方案概述
隨著經濟的發展，城鎮建設速度加快，以及互聯網的突飛猛進，導致城市中人口密集，流動人口增加，引發了城市建設中的交通、社會治安、重點區域防範、網絡犯罪日益突出等城市管理問題，今後現代化城市的建設、網絡信息必然將安全作為重中之重，與城市的經濟建設處於同等重要的地位。近年來，社會犯罪率呈逐年升高的趨勢，特別是網絡犯罪更加的嚴重，網絡逃犯頻頻發生，罪犯的犯罪手法也更加隱蔽和先進，給廣大公安人員偵破案件增加了難度。同時，惡性事件時有發生，使人們對公共生活場所的安全感普遍降低。同時公安人員在對通緝犯進行人工排查時如大海撈針，成功率極低，效果也不
明顯。主要有如下實際問題：
1.首先，由於罪犯群體不斷擴大，要在數以百萬計的人員照片庫中找出犯罪嫌疑人，不僅費時費力，還有可能造成遺漏等情況，破案的效率大打折扣。
2.其次，目前公安機關偵察案件大多數仍然依靠事後追查和通緝，對已經發生的案件造成的損失很難有效彌補。
3.最後，如果在案發的同時即能防患於未然，就能第一時間將損失控製在最小範圍內。
平安城市建設從最初的視頻監控、卡口電警建設，係統已大量掌握了視頻圖像資源和卡口車輛數據和價值圖片，但是針對人員偵查，身份確認還是需要通過技偵或網偵手段，無法充分利用視頻圖像資源快速定位人員身份。即使出動大量警力，采用“人海戰術”但受製於肉眼識別勞動強度的極限，再加上人工排查效率不足，視頻圖像拍攝受光線、角度傾斜等不確定因素影響，無法保證查找的準確性和時效性，尤其出現突發緊急案件時，往往會貽誤最佳破案時機。 如何提供更加豐富以及實用的“人像防控”應用，從“事後被動偵查”到“事前主動預警”將是平安城市下一建設階段麵臨的主要需求。
需求分析
人像大數據係統采用高效的人臉檢測定位及識別比對係統，可以第一時間幫助公安偵查人員快速識別辨別特定人員真實身份，把過去人工排查海量的視頻圖像資源比對需求變成現實，從而有效的為公安視頻偵查、治安管理、刑偵立案等工作提供實戰上的有效幫助和解決方法。第二可幫助公安偵查人員辦案時候追查和通緝，真正從打變為防，能夠極大的減少警力資源浪費和事故發生概率。目前人臉抓拍比對係統主要應用在以下幾個方麵：
公安治安人員黑名單比對實時報警：
針對一些人員密集區域（如車站、地鐵站、機場、社區等）的關鍵出入口、通道等卡口位置布置人員卡口，後端對重點關注人員、打防控人員進行黑名單布控，通過實時視頻流比對布控黑名單，實現人臉比對識別。
不明身份人員身份確認：
治安人員在日常巡邏、人員身份驗證過程中，避免肢體接觸和衝突，使用前端攝像機或手機進行抓拍，後端通過數據庫進行人員信息比對分析，達到人員身份確認的應用。治安或刑偵人員對流動性人口中的無合法有效身份證件、無固定住所、無正當職業或合法經濟來源的人員進行非接觸性身份確認。
重要點位重點人員身份排查：
針對一些重要管控的區域，如大型保障活動，政府、公安出入口等布置前端攝像機對現場進行人臉抓拍，每日安排公安人員人工進行重點人員篩選排查。
建設目標
1.3.1 動態人像天網建設
1.3.1.1 非標人臉庫建設
協助公安針對當地扒竊人員、偷搶盜人員、上訪人員、未成年犯罪人員建設人像采集環境，對現場人員進行人像采集和身份采集入庫，為敏感人群、重點人群布控提供人像庫支持。
1.3.1.2 重點人員布控
公安重點人員根據地區和目的不同劃分不同類型，包括慣偷慣犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等當地涉穩人員，同時也包括高危人員、敏感人員等。利用人像大數據係統，將重點人員進行城域級布控，同時後續刻畫典型關注人員軌跡，進行高危行為預警研判。
