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車站智能化人臉識別閘機管理

日期:2020-07-15瀏覽:24390次

  車站智能化人臉識別閘機應用介紹:
 
  一、車站出入場景:人、證、票驗證,主要應用區(qū)域體現(xiàn)在:
 
車站閘機
入口區(qū)域
  在候車入口處布置智能人臉識別閘機,對進入候車室的人員進行身份核實,有效提升站內(nèi)的安全級別;各智能化閘機均可按需要配置,對職工/旅客進行身份識別;各終端閘機,均與后臺的對應的業(yè)務系統(tǒng)對接,業(yè)務之間既有關聯(lián)又有互聯(lián),實現(xiàn)系統(tǒng)的完整性;
 
  出口區(qū)域
 
  職工、旅客可通過北京西莫羅出口通道閘機進出;
 
  二、系統(tǒng)邏輯層次架構
 
  1、采集層
 
  系統(tǒng)需能為系統(tǒng)獲取開展人臉識別分析應用所需基礎圖像數(shù)據(jù)的各種采集方式,主要包括以下幾種:
 
  2、數(shù)據(jù)庫信息批量采集
 
  可以從中山大學原有的教職工、學生相片庫等第三方系統(tǒng)批量獲得建庫所需人員信息及相片數(shù)據(jù),用以建立系統(tǒng)自己的人員數(shù)據(jù)庫。
 
  3、數(shù)據(jù)層
 
  包括相片庫、基礎模板庫和索引庫三種數(shù)據(jù)庫。
 
  4、相片庫
 
  l教職工/學生庫、外來人員庫、預約來訪人員庫、黑名單人員庫信息及相片。
 
  5、基礎模板庫
 
  l與相片庫相對應的人像識別比對基礎模板庫。
 
  6、索引庫
 
  索引庫是本平臺的重要核心,是應用和特征庫之間的重要橋梁,索引庫在各相片庫及基礎特征庫之間按人員信息建立索引,可以為各警種的人像智能識別比對應用提供數(shù)據(jù)共享;此外還可根據(jù)不同警種業(yè)務需求建立相應的業(yè)務特征庫索引,縮小識別比對范圍,提高識別比對效率。
 
  7、支撐層
 
  人臉建模
 
  該模塊負責從靜態(tài)圖片以及人臉中定位和提取出人臉數(shù)據(jù),并對人臉數(shù)據(jù)進行建模和局部分析,抽取出相應的人臉特征,進而對局部特征作結構化處理。
 
  人臉識別比對
 
  該模塊是人臉識別分析技術應用的核心,負責完成從獲取的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行特征比對和檢索等關鍵功能。
 
  8、功能層
 
  包括了系統(tǒng)應用的所有基礎功能模塊:人員建庫、人臉特征采集、實時數(shù)據(jù)上傳、基礎信息管理、人臉特征比對分析、人臉特征比對報警及人像抓拍分布統(tǒng)計等功能模塊或子系統(tǒng)。
 
  9、應用層
 
  具有人像識別比對相關業(yè)務需求的應用功能。
 
  三、車站智能人臉識別閘機系統(tǒng)特色
 
  模塊化的系統(tǒng)結構功能。
 
  系統(tǒng)采用“服務器+工作站”的模塊化結構,這種結構便于不同智能部門根據(jù)權限來進行獨立管理,避免權限交叉和管理混亂等現(xiàn)象。如數(shù)據(jù)服務器專門用于數(shù)據(jù)交換和存儲;維護工作站用于系統(tǒng)維護;應用工作站用于對旅客、職工進行管理;
 
  強大的脫機使用功能
 
  像素人臉識別閘機門禁管理系統(tǒng)具有強大的脫機使用功能,當硬件系統(tǒng)與控制系統(tǒng)無法正常通訊時,門禁系統(tǒng)仍能正常使用而不影響旅客出入。硬件控制器的存儲容量可達10萬張照片和10萬條歷史記錄,不會因為短期通訊故障而造成數(shù)據(jù)丟失。
 
  強大的聯(lián)動功能
 
  系統(tǒng)具有強大的聯(lián)動功能,能與人臉識別、語音播報等設備進行無縫聯(lián)動,當系統(tǒng)觸發(fā)報警時,自動自動保存現(xiàn)場照片和語音播報進行語音提示。如:使用非法卡進入通道時,系統(tǒng)自動進行圖像抓拍和語音提示,同時聯(lián)動聲光報警。
 
  基于人臉大數(shù)據(jù)的深度學習人臉識別,極大提升系統(tǒng)魯棒性和識別準確率。
 
  人臉識別算法采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習模式。通過利用大量簡單處理單元互聯(lián)而構成復雜系統(tǒng),模仿人的學習認知系統(tǒng),在學習的過程中獲得其他方法難以實現(xiàn)的關于人臉識別的規(guī)律和規(guī)則的隱性表達。通過利用形狀特征、灰度特征、皮膚紋理特征等多種傳統(tǒng)特征并進行融合,采用了空間分析和調(diào)度學習技術,實現(xiàn)高性能、高精度、高魯棒性、可靠的人臉比對算法;
 
  基于安防、教育、金融等行業(yè)的實際應用,已具備上億級不同質(zhì)量、姿態(tài)、光線、性別等用于深度學習的人臉大數(shù)據(jù),利用海量數(shù)據(jù),采用深度學習,自動學習得到人臉特征。算法在經(jīng)過大量人臉正負樣本數(shù)據(jù)的訓練后,在準確率、容錯性、魯棒性等方面均有明顯優(yōu)勢,已經(jīng)過眾多大型項目的實際考驗,*實戰(zhàn)應用。
 
  提供強大的人臉圖像預處理工具  在關注名單庫建庫過程中,照片質(zhì)量參差不齊,可對相片圖像進行自動或者人工處理,使之符合有關標準和要求。人臉相片處理功能如下:
 
  l支持通過插件或其他方式,對人臉相片進行人工剪裁處理。
 
  l支持調(diào)用第三方圖像處理、分析工具。
 
  l圖像處理工具包括:顏色處理、亮度調(diào)節(jié)、對比度調(diào)節(jié)、飽和度調(diào)節(jié)、銳度調(diào)節(jié)、色彩調(diào)節(jié)、魚眼矯正、光線均衡、橡皮擦、清理背景、恢復原圖、裁剪工具、超分辨率、自動多階亮度、自動多階對比度、自動多階飽和度、自動多階銳度等。對于對魚眼攝像頭、較差光線下的圖像自動化處理,能在這些條件下提高人臉識別算法的準確率。

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