智慧动态人像布控系统在高校的应用

赵美名

（广州科技贸易职业学院 广东省广州市 511442）

随着近几年人像技术的快速发展，人像技术越来越多的应用到高校日常管理中，例如人像门禁系统，考勤系统，人像验证系统等。但这类系统应用场景一般具有较大的局限性（光线、角度等），无法针对外来人员或潜在犯罪分子进行甄别，往往仅能靠人工肉眼进行辨认，既加重了安保人员的工作量又无法减少安全隐患。目前大多数在用的视频监控系统，主要以录像与监控中心值班人员实时对校园情况进行监控，一般校园中安装有数百个前端摄像机，值班人员难以全时全面顾及校园内所有监控点，监控屏幕也无法对全部监控画面进行展示，事件在前期没有及早发现，将可能错过最佳的救援时机。因此利用视频智能分析可视化技术，提高防范高校安全和暴恐事件的能力显得尤为重要。通过视频监控与人脸图像相结合，准确判断进出校园的人员，是否具有安全事件和暴恐袭击风险，有效将安全事件和暴恐遏制在起始阶段。

1 智慧人像布控系统概述

以人脸识别技术为核心技术手段，利用人脸识别非接触、远距离、无干扰的技术特点及其快速、准确实现检测识别人员身份的能力、视频智能分析能力并结合校园的安全保卫管理流程，加强校园安全防范能力。从技术上打破传统视频监控信息资源孤岛局面，使其从传统的事后分析提升为事前提取预警、事中快速处理、事后精准分析，为校园安全管理安装自动化处理的“大脑”。

2 系统总体架构

智慧人像综合应用管理平台采用统一的人脸识别技术作为平台的核心技术，整个平台架构包括了五大部分：基础设施、IT基础服务层、大数据平台服务、应用服务层和校园信息系统。具体如下：

（1）感知层基础设施：主要实现在人脸识别过程中对人脸图像的采集，包括：人脸抓拍枪、人脸识别面板机、立式人脸识别终端等。

（2）IT基础服务层：根据现阶段校园的规划，主要采集云计算来满足人脸识别的比对算法能力。

（3）大数据平台服务层：主要实现对资源数据的处理。包括非结构化数据（视频/图像）分析处理及结构化数据分析，对非结构化数据转结构化数据。

（4）应用服务层：主要实现相关人脸识别的业务应用。包括动态人像布控相关的业务模块（实时视频展示、实时抓拍布控预警、历史通行记录倒查等）。

（5）校园信息系统：主要与人脸识别实现数据对接的信息系统，包括：校园微信公众号、校园OA系统等。

3 动态人像布控系统

3.1 人像布控架构

动态人像布控系统主要包括：前端设备、网络传输、后端处理平台以及业务应用，具体为：

（1）前端设备：接入已建的重要场所前端摄像机视频信号：高校大门、各大楼主要出入口、大楼走廊通道、各楼层手扶电梯口、重要区域、等位置安装人脸抓拍枪，从而获取每个进入校园人员的人脸图片信息或视频信息等，为视频可视化动态人像预警系统提供可分析数据。

（2）网络传输：主要包括交换机、综合布线等，将视频信息数据传输至后台。

（3）后端处理平台：主要包括计算、分析资源承载设备、配套数据库与基础服务软件等。数据库以重点黑名单人员库、历史通过人员库、白名单库等基础数据为主，综合分析前端传回的视频、人脸特征数据，实现比对与告警等功能。

（4）业务应用：基于后端处理平台提供对应服务，实现使用端的智慧人像应用需求。

3.2 人像系统主流程

动态人像预警主要实现对特定人员的管控，对特殊人员出现在监控区域时能实时预警，实现流程主要包括：人脸实时抓拍检测、特征提取、比对识别和预警处理，流程如下：

（1）人像检测。人像检测主要实现判断图像中是否具有人脸信息。如存在，将自动生成人脸位于图像的位置、大小等数据，同时能够对该人脸信息进行跟踪，并计算其在一定时间内的轨迹情况。

