机开 门（联动开门可在平台上进行配置硬联动或者软联动）；如果刷脸失败，也可配合工牌进 行 图M.刷卡开门。0园区大