第⼀章.⽅案概述
1.1项⽬概况
随着经济的发展，城镇建设速度加快，以及互联⽹的突飞猛进，导致城市中⼈⼝密集，流动⼈⼝增加，引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范、⽹络犯罪⽇益突出等城市管理问题，今后现代化城市的建设、⽹络信息必然将安全作为重中之重，与城市的经济建设处于同等重要的地位。近年来，社会犯罪率呈逐年升⾼的趋势，特别是⽹络犯罪更加的严重，⽹络逃犯频频发⽣，罪犯的犯罪⼿法也更加隐蔽和先进，给⼴⼤公安⼈员侦破案件增加了难度。同时，恶性事件时有发⽣，使⼈们对公共⽣活场所的安全感普遍降低。
三明治面料同时公安⼈员在对通缉犯进⾏⼈⼯排查时如⼤海捞针，成功率极低，效果也不明显。主要有如下实际问题：
1.⾸先，由于罪犯体不断扩⼤，要在数以百万计的⼈员照⽚库中出犯罪嫌疑⼈，不仅费时费⼒，还有可能造成遗漏等情况，破案的效率⼤打折扣。
2.其次，⽬前公安机关侦察案件⼤多数仍然依靠事后追查和通缉，对已经发⽣的案件造成的损失很难有
效弥补。
3.最后，如果在案发的同时即能防患于未然，就能第⼀时间将损失控制在最⼩范围内。
平安城市建设从最初的视频监控、卡⼝电警建设，系统已⼤量掌握了视频图像资源和卡⼝车辆数据和价值图⽚，但是针对⼈员侦查，⾝份确认还是需要通过技侦或⽹侦⼿段，⽆法充分利⽤视频图像资源快速定位⼈员⾝份。即使出动⼤量警⼒，采⽤“⼈海战术”但受制于⾁眼识别劳动强度的极限，再加上⼈⼯排查效率不⾜，视频图像拍摄受光线、⾓度倾斜等不确定因素影响，⽆法保证查的准确性和时效性，尤其出现突发紧急案件时，往往会贻误最佳破案时机。 如何提供更加丰富以及实⽤的“⼈像防控”应⽤，从“事后被动侦查”到“事前主动预警”将是平安城市下⼀建设阶段⾯临的主要需求。
1.2需求分析
低温脱硝催化剂⼈像⼤数据系统采⽤⾼效的⼈脸检测定位及识别⽐对系统，可以第⼀时间帮助公安侦查⼈员快速识别辨别特定⼈员真实⾝份，把过去⼈⼯排查海量的视频图像资源⽐对需求变成现实，从⽽有效的为公安视频侦查、治安管理、刑侦⽴案等⼯作提供实战上的有效帮助和解决⽅法。第⼆可帮助公安侦查⼈员办案时候追查和通缉，真正从打变为防，能够极⼤的减少警⼒资源浪费和事故发⽣概率。
⽬前⼈脸抓拍⽐对系统主要应⽤在以下⼏个⽅⾯：
人脸识别器公安治安⼈员⿊名单⽐对实时报警：
针对⼀些⼈员密集区域（如车站、地铁站、机场、社区等）的关键出⼊⼝、通道等卡⼝位置布置⼈员卡⼝，后端对重点关注⼈员、打防控⼈员进⾏⿊名单布控，通过实时视频流⽐对布控⿊名单，实现⼈脸⽐对识别。
不明⾝份⼈员⾝份确认：
治安⼈员在⽇常巡逻、⼈员⾝份验证过程中，避免肢体接触和冲突，使⽤前端摄像机或⼿机进⾏抓拍，后端通过数据库进⾏⼈员信息⽐对分析，达到⼈员⾝份确认的应⽤。
治安或刑侦⼈员对流动性⼈⼝中的⽆合法有效⾝份证件、⽆固定住所、⽆正当职业或合法经济来源的⼈员进⾏⾮接触性⾝份确认。
重要点位重点⼈员⾝份排查：
针对⼀些重要管控的区域，如⼤型保障活动，政府、公安出⼊⼝等布置前端摄像机对现场进⾏⼈脸抓拍，每⽇安排公安⼈员⼈⼯进⾏重点⼈员筛选排查。
1.3建设⽬标
*本章⽂字内容可以根据项⽬具体情况修改：
1.3.1动态⼈像天⽹建设
1.3.1.1⾮标⼈脸库建设
协助公安针对当地扒窃⼈员、偷抢盗⼈员、上访⼈员、未成年犯罪⼈员建设⼈像采集环境，对现场⼈员进⾏⼈像采集和⾝份采集⼊库，为敏感⼈、重点⼈布控提供⼈像库⽀持。
1.3.1.2重点⼈员布控
公安重点⼈员根据地区和⽬的不同划分不同类型，包括惯偷惯犯、涉恐、涉案、涉毒、⽔客等当地涉稳⼈员，同时也包括⾼危⼈
熄火延时器
员、敏感⼈员等。利⽤⼈像⼤数据系统，将重点⼈员进⾏城域级布控，同时后续刻画典型关注⼈员轨迹，进⾏⾼危⾏为预警研判。
1.3.1.3⾼危⼈员布控
⾼危⼈员包括全国在逃⼈员、全国违法犯罪⼈员、重⼤犯罪前科⼈员、肇事肇祸精神病⼈等。⼈脸识别系统将利⽤实时视频和⾝份证信息等⼿段，可在⽕车站、汽车站、港⼝⼝岸出⼊⼝建设⼈脸卡⼝，对出⼊境⼈⼠进⾏审查识别。
1.3.1.4敏感⼈布控
敏感⼈包括来⾃特殊地区、特殊⾝份、特殊职业等⼈员如来⾃新疆地区⼈、个别少数民族⼈、长期⽆⼯作⼈、⾮法上访⼈等。通过在出⼊境、关键⼈脸采集卡⼝对这些⼈进⾏⾝份信息和⼈脸信息采集，通过⼈脸识别系统对敏感⼈的⾝份信息、⾏为轨迹、出没时间等进⾏管控，从⽽做到敏感⼈防控的⽬的。1.3.1.5⼈证合⼀
在汽车站、⽕车站、机场等⾝份证检查、其他民事应⽤中，可通过单兵、⼿机、相机对⼈员进⾏脸部拍照，并通过⾝份证读卡器读取⾝份证信息，通过拍照图⽚和
⾝份证⼈脸确认是否⼈证合⼀，并上传照⽚⾄后端进⾏⼈脸识别确认是否属于重点布控⼈员。
1.3.2静态⼈像天⽹建设
1.3.
