前言：
一套完整的公安人像大數據解決方案，基于人臉識別技術的整體解決方案
正文：
1、系統建設背景
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、重點區域防范、網絡犯罪日益突出等城市管理問題，今后現代化城市的建設、網絡信息必然將安全作為重中之重，與城市的經濟建設處于同等重要的地位。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，由于罪犯群體不斷擴大，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后追查和通緝，對已經發生的案件造成的損失很難有效彌補。3.最后，如果在案發的同時即能防患于未然，就能第一時間將損失控制在最小范圍內。
平安城市、雪亮工程等項目建設從最初的視頻監控、卡口電警建設，系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”但受制于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“事后被動偵查”到“事前主動預警”將是平安城市、雪亮工程等項目下一建設階段面臨的主要需求。
2、系統建設需求
人像大數據系統采用高效的人臉檢測定位及識別比對系統，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。
目前人臉抓拍比對系統主要應用在以下幾個方面：
1）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，后端對重點關注人員、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。
2）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，避免肢體接觸和沖突，使用前端攝像機或手機進行抓拍，后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。
3）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。
3、系統建設目標
系統主要是完成針對動態人像識別方面建設和靜態人像識別方面建設。
1）動態人像識別方面建設內容
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。
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。利用人像大數據系統，將重點人員進行城域級布控，同時后續刻畫典型關注人員軌跡，進行高危行為預警研判。
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。人臉識別系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。
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，通過人臉識別系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。
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，并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，并上傳照片至后端進行人臉識別確認是否屬于重點布控人員。
2）靜態人像識別方面建設內容
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，并上傳后端比對常住人口或流動人口庫，確認身份信息。
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。
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。
4、系統架構
系統采用高可靠性的人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人臉抓拍算法、人臉質量評分算法及人臉識別算法、并結合配套的前端攝像機設備和后端平臺業務系統，實現了動態黑名單比對報警、靜態人臉圖片檢索等功能。系統采用分布式架構，服務器節點可根據實際需求線性擴展，輕松滿足爆炸式增長的業務需求，同時系統支持上億級別人臉注冊庫/人臉抓拍庫、上百萬黑名單庫，極大的滿足公安對重點人員的事前預警和事后追查需求。
系統由人像卡口、人臉識別服務器、人臉識別平臺、存儲設備、人像大數據系統五部分組成。
1）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，更適合于人臉卡口場景下獲取最優人臉圖片。
2）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于一體，主要包括：1.人臉識別算法—采用基于神經網絡的深度學習算法，構建動態人像識別服務、1:1/1：n/n:N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臺人臉識別服務器進行集群管理，從而進一步提高系統效率，適合大規模系統部署。3.系統運維管理服務—負責對計算集群存儲、性能、服務進行統一的運維管理，降低系統風險，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，數據庫內置提高系統耦合度，降低服務器于服務器之間的對接導致的系統風險。
3）人臉識別平臺：集人像卡口管理、視頻存儲、流媒體轉發、業務應用于一體，提供人臉識別系統的各項業務功能。
4）人臉視頻存儲：前端攝像機對實時視頻的存儲，可存儲在平臺下掛載的存儲設備、云存儲等專業監控行業存儲設備中。
5、系統聯網架構
1）當系統部署與公安視頻專網時：
在公安視頻專網中部署人臉識別系統，對出入口、重點道路等位置安裝前端攝像機，并通過人臉識別系統平臺進行統一管理。通過人臉識別平臺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，并反饋結果到人臉識別平臺中。人臉識別平臺將相關人臉報警和歷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后目標檢索，目標軌跡跟蹤，并根據目標出沒時間和地點安排警力部署。
2）當系統部署在公安網時：
在公安網中部署人臉識別系統，前端人臉卡口通過共享平臺傳輸視頻至公安網。公安網下人臉識別平臺對接共享平臺獲取前端數據，導入識別服務器進行特征提取和識別比對，并通過人像大數據平臺進行業務分析，數據挖掘等工作。
6、系統邏輯架構
人臉識別系統利用分布式集群技術、基于神經網絡的深度學習技術和海量數據存儲大數據計算技術，實現實時視頻監控圖像、錄像。
前端采取視頻流或圖片流方式進行視頻圖像傳輸，提供現場環境人臉圖像，并形成人臉抓拍庫。
人臉識別服務采用可動態擴展的分布式結構，底層負責人像庫的庫管理，處理人像庫創建、抽取特征值、人像索引等底層應用。對外提供人像1：1比對和1：N比對、n:N比對、動態比對等服務，服務分別對應有應用網站的功能業務，以及外部調用的API接口。
人臉業務系統，通過相應服務的API接口實現人證合一、靜態檢索、一人多證排查、洗白人員身份確認及其他大數據應用處理。系統間通過API方便的實現松耦合，快速的實現人像平臺的集成。
7、人臉識別流程
系統數據流包含人臉實時比對和人臉歷史查詢。其中實時比對發生在事前或事中，當系統發現有布控人員出現時，執勤人員可以迅速作出反應；歷史查詢則是針對事后重點人員排查，可通過可疑人員圖片查詢系統記錄的人員信息。
1）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，并實時與黑名單庫中的人臉特征數據庫進行遍歷比對，并反饋平臺每次比對結果。
2）圖像檢索人臉比對：通過平臺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歷比對，最后由平臺展現比對結果。
8、人臉業務庫
系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。
1）人臉抓拍庫：包含歷史抓拍現場圖片、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；
2）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，導入后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；
3）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，適用于事后查詢檢索目標、黑名單庫作為動態庫，用于實時比對報警。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。
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