（2）人像特征提取。提取图像中的人像特征信息（眼、耳、口、鼻等），对该部分特征信息进行位置标定，并附有基本特征信息描述，依据所标定的特征点信息，经过系统计算，得出对应人像全局与局部特征描述。

（3）人像信息比对分析。将导入的指定图像与已建立的人像库信息进行比对分析，以相似度为标准展示比对碰撞结果，并将结果从高至低进行排列。

（4）预警处理。依据比对分析后的结果，设置对应阈值，输出超过阈值的告警信息，并展示相关比对分析结果数据，为用户提供人性化判断依据。

同时系统支持对人脸库的分类管理，可根据医托、医闹、医药代表、小偷等的不同类别进行分类建库和个人信息记录，在出现预警信息时，可快速区分预警人员类别和显示个人信息记录，从而保证安保人员快速的采取相应处理措施。

3.3 前端人脸抓拍摄像机安装

前端人脸抓拍枪根据实际的监控点位需求，同时为了保证前端人脸抓拍摄像机能够提供符合要求的人像数据，避免人员重叠遮挡人脸的情况。人脸抓拍摄像机安装位置与人员行走方向形成的角度关系如下：

（1）人脸抓拍枪安装在通道的正前方，正面抓拍人脸。保证人脸左右偏转＜30°，上下偏转＜15°；

（2）人脸抓拍枪架设高度在2.0～3.0m；

（3）人脸抓拍枪俯视角度α＜15°；

（4）保证人像抓拍对象位于图像正中并水平，图像信息中的人脸像素需达到150×150像素以上。

4 系统功能模块

4.1 实时视频展示

实时视频展示主要实现对于监控区域内的画面进行展示，能够通过查看平台的实时视频展示页面获悉当前监控区域中发生的所有事情，包括能实时查看到当前时间所有经过监控区域或者徘徊在监控区域中的人员。

4.2 实时抓拍布控预警

实时抓拍布控预警主要实现实时监控画面中抓拍的人脸图片展示和基于布控人员库的实时布控预警展示。实时监控报警信息包括：抓拍人脸、比中人脸、抓拍人脸和比中人脸的相似度、姓名、性别、所在库（即人员布控库）和证件号等。根据不同应用需求，人员布控库可为黑名单布控库和白名单布控库：黑名单布控主要包括逃犯、小偷、精神病人等黑名单人员；白名单布控库主要包括全校师生、工作人员、访客等非黑名单人员。当黑白名单人员出现在监控抓拍区域时可实时预警提醒。

实时监控功能主要是满足针对特定布控任务或人脸图片信息实时关注查看的需求，为相关监控人员实时判断处理提供展示支撑能力。

4.3 黑名单报警记录查询

系统提供黑名单人脸录入功能。操作人员将收集到的各种可疑人员的照片录入系统，系统提取该人脸特征，加载到黑名单预警单元。

当各类人群通过主要通道口，该监控区域的人脸摄像枪获取到每个通行人员的人脸特征，简单分析预处理后提交统一的人脸识别后台进行比对识别，如发现该人员属于预先设定的可疑人员，则系统自动产生预警，由监控中心统一监控及联动，在必要的情况下，可以安装相应的预警工具更好提醒，如显示屏、声音、信号灯等。

通过历史报警信息查询，满足监控人员查看监控人员的历史行踪。

4.4 历史通行记录倒查

通行记录主要是从视频检索分析抓拍下来的历史通行人员库中，找到目标人员或者与目标人员相似的人员。

通过上传目标人员人脸图像，在满足检索条件下，查询该目标人员的历史通行详情，包括通行时间、经过监控点位置等，从而倒查历史出入人员情况。

主要应用场景：事后人脸数据倒查，对于嫌疑人，可分析其历史的通行轨迹，研判其行动方向；对于特定校内人员，可根据被抓拍时间，分析研判其通行方向，或者通过人脸图片查看其全景图片，研判事件人员的动态及行为分析。

4.5 静态人员检索

静态库人员检索主要是通过输入人脸照片信息，查询检索布控库中相关人员信息的能力。

静态库人员检索主要是实现从输入一张照片查询库中对应人员的信息，如身份信息认证、嫌疑人员查询等应用。

4.6 配置管理

配置管理是系统实现人员监控及管理的配置功能，同时也是特殊人员信息录入、管理及查询的基础模块。该模块主要包括：布控管理、角色管理、用户管理、分库管理、摄像枪区域管理和摄像枪管理等。