2.1⾝份信息确认
针对孤寡⽼⼈、三⽆⾝份⼈员、聋哑⼈员等⽆法确认⾝份的⼈员，可通过⼿机、相机等对⼈员进⾏脸部拍照，并上传后端⽐对常住⼈⼝或流动⼈⼝库，确认⾝份信息。
1.3.
2.2⾝份信息查重
对当地常住⼈⼝库、流动⼈⼝库或全国⼈员信息库中⼈员⾝份证进⾏⼈脸库⾃查重，排查⼀⼈多证的问题。
1.3.
2.3洗⽩⼈员⾝份确认
通过⽐对当地常住⼈⼝库&全国在逃⼈员库或当地流动⼈⼝库&全国在逃⼈员库进⾏⼈脸图⽚碰撞⽐对，排查两个库中相似⼈员⼈脸及⾝份信息，从⽽清洗出漂⽩⾝份的⼈员。
1.4性能指标
1.4.1⼈像识别系统
1）中⼼库容量：XXX万⼈。
储存全国关注⼈员数据XXX；
储存全省⼆代证⼈像数据；
储存各监控节点实时采集⼈像的累积数据。
２）处理能⼒：
为整个⼈像天⽹提供针对XXX万关注⼈员的实时查询服务，检索⽐对时间不超过5秒并报警提醒（不包括⽹络延时）。
中⼼系统处理能⼒要能够同时满⾜中⼼库所关联的XXX个实时⼈脸监控节点的实时查询⽐对需要。
1.4.2⽤户⽹络环境
远程⽤户⼈像查询⼯作站通过公安⽹与⼈像识别系统联接，⽹络带宽为百兆以上。
1.4.3其他性能指标要求
系统稳定性：系统要求实现7×24⼩时*365天连续稳定运⾏。
符合公安部颁发的有关⼈像识别系统的相关标准；
在保持系统总体⽐对精度和处理能⼒的前提下，系统能够进⾏平滑升级。
1.5建设内容
*根据具体情况编写
1.6建设原则
1) 实⽤性
整个系统从实⽤性的⾓度出发，最⼤限度的满⾜⼈员管控系统建设的需求，能适应新技术的发展，选择性价⽐⾼的产品，既控制了建设费⽤，⼜保障了系统的完整功能。
2) 先进性
采⽤领先的科学技术⽔平，集成了先进的⼈员及⼈脸识别算法，在保证整个系统功能和性能的前提下，最⼤限度地采⽤成熟、可继承、具备⼴阔发展前景的先进
技术。要努⼒保证整个系统功能的科学合理性，防⽌⽚⾯追求某⼀局部的⾼指标与先进性。
3) 可靠性
⼈员管控系统是处于24⼩时⼯作，系统采⽤业内主流产品，保证了系统的⾼稳定性、⾼可靠性。前端⾼清智能⽹络摄像机在硬件设计上考虑室外⼯作的特殊性，具有耐⾼温、散热性能好，防雷、防浪涌保护等多⽅⾯安全考虑，为系统的稳定运⾏提供保障。
4) 可扩展性
⽆论在系统软件、硬件的设计和选型上，都充分考虑其后期的可扩展性，结构上应易于扩充，以便于后期新功能的扩充。在硬件的接⼝上也⽐较丰富，能适应后期更多设备的接⼊控制。
5) 易操作性
汽水取样系统具有简单易学的操作界⾯，⽆需专业的计算机知识，普通⽤户即可轻松完成⽇常⼈员管控系统的操作。
1.7设计依据
●《安全防范⼯程程序与要求》GA/T75-94
●《安全防范系统验收规则》GA308-2001
●《安全防范⼯程技术规范》GB50348-2004
●《安全防范系统通⽤图形符号》GA/T74-2000
●《视频安防系统技术要求》GB/T367-2001
●《系统接地的形式及安全技术要求》GB14050-93
●《安全防范视频监控摄像机通⽤技术要求》GA/T1127-2013
●《安全防范⾼清视频监控系统技术要求》GA/T1211-2014
●《安全防范视频监控联⽹系统信息传输、交换、控制技术要求》
GB/T28181-2011
●《出⼊⼝控制⼈脸识别系统技术要求》GA/T1093-2013
