射击训练中心设计方案
目录
1. 射击训练中心设计 (2)
1.1. 系统概述 (2)
1.2. 系统设计 (3)
1.2.2. 指纹门禁系统 (7)
1.2.3. 多媒体教学及公安网络互联网系统 (11)
1.2.4. 专业模拟射击训练系统 (20)
体内振动出去吃饭
螺杆钻具1.2.5. 电子阅览系统 (23)
1.2.6. 声光线路及电子屏视频传输系统 (24)
1.2.7. 金属探测系统 (25)
1.射击训练中心设计
1.1.系统概述
推进公安信息化建设、警务实战应用是公安科技强警战略的一项重要工作内容，是提升公安边防部队维护社会治安和预防打击各类违法犯罪活动能力的重要途径。近年来，在省公安厅的正确领导下，在地方党委、政府的大力支持下，XX 市公安局的信息化基础设施进一步得到完善，初步形成了公安信息化的框架体系，并在维护稳定、打击犯罪、治安管理、队伍建设、服务众等公安工作领域中发挥了重要作用，公安信息化建设和应用初见成效。
2015年6月公安部党委会议暨全面深化改革领导小组第九次（扩大）会议审议通过了《关于大力推进基础信息化建设的意见》，要求各级公安机关要“着眼改革发展稳定大局，坚持问题导向，锐意改革创新，大力推进基础信息化建设，着力完善与推进国家治理体系和治理能力现代化相适应的现代警务运行机制，积极推动构建标本兼治、综合治理的公共安全体系，进一步提高公安机关维护国家安全和公共安全的能力水平”。“全面深化公安改革、完善与推进国家治理体系和治理能力现代化相适应的现代警务运行机制，对警务实战化提出了新的更高要求。要重点围绕维稳处突、打击犯罪、治安治理三项任务，紧紧抓住指挥处置、侦查办案、巡逻防控三个环节，牢牢把握情报信息、专业训练、警力装备阳光下可视液晶屏>混合辅助肢体
三大支撑，强化实战引领，注重机制创新，大力推进一体化运作的情报指挥机制、合成作业的侦查办案机制、立体常态的巡逻防控机制和实用实效的警务保障体系建设，进一步提升公安机关整体战斗力”。
射击训练基地作为重要的特殊场所，不论工作人员，还有基地内的设施都是受保护的重点。一方面其高敏感度区域性特点决定了其对安全防范级别控制的强烈需求；另一方面基地内部本身也存在严格的纪律和管理需要。这使得建设高度数字化信息化系统成为了一种必然。而信息化在基地的应用，将促使基地安全管理真正实现由“人工防范”到“技术防范”的彻底转变。
为深入贯彻落实会议精神，人民警察射击训练基地以此为契机，全面启动训练基地信息化建设工程，大力推进新技术应用，强化机制创新，推动公安信息化水平再上新台阶。
1.2.系统设计
1.2.1.人脸识别系统
1）人脸识别技术概述
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提 取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 人脸与人体的其它如指纹、掌纹、虹膜、视网膜等具有唯一生物特征性，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
视觉特性：“以貌识人”的特性，操作简单、结果直观、隐蔽性好；
人脸识别技术主要包括四个组成部分：人脸图像检测及采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。
人脸图像采集及检测：基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果，通过人脸智能算法，对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择，挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他
们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸特征比对识别：通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据，与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配，通过设定一个阙值，相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
2）设计思路
人脸识别部署在基地出入口，对进入基地的外来人员进行出入管控，通过高清视频结合人脸识别，将危险人员照片录入人脸数据库。（可与公安进行人脸数据对接）
信号灯作5G在园区出入口，外来人员、访客非常的多，如何对进入企业园区的外来人员进行出入管控，通过高清视频结合人脸识别，将惯犯、危险人员照片录入人脸数据库（可与公安进行人脸数据对接），一旦闯入基地能及时发出报警并且可进行人脸路径追踪，有效加强基地安保应急能力。
人脸布控方案采用后端的人脸比对方案，即采用人脸检测算法、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机设备和后端智能分析服务器，实现了实时人脸抓拍建模、实时人脸比对、静态人脸图片检索等功能。
针对人脸注册库/人脸抓拍库动态30万的系统，前端采用高清网络摄像机，在多路前端摄像机环境下，通过人脸检测服务器对实时视频中出现的人脸进行检测抓拍并上传人脸照片至人脸识别服务器，人脸识别服务器对抓拍的照片进行数据库一对一（N）模式对比，从而实现人脸精确识别。
逻辑架构如下：
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