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1.1背景与趋势1.1.1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，犹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。1.1.2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，动机在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，模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像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是专门从事图像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。1.1.3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，需要部署更加灵活的智能系统，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。1.2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”需求就显得尤为迫切。1.2.1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1.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、物品移动、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。1.2.2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活，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一直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，更多的图像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。1.4名词解释术语/缩略语含义深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像进行学习的一种智能算法GPUGraphicsProcess