（1）布控管理。布控管理：主要是实现对校园黑名单人员的布控管理，是人员布控的基础数据。

（2）角色管理。角色管理：通过设置不同的角色具有不同的访问系统权限，从而控制用户不同的操作权限。

（3）用户管理。用户管理：支持新增、修改、删除用户，启用或禁用用户状态。

（4）摄像枪管理。用户管理：支持新增、修改、删除用户，启用或禁用用户状态。

5 系统实施

5.1 实施步骤

5.1.1 选择安装人脸采集、抓拍的若干监控点

从整体考虑，综合勘查校园内监控点部署位置，主要考虑现场的光线、高度、位置、设备成像质量等信息，选出符合要求的抓拍点位。

5.1.2 部署人脸识别采集前端

人脸识别采集前端包括：具有智能人脸采集芯片的独立摄像枪和具备独立运行实现人脸比对的人脸识别面板终端，根据选定的地点，结合现场的光纤网线路，进行安装；

前端人脸抓拍设备获取的数据通过网络传输系统，将数据传送至后端处理平台，进行可视化动态人像系统分析处理。

人脸识别面板终端采集的人脸数据在面板终端识别比对处理，记录信息传送回后台系统统计分析；

在现场可以进行人脸采集抓拍的联网测试；

5.1.3 部署后端处理平台系统

后端处理平台系统部署的主要任务在承载设备上安装人像采集系统、视频分析系统、人像比对系统等。

部署完毕后，在平台内匹配采集前端信息，对个前端设备进行统一管理。

5.1.4 试运行

考察人像采集前端设备采集的数据信息，优化前端设备及相关设置；

考察采集的数据信息存储与读取效果，验证人像信息的回放、检索效果。

考察人像特征信息比对效果；

考察系统抓拍人脸进行实时建模效果。

5.1.5 正式联机运行

将各部署点统一接入系统后台联机，正式运行。

5.2 实施路线

项目实施分四阶段进行，包括项目启动、系统搭建、系统上线、项目完工四个步骤。

5.2.1 第一阶段：项目启动

本阶段也是计划阶段，主要工作包含前期数据准备和召开项目启动会。本阶段使项目组全体明确项目如何运作，明确项目边界和应用需求，成立项目组和确定项目成员，提供必要项目资源，编制可行的项目计划，并贯彻到人、时间、要求等具体的执行要素。同时在此阶段完成了具体需求调研和分析工作，需求调研主要采取实施基础数据表收集及现场访谈等两种方式。明确收集用户需求并进行需求分析，针对不同类别的需求采取不同的方式实现。项目能否全面启动关系到整个项目后阶段能否顺利推进。

双方签署《项目启动完成检查单》。

5.2.2 第二阶段：系统搭建

此阶段主要包括系统设计和实现、测试直至最后系统交付。此阶段不仅要完成系统的内容建设，还需培训系统组成员系统的建设的相关工作，辅助系统组成员完成系统的配置，以做到系统的真正交付。

双方签署《系统搭建完成检查单》。

5.2.3 第三阶段：系统上线

此阶段作为系统正式上线的里程碑节点，重点工作包括系统培训及上线试运行。该阶段需完成普通用户、领导层以及模块专员的培训工作，并正式发布系统上线通知。

双方签署《系统上线确认单》。

5.2.4 第四阶段：项目完工

此阶段为项目完工阶段。包括项目资料审核与移交、系统移交、完工确认等工作。

双方签署《项目完工确认单》。

6 系统应用目标

利用人脸识别技术手段，使传统视频监控的事后分析提升为事前提取预警、事中快速处理、事后精准分析。加强校园的安全管理，大幅度扩展安保范围，同时利用先进的技术手段，使系统具备大脑，具备判断、预警、联动处理等能力，为监控人员减轻90%无效工作，让监控人员将其有限的时间正在用在需要关注的焦点问题上，正在做到为视频监控带来质的变化。