1.3.1.3 高危人員布控
高危人員包括全國在逃人員、全國違法犯罪人員、重大犯罪前科人員、肇事肇禍精神病人等。人臉識別係統將利用實時視頻和身份證信息等手段，可在火車站、汽車站、港口口岸出入口建設人臉卡口，對出入境人士進行審查識別。
1.3.1.4 敏感人群布控
敏感人群包括來自特殊地區、特殊身份、特殊職業等人員如來自新疆地區人群、個別少數民族人群、長期無工作人群、非法上訪人群等。通過在出入境、關鍵人臉采集卡口對這些人群進行身份信息和人臉信息采集，通過人臉識別係統對敏感人群的身份信息、行為軌跡、出沒時間等進行管控，從而做到敏感人群防控的目的。
1.3.1.5 人證合一
在汽車站、火車站、機場等身份證檢查、其他民事應用中，可通過單兵、手機、相機對人員進行臉部拍照，並通過身份證讀卡器讀取身份證信息，通過拍照圖片和身份證人臉確認是否人證合一，並上傳照片至後端進行人臉識別確認是否屬於重點布控人員。
1.3.2 靜態人像天網建設
1.3.2.1 身份信息確認
針對孤寡老人、三無身份人員、聾啞人員等無法確認身份的人員，可通過手機、相機等對人員進行臉部拍照，並上傳後端比對常住人口或流動人口庫，確認身份信息。
1.3.2.2 身份信息查重
對當地常住人口庫、流動人口庫或全國人員信息庫中人員身份證進行人臉庫自查重，排查一人多證的問題。
1.3.2.3 洗白人員身份確認
通過比對當地常住人口庫&全國在逃人員庫或當地流動人口庫&全國在逃人員庫進行人臉圖片碰撞比對，排查兩個庫中相似人員人臉及身份信息，從而清洗出漂白身份的人員。
係統架構
係統基於人臉識別核心技術，遵循公安行業信息化標準規範，依托綜合可靠的通信網絡、分布式數據庫和集群計算等多項技術，充分考慮係統安全性、可靠性、可擴展性，可廣泛應用於公共安全各業務領域的人臉比對綜合應用平台，能有效地協助對不法人員的鑒別、抓捕和布控，保護國家安全和社會穩定。
係統由人像卡口、人臉識別服務器、人臉識別平台、存儲設備、人像大數據係統五款產品組成。
人像卡口：前端攝像機包括普通高清網絡攝像機和人臉抓拍單元。普通高清網絡攝像機主要實現圖像采集、編碼、視頻傳輸等功能。人臉抓拍單元不僅實現普通高清網絡攝像機的所有功能，其內置自主研發的智能分析算法，還能實現對視頻中人臉進行自動捕獲、跟蹤、抓拍等功能。同時人臉抓拍單元擁有人臉區域自動曝光優化、人臉小圖優化處理等功能，更適合於人臉卡口場景下獲取最優人臉圖片；
人臉識別服務器：集人臉檢測、人臉抓拍、人臉識別、人臉特征分類等多樣化算法和分布式計算軟件於一體，主要包括：1.人臉識別算法—采用基於神經網絡的深度學習算法，構建動態人像識別服務、等多樣化人臉識別服務，從而實現高效率、高準確率的人臉識別比對。2.分布式計算集群—通過分布式計算軟件統一對多台人臉識別服務器進行集群管理，從而進一步提高係統效率，適合大規模係統部署。3.係統運維管理服務—負責對計算集群存儲、性能、服務進行統一的運維管理，降低係統風險，提高用戶體驗。4.人像數據庫—負責人臉圖像和算法特征化數據存儲，數據庫內置提高係統耦合度，降低服務器於服務器之間的對接導致的係統風險。
人臉識別平台：集人像卡口管理、視頻存儲、流媒體轉發、業務應用於一體，提供人臉識別係統的各項業務功能。
人臉視頻存儲：前端攝像機對實時視頻的存儲，可存儲在平台下掛載的EVS
存儲設備、雲存儲等專業監控行業存儲設備中。
聯網設計
方案一：