《安防⼈脸识别应⽤系统第2部分：⼈脸图像数据》GA/T922.2-2011
第⼆章.系统总体设计
⼤华⼈脸识别系统，采⽤具有完全⾃主知识产权的⼈脸检测算法、⼈脸跟踪算法、⼈脸抓拍算法、⼈脸质量评分算法及⼈脸识别算法、并结合配套的前端摄像机设备和后端平台业务系统，实现了动态⿊名单⽐对报警、静态⼈脸图⽚检索等功能。
本系统采⽤分布式架构，服务器节点可根据实际需求线性扩展，轻松满⾜爆炸式增长的业务需求，同时系统⽀持上亿级别⼈脸注册库/⼈脸抓拍库、30万⿊名单库，极⼤的满⾜公安对重点⼈员的事前预警和事后追查需求。
2.1系统架构
系统基于⼈脸识别核⼼技术，遵循公安⾏业信息化标准规范，依托综合可靠的通信⽹络、分布式数据库和集计算等多项技术，充分考虑系统安全性、可靠性、
可扩展性，可⼴泛应⽤于公共安全各业务领域的⼈脸⽐对综合应⽤平台，能有效地协助对不法⼈员的鉴别、抓捕和布控，保护国家安全和社会稳定。
系统由⼈像卡⼝、⼈脸识别服务器、⼈脸识别平台、存储设备、⼈像⼤数据系统五款产品组成。
⼈像卡⼝：前端摄像机包括普通⾼清⽹络摄像机和⼈脸抓拍单元。普通⾼清⽹络摄像机主要实现图像采集、编码、视频传输等功能。⼈脸抓拍单元不仅实现普通⾼清⽹络摄像机的所有功能，其内置⼤华
⾃主研发的智能分析算法，还能实现对视频中⼈脸进⾏⾃动捕获、跟踪、抓拍等功能。同时⼈脸抓拍单元拥有⼈脸区域⾃动曝光优化、⼈脸⼩图优化处理等功能，更适合于⼈脸卡⼝场景下获取最优⼈脸图⽚；
⼈脸识别服务器：集⼈脸检测、⼈脸抓拍、⼈脸识别、⼈脸特征分类等多样化算法和分布式计算软件于⼀体，主要包括：1.⼈脸识别算法—采⽤基于神经⽹络的深度学习算法，构建动态⼈像识别服务、1:1/1：n/n:N等多样化⼈脸识别服务，从⽽实现⾼效率、⾼准确率的⼈脸识别⽐对。2.分布式计算集—通过分布式计算软件统⼀对多台⼈脸识别服务器进⾏集管理，从⽽进⼀步提⾼系统效率，适合⼤规模系统部署。3.系统运维管理服务—负责对计算集存储、性能、服务进⾏统⼀的运维管理，降低系统风险，提⾼⽤户体验。4.⼈像数据库—负责⼈脸图像和算法特征化数据存储，数据库内置提⾼系统耦合度，降低服务器于服务器之间的对接导致的系统风险。
⼈脸识别平台：集⼈像卡⼝管理、视频存储、流媒体转发、业务应⽤于⼀体，提供⼈脸识别系统的各项业务功能。
⼈脸视频存储：前端摄像机对实时视频的存储，可存储在平台下挂载的EVS 存储设备、云存储等专业监控⾏业存储设备中。
2.2联⽹设计
⽅案⼀：
在公安视频专⽹中部署⼈脸识别系统，对出⼊⼝、重点道路等位置安装前端摄像机，并通过⼈脸识别系统平台进⾏统⼀管理。通过⼈脸识别平台对视频流转发到
⼈脸识别服务器集中，进⾏特征提取和识别⽐对，并反馈结果到⼈脸识别平台中。⼈脸识别平台将相关⼈脸报警和历史记录通过⽹闸共享到公安专⽹下，公安能够对重⼤嫌疑⽬标进⾏事后⽬标检索，⽬标轨迹跟踪，并根据⽬标出没时间和地点安排警⼒部署。
布控部署在视频专⽹
⽅案⼆：
在公安⽹中部署⼈脸识别系统，前端⼈脸卡⼝通过共享平台传输视频⾄公安⽹。公安⽹下⼈脸识别平台对接共享平台获取前端数据，导⼊识别服务器进⾏特征提取和识别⽐对，并通过⼈像⼤数据平台进⾏业务分析，数据挖掘等⼯作。
布控部署在公安⽹气雾阀
2.3 逻辑架构
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