随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，我国城市人口日趋密集，城市人口流动性也大大增加，加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。

当前公安追逃主要靠工作人员人工去排查，由于人流量太大，要靠人工去记住人的模样再去辨别，往往容易漏识、误识。而如果要通过巨量的监控视频去查找确认，这个工作量也会非常大，效率很低。如何引进高新技术，快速、高效地辨别f犯罪人员，是公安机关、安保部门亟需解决的问题。

随着深度学习，大数据等新技术的发展，人脸识别的效果在某些条件下，已经超越人眼识别的效果，人脸识别技术在视频监控领域应用成为可能。人脸生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点，在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。本期分享的天地伟业《人脸识别布控考勤及门禁系统应用方案》，主要是针对公安对在逃人员进行追逃布控场景提出的一套解决方案。

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人脸识别布控考勤及门禁系统应用方案

系统简介

本系统基于人工智能核心“深度学习”技术实现，是一套专门用于人员动态布控的预警系统，集视频分析、运动跟踪、人脸检测、人脸识别、图片存储检索和自动预警技术于一体。通过在人员经过地点设卡部署摄像机，对经过卡口的人员进行人脸抓拍。将抓拍到的人脸图片进行存储，并与人脸布控名单库进行实时比对，当发现布控人员时，系统自动发出报警信号，并采用多种联动方式通知值班民警或值班人员。系统具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能，可广泛应用于交通枢纽、重要关卡、步行街、社区、街道、学校、高端连锁店等行人频繁出入和经过的场所。

 

系统架构

小型系统

8个点以下的小型人脸识别布控系统，采用简单的局域网网络系统架构，部署一台人脸识别服务器总体管理整个系统。系统由前端摄像机、人脸识别服务器、嵌入式存储NVR、客户端PC组成，系统架构如下：

 

大中型系统

8点位以上的大中型系统，采用较为专业的系统架构，系统部署多台人脸识别服务器协同工作。人脸识别服务器在5台以下可以选用其中一台人脸识别服务器作为主控服务器来统管整个系统运行。再大型的系统，需要设置专门的总控管理服务器来管理，系统可采用云存储或集中存储设备来完成视频存储，系统可设置监控中心。系统由前端网络摄像机、多台人脸识别服务器、集中存储设备、总控管理服务器、解码显示设备、客户端PC等设备组成，系统架构如下：

 

系统组成

整个系统主要由前端超星光人脸相机，中间传输网络，后端总控管理服务器、人脸识别服务器、存储设备、人脸应用客户端等设备组成。

人脸相机部署要求

安装位置选择

人脸识别系统需要采集人员的正面照片，在不影响人员通行，且满足人员姿态要求范围内的前提下，图像采集设备的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。所以就需要对人员的行进路线进行规范，使人员流动方向为单一性，且同时出现在场景中的人员数量越少越好，如能达到每次仅一人出现在场景时为最佳。当现场环境不符合要求时，通常在场景内人工设计通道来提高人员照片采集质量，通道的设计要求及参数如下所示：

通道设计参数要求

 

摄像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时，人脸重叠产生遮挡，同时需要照顾不同高矮人员经过时能正常抓拍。

镜头选择

镜头一般推荐CS接口自动光圈手动变焦高清镜头。主要原因如下。不同的相机、镜头焦距、监控的宽度也决定了其不同的监控距离和摄像机架设。

摄像机安装位置及镜头查询表：

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人脸识别布控考勤及门禁系统应用方案