在公安視頻專網中部署人臉識別係統，對出入口、重點道路等位置安裝前端攝像機，並通過人臉識別係統平台進行統一管理。通過人臉識別平台對視頻流轉發到人臉識別服務器集群中，進行特征提取和識別比對，並反饋結果到人臉識別平台中。人臉識別平台將相關人臉報警和曆史記錄通過網閘共享到公安專網下，公安能夠對重大嫌疑目標進行事後目標檢索，目標軌跡跟蹤，並根據目標出沒時間和地點安排警力部署。
方案二：
在公安網中部署人臉識別係統，前端人臉卡口通過共享平台傳輸視頻至公安網.公安網下人臉識別平台對接共享平台獲取前端數據，導入識別服務器進行特征提取和識別比對，並通過人像大數據平台進行業務分析，數據挖掘等工作。
人臉識別流程
係統數據流包含人臉實時比對和人臉曆史查詢。其中實時比對發生在事前或事中，當係統發現有布控人員出現時，執勤人員可以迅速作出反應；曆史查詢則是針對事後重點人員排查，可通過可疑人員圖片查詢係統記錄的人員信息。
實時視頻人臉比對：普通高清網絡攝像機的實時視頻流或人臉抓拍單元的人臉圖片流，會由人臉識別服務器下的動態人像算法進行人臉特征數據提取，並實時與黑名單庫中的人臉特征數據庫進行遍曆比對，並反饋平台每次比對結果。
圖像檢索人臉比對：通過平台客戶端提交需檢索的人臉圖片/錄像，人臉識別服務器自動提取人臉圖片特征數據，與人臉抓拍庫或人臉注冊庫中的人臉特征數據進行遍曆比對，最後由平台展現比對結果。
人臉三大業務庫
係統數據庫應包含三種業務庫：人臉抓拍庫、人臉注冊庫和黑名單庫。 人臉抓拍庫-包含曆史抓拍現場圖片、人臉小圖和結構化的人臉特征數據、抓拍地點、抓拍時間等信息，此類庫的主要業務應用場景是圖片檢索比對，查詢目標人
員的人像出沒地點、時間、PGIS軌跡跟蹤等；人臉注冊庫-主要是導入一些大規模的人像圖片、結構化的人臉特征數據和身份信息，如地級市當地的社保人像信息庫、當地常住人口信息庫、當地流動性人口信息庫等，導入後主要的應用場景是圖片檢索比對和身份信息查詢，確定人員身份；
黑名單庫-包含高危人員、特殊人員的人臉圖片、結構化的人臉特征數據和人員身份信息，主要的應用場景是在各個人臉卡口進行實時人流的人臉比對預警。一般來說人臉抓拍庫和人臉注冊庫做為靜態庫，適用於事後查詢檢索目標、黑
名單庫作為動態庫，用於實時比對報警。一個或多個黑名單也可以進行勾選布控，形成具有針對性的人臉布控庫，與前端實時視頻進行人臉比對報警。其中抓拍庫因人流量和隨著時間將越來越大，需根據項目情況合算存儲設備大
小。黑名單庫數據由公安或專業人員導入，存儲大小一般有微調，但是不會有數量級上的變化。
動態人像比對
前端係統部署設計
規劃和建設人像卡口平安城市項目時，前端抓拍點位的建設規劃質量、成像效果等因素會直接影響後台人像大數據係統的應用成效。前端係統建設後需加強對酒店、網吧、旅館、火車站、汽車站、小區出入口等重要人員落腳點進行覆蓋，特別是覆蓋重點單位和場所。同時可以在派出所、部分政府單位設置非標準人臉采集室，對進出派出所人員進行拍照建庫。
前端產品主要包括：
普通高清IPC-通過視頻流進行人臉布控比對。
人臉抓拍單元-前端集成人臉抓拍算法，通過圖片流進行人臉布控比對。
前端應用場景主要包括：
實時布控預警場景-後端通過布控黑名單，對前端攝像機傳輸的圖像信息進行比對預警。非標人臉采集場景-人臉識別係統對實時圖像進行人臉抓拍，並與身份證人臉進行比對，確認是同一個人的情況下，進行抓拍圖片和身份信息關聯入庫。
攝像機實時監控方案選擇
目前針對視頻進行人臉數據采集主要有以下二種技術方式：1、各監控攝像直接向後端傳輸視頻流；2、各監控攝像直接向後端傳輸抓拍人臉圖片流。兩種方案優勢如下：
各監控攝像直接向後端傳輸視頻流；
1) 服務器計算資源遠超攝像頭，避免了攝像頭因計算能力不足，在畫麵中人員多的情況下捕獲率下降嚴重的問題。
2) 由於視頻流中的圖像往往有不同的姿態。後端服務器在視頻流中，每個過人事件會截取多張人臉進行比對，大大提升比對精度。
3) 由於算法更新速度較快，前端集成人臉抓拍算法後，無法滿足大批量的快速更新，相較於後端抓拍存在升級成本和及時性的問題。
4) 充分利用服務器性能，可在後端加載大計算量的特征數據合成算法。能將抓拍效果優化，將焦距內外，模糊或清晰、角度各異的人臉自動合成一個最優特征數據用於比對識別。
5) 前端抓拍漏抓率嚴重，一般隻支持同時抓拍15-20張人臉，後端抓拍可充分利用服務器性能，動態調配服務器內抓拍能力，以達到繁閑攝像機共享整機性能。
6) 人臉抓拍攝像機中的人臉區域曝光功能，常常會丟失大量人臉特征信息，隻是在肉眼上看上去更清晰了，對算法提升並不大。
7) 前端攝像機絕大部分性能用於人臉抓拍，將無法支持其他智能化功能，如車牌提取等。
各監控攝像直接向後端傳輸抓拍人臉圖片流優勢；
方案的優勢
1) 抓拍算法前置可降低服務器編解碼性能，在服務器選型和性能利用和綜合成本方麵，前端抓拍更具性價比。
2) 抓拍算法結合前端攝像機，可聯動攝像機快速調整人臉區域曝光、人臉區域圖像質量調優，可提供查看優質的人臉圖像。 目前人像識別係統處於基礎建設階段，首位目的是將係統基礎搭建好，前端抓拍短平快，但受限於前端攝像機，後續更替前端廠商或後端廠商的限製非常大。從長遠考慮，需要在係統每個環節都擁有充分產品選擇權。
實時布控預警場景前端設計
前端點位部署建議
前端布控點主要安裝高清攝像機，實現人臉信息的采集，並通過網絡傳輸至節點管理係統。為保證人臉布控的效果，前端布控點所采集的圖像須保證人臉效果清晰，為此，所選用的攝像設備應為分辨率在1080p或以上的高清攝像機。
除了分辨率，還應保證布控點所采集的每一幀圖像清晰、穩定，由於布控點往往都是運動場景，要保證抓拍人臉的圖像清晰不模糊，為此，一方麵，人臉布控攝像機應具備超低照度、寬動態的特性，另一方麵，當布控點周邊光線環境不足時，應采取必要的補光措施以確保人臉的照度不低於200lux。安裝位置選擇現有各類視頻監控係統，其攝像機的畫麵基本都是針對較大範圍場景監控，對於具備超低照度、寬動態的特性攝像機而言，則是要讓畫麵主要反映人員的臉部細節，並對人臉尺寸、清晰度、姿態角度有一定要求。盡量選擇通道式場景安裝，比如重點場合的出入口、人員經常出入或者事件頻發的重要場所，比如機場口岸、車站、賓館、網吧等。
人像卡口推薦場景及要求
商場、餐廳、網吧、娛樂等場所大門口
推薦場景：
商場、餐廳、網吧等公共場所進出口，要求裏外必須有兩扇門，攝像機安裝在室內正對大門口，相機不會直接照射到門外場景，適合做人臉抓拍：
（商場、餐廳、網吧等公共場所大門口）
（抓拍人臉監控場景示例圖） 不推薦場景：門口陽光直射，背光場景，造成人臉偏暗
公路、機場等安檢通道
推薦場景：
公路、鐵路、機場等公共運輸安檢通道，人員逐個通過且人流方向一致，適合做人臉抓拍場景：
（公路、機場安檢通道） 攝像機實際安裝監控效果：
（抓拍人臉監控場景示例圖） 不推薦場景：背景背光嚴重，安檢通道直接設置在進門口，形成強寬動態場景，此場景人臉抓拍效果較差（每天不同時間段光線變化明顯，抓拍效果也有較大差別）：
閘機（鐵路、地鐵）場景
（如地鐵閘機口，出站口正前方安裝人臉識別攝像機）
不推薦場景：背後及側邊有強光源廣告牌，背光場景易造成人臉偏暗及陰陽臉
（避免閘機後有廣告牌，人臉抓拍不推薦場景示例